马尔可夫参数自适应imm算法在列车定位中的应用
一种马尔可夫矩阵自适应的IMM—CKF算法
（ Ａｉ ｒ Ｆｏ ｒ ｃ ｅ Ｅａｒ ｌ ｙ Ｗａ ｒ ｎ ｉ ｎ ｇ Ａｃ ａ ｄｅ ｍｙ，Ｗ ｕ ｈ ａ ｎ ４３ ０ ０１ ９，Ｃｈ ｉ ｎ ａ）
第 ３期 ２ ０ １ ７年 ６月
雷 达 科 学 与 技 术
Ｒ ａｄａ ｒ ５ｃ ｉ ｅｎｃｅ ａｎｄ Ｔ ｅｃｈｎｏ ｆ ｏｇｙ
Ｖｏ １ ． １５ Ｎｏ． ３
Ｊ ｕ ｎ ｅ ２ ０ １ ７
一
种 马 尔可 夫 矩 阵 自适 应 的 Ｉ ＭＭ— Ｃ ＫＦ算 法
刘 国情 。 袁俊 泉 ， 马 晓岩 ，陈阿磊 ，王力 宝
应调 整 Ｍａ ｒ ｋ ｏ ｖ概 率 转 移 矩 阵 的每 一 个元 素 。新 算 法 大 幅度 提 高 了匹 配模 型 的概 率 ， 降低 了非 匹 配模 型 的
影响 ， 同 时改 善 了标 准 Ｉ ＭＭ 算 法 的 滤 波 效 果 。 最后 ， 通 过 蒙特 卡 洛 仿 真 实 验 验 证 了 自适 应 Ｉ ＭＭ— Ｃ ＫＦ算
Ｍａ ｒ ｋ ｏ ｖ ｔ ｒ ａ ｎ ｓ ｉ ｔ ｉ ｏ ｎ ｐ ｒ ｏ ｂ ａ ｂ ｉ ｌ ｉ ｔ ｙ ｍａ ｔ ｒ ｉ ｘ，ｉ ｓ ｐ ｒ ｏ ｐ ｏ ｓ ｅ ｄ ．Ｔｈ ｅ ｐ ｒ ｏ ｐ ｏ ｓ ｅ ｄ ａ ｌ ｇ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈ ｍ ｉ ｎ ｔ ｒ ｏ ｄ ｕ ｃ ｅ ｓ ａ ｃ ｏ ｅ ｆ ｆ ｉ ｃ ｉ ｅ ｎ ｔ ｔ ｏ ａ ｄ ｊ ｕ ｓ ｔ
法的跟踪效果比 １ ＭＭ— ＣＫＦ算 法 更 好 。
关键词 ： Ｉ Ｍ Ｍ 算 法 ；容 积 卡 尔曼 滤 波 ； Ｍａ ｒ ｋ ｏ ｖ 概 率 转 移 矩 阵 ；目标 跟 踪 中图分类号 ： ＴＮ ９ ５ ３ ； ＴＮ ９ ５ ７ 文献标志码 ： Ａ 文章编号 ： １ ６ ７ ２ — ２ ３ ３ ７ （ ２ ０ １ ７ ） ０ ３ — ０ ２ ４ １ — ０ ６
城市轨道交通车辆悬挂系统故障诊断方法分析
城市轨道交通车辆悬挂系统故障诊断方法分析摘要：本文对城轨交通汽车悬挂系统的几种故障诊断技术进行了深入的研究，对其在车辆悬挂系统中的应用进行了较为详尽的阐述，并对其各自的特征进行了对比，对其各自的优点和不足进行了探讨，为轨道交通车辆悬挂系统的故障诊断技术的深入研究奠定了基础。
关键词：城市轨道交通车辆；悬挂系统；故障诊断引言在中国城市化进程不断加快的同时，也引起了严重的交通拥堵，资源、能源浪费、空气污染等一系列问题。
在全球各大城市，地铁车辆是公交系统的核心部件。
城市轨道交通的安全与舒适度一直是制约其发展的重要因素。
城轨车辆的悬挂系统是城轨车辆的重要组成部分。
悬挂的优劣，是制约汽车行驶安全与平顺性的一个重要因素。
汽车悬架系统的故障在线监测对于汽车的安全、平稳运行具有重要意义，如何对其进行实时、高效、可靠的故障诊断是国内外交通学者关注的热点。
1、轨道交通车辆悬挂系统的动态模型城轨交通工具由车体、车厢、轮对、悬挂等部件构成，其中悬挂系统由两部分构成。
一系悬挂安装在车轮对与转向架构架间，二系悬架安装在车身与转向架间。
悬挂系统支撑车身和转向架，以减少不规则轨道造成的干扰，平衡轴重分布，确保车辆稳定性和舒适性。
车辆悬挂系统的研究主要分析铁路车辆的实际运行性能，通过对被测装置的动力学建模，采用现代传感技术，获得被测装置中的故障信息，并采用故障诊断方法对其进行辨识。
因此，车辆的动力学建模是车辆悬挂系统进行故障诊断的先决条件。
1.1车辆垂直悬挂系统仿真在实际运行过程中，车辆会受到轨道高度不均匀的干扰，导致车辆垂直振动、点头和横向移动[1]。
车载加速度传感器和倾斜传感器可用于实时监测车体和转向架。
建立轨道车辆垂直悬挂系统运动的数学模型，在线性模式下，轨道车辆的动态模型可以伴随着车身和转向架的点头和振动，产生仿真运动。
1.2车辆横向悬挂系统仿真轨道的横向不平顺会产生横向振动。
汽车横置悬挂的数学模型是以车体、前部、两轮组及一、二系悬挂为基础建立的。
马尔可夫决策过程在自动驾驶中的应用(Ⅰ)
自动驾驶技术是近年来备受关注的热门领域，它所涉及的技术涵盖了人工智能、计算机视觉、机器学习等多个方面。
在自动驾驶技术中，马尔可夫决策过程（Markov Decision Process, MDP）是一个重要的数学模型，它在自动驾驶中的应用对于提高驾驶系统的智能化水平具有重要意义。
马尔可夫决策过程最初是由苏联数学家安德列·马尔可夫提出的，它是描述一个随机自动化系统的数学模型。
在自动驾驶中，马尔可夫决策过程可以用来描述车辆所处的环境状态以及在不同状态下做出的决策。
这样的模型可以帮助自动驾驶系统更好地理解周围环境并做出合适的驾驶决策。
一、马尔可夫决策过程的基本原理马尔可夫决策过程是一种描述随机决策过程的数学框架，它包括了状态空间、动作空间、状态转移概率、奖励函数等要素。
在自动驾驶中，状态空间可以表示车辆所处的位置、周围车辆的行驶状态、交通信号灯状态等；动作空间则表示车辆可以采取的行为，比如加速、减速、转弯等。
状态转移概率描述了在不同状态下采取不同行动后，车辆可能转移到的下一个状态，而奖励函数则用来评估每个状态和动作的好坏，帮助车辆做出最优的决策。
二、MDP在自动驾驶中的应用在自动驾驶中，马尔可夫决策过程可以帮助车辆根据当前的环境状态选择最优的驾驶行为。
通过对状态空间、动作空间和奖励函数的建模，自动驾驶系统能够在不同的交通场景下做出理性的决策，比如避让障碍物、遵守交通规则、选择合适的车速等。
这种基于数学模型的决策方式，可以使自动驾驶系统更加智能化和人性化。
在实际的自动驾驶系统中，马尔可夫决策过程可以结合传感器数据、地图信息等多种输入，帮助车辆做出实时的决策。
比如在遇到交通拥堵时，马尔可夫决策过程可以帮助车辆选择最优的行驶路线，避免拥堵；在遇到突发状况时，马尔可夫决策过程可以帮助车辆做出快速反应，保障行车安全。
这种基于数学模型的决策方式，不仅可以提高车辆的自主行驶能力，还可以提高交通系统的整体效率。
马尔可夫修正的IMM-CKF目标跟踪算法
马尔可夫修正的IMM-CKF目标跟踪算法
赵彬;李炯;吴博文;徐跃
【期刊名称】《计算机仿真》
【年(卷),期】2015(032)011
【摘要】针对非线性情况下的机动目标跟踪问题,提出一种马尔可夫转移概率矩阵修正的交互多模型容积卡尔曼滤波(IMM-CKF)算法.修正后验信息,使马尔可夫转移概率矩阵在线更新,缩短模型之间的切换时间,提高机动目标的跟踪精度.结合加速度模型(CA)和匀速模型(CV)在MATLAB软件上进行仿真,结果表明跟踪精度明显高于模型转移概率固定下的交互多模型容积卡尔曼滤波算法.验证了算法的可行性和有效性,具有一定的理论意义.
【总页数】4页(P106-109)
【作者】赵彬;李炯;吴博文;徐跃
【作者单位】空军工程大学防空反导学院,陕西西安710051;空军工程大学防空反导学院,陕西西安710051;空军工程大学防空反导学院,陕西西安710051;空军工程大学防空反导学院,陕西西安710051
【正文语种】中文
【中图分类】TP391
【相关文献】
1.一种马尔可夫矩阵自适应的IMM-CKF算法 [J], 刘国情;袁俊泉;马晓岩;陈阿磊;王力宝
2.高超声速强机动目标改进IMM-CKF跟踪算法 [J], 戴邵武;方君;张文广;邹杰
3.马尔可夫矩阵修正IMM跟踪算法 [J], 封普文;黄长强;曹林平;雍肖驹
4.基于有向图切换IMM-CKF高速滑翔目标跟踪算法 [J], 崔乃刚;蔡李根;荣思远
5.基于有向图切换IMM-CKF高速滑翔目标跟踪算法 [J], 崔乃刚;蔡李根;荣思远因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
区间量测下自适应交互多模型箱粒子滤波机动目标跟踪
区间量测下自适应交互多模型箱粒子滤波机动目标跟踪
张俊根
【期刊名称】《电讯技术》
【年(卷),期】2024(64)4
【摘要】针对现有交互多模型箱粒子滤波(Interacting Multiple Model Box Particle Filter,IMMBPF)算法在区间量测目标跟踪过程中模型切换和跟踪精度方面的不足,结合自适应交互多模型算法,提出了一种自适应交互多模型箱粒子滤波(Adaptive IMMBPF,AIMMBPF)算法。
该算法利用模型似然后验信息构建修正因子,并结合阈值对马尔可夫转移概率矩阵进行自适应修正,使得匹配模型的概率快速增大,并且可以减小非匹配模型的影响,即使在目标运动模型先验信息不足或者不准确情况下,也能对模型转移概率进行自适应更新。
对于量测常受到未知分布和偏差的区间误差所影响而呈现区间形式的问题,将箱粒子代替普通粒子,拟合后验概率密度从而进行滤波。
仿真结果表明,相比于原有算法,该算法在区间量测机动目标跟踪的应用中,拥有更优的模型匹配度和目标跟踪精度。
【总页数】7页(P591-597)
【作者】张俊根
【作者单位】北方民族大学电气信息工程学院
【正文语种】中文
【中图分类】TN953
【相关文献】
1.基于模糊控制交互式多模型粒子滤波的静电机动目标跟踪
2.自适应交互多模型的PHD粒子滤波多机动目标跟踪∗
3.基于自适应观测模型交互多模型粒子滤波的红外机动目标跟踪
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基于机动检测的自适应IMM目标跟踪算法
基于机动检测的自适应IMM目标跟踪算法邓丽颖;陈磊【摘要】针对机动目标跟踪中,单一模型无法描述目标复杂时变的运动过程,提出了一种基于机动检测的自适应交互式多模型(IMM)算法.通过匀速运动模型和基于机动检测的自适应参数Singer模型的组合,不仅能够根据目标的机动状态,实时地调整模型概率,选择与目标运动相匹配的模型,还能够根据目标机动强弱来调整Singer 模型的参数.仿真结果表明,相比于单个自适应参数Singer模型跟踪算法和固定参数的交互式多模型算法,基于机动检测的自适应交互式多模型算法有效地提高了机动目标的跟踪精度,实现了机动目标的稳定跟踪.【期刊名称】《舰船电子对抗》【年(卷),期】2019(042)002【总页数】5页(P71-75)【关键词】机动目标跟踪;交互式多模型算法;CV模型;Singer模型【作者】邓丽颖;陈磊【作者单位】中国电子科技集团有限公司第三十八研究所,安徽合肥230088;中国电子科技集团有限公司第三十八研究所,安徽合肥230088【正文语种】中文【中图分类】TN957.510 引言机动目标跟踪是雷达数据处理中的关键环节，实现精确稳定的跟踪需要有效地抑制量测误差，精确估计目标的运动参数，其难点在于目标运动方式的不确定性[1]。
若采用的运动模型与目标实际的运动模型不匹配，将导致滤波器的估计精度下降，甚至会造成滤波器发散。
根据目标不同的运动状态，常用的运动模型有匀速运动模型、匀加速运动模型、Singer模型和当前统计模型等。
对于出现转弯、急停等高机动性能的目标，匀速和匀加速运动模型无法适用于其运动状态。
Singer模型和当前统计模型均为机动目标自适应的跟踪算法，Singer模型把机动控制项作为相关噪声建模，认为目标的加速度是具有指数自相关的零均值随机过程，而当前统计模型是一种具有自适应非零均值加速度的Singer模型[2]。
但如何选取正确的机动频率是采用Singer模型和当前统计模型面临的问题。
提高GPS定位精度的自适应IMM滤波算法
提高GPS定位精度的自适应IMM滤波算法第30卷第6期2010年l2月弹箭与制导JournalofProjectiles,Rockets,MissilesandGuidanceV oI.3ONO.6Dec2OlO提高GPS定位精度的自适应IMM滤波算法王康,刘莉,杜小菁,李怀建(北京理_丁大学宇航学院,北京l00081)摘要:为提高GPS动态定位解算精度,将IMM算法引入到GPS定位解算中,利用匀速模型和"当前"统计模型进行交互.利用位置估计值与加速度的函数关系自适应调整加速度方差,同时引入强跟踪滤波器.提高模型对载体突发机动的自适应跟踪能力.利用SpirentGPS模拟器和NovAtel差分系统及NovAtel接收机分别进行了仿真实验和跑车实验.实验结果表明,该算法的定位精度优于标准的"当前"模型滤波算法和No—vAteI接收机.关键词:GPS;定位精度;交互式多模型;"当前"统计模型中图分类号:V249.32文献标志码:A AdaptiveIMMAlgorithmforImprovingGPSPositioningAccuracyW ANGKang,1.IUIi,DUXiaojing.I.IHuaijian (SchoolofAerospaceEngineering,BeijingInstituteofTechnology,Bcijing100081,China) Abstract:TheinteractingmultiplemodelalgorithmswereintroducedintoGPSpositioning.T heconstantvelocitymodelandcurrentstatisticsmodelwereselected.AmethodusingtherelationoflocationestimationandaccelerationwaspresentedtOadjusttheaccel—erationvarianceadaptively.ThestrongtrackingfilterWaSutilizedtOimprovetheadaptivetr ackingperformancewhentherewasasuddenmaneuver.Simulationandrun—intestwerecarriedoutemployingGPSsimulatorandNovAteldifferentialpositionsystemas wellasNovAtelreceiver,respectively.Fheresultsindicatethatthisadaptivealgorithmhashig heraccuracythannormalcurrentstatistica1mode1aswellasNOV Atelreceiver.Keywords:GPS;positioningaccuracy;interactionmultiplemodels;currentstatisticalmode l0引言全球定位系统(GPS)能够迅速,准确,全天候的提供导航和授时信息,在各种领域得到了广泛应用.GPS动态定位解算广泛采用Kalman滤波器,而Kal—man滤波器的应用要求运动模型准确可靠,但接收机载体的真实运动可能复杂多变,单一模型难以全面描述.文中将IMM滤波算法引入到GPS定位解算中,选取匀速模型和"当前"统计模型进行交互,并对"当前"统计模型进行了改进,提高了对接收机载体运动的跟踪能力,通过仿真实验和跑车实验验证了算法的有效性.多个滤波器输出的混合值.七时刻的状态估计是当前多个滤波器获得的状态变量的加权和.其原理如图l所示.l(k/k)!(k/k)(k/k)x~(klk)图1IMM滤波算法原理冈IMM算法具体递推过程见文献[2].1IMM算法在IMM滤波算法中,多模型并行丁作,每种运动2目标运动模型模型都与一个卡尔曼滤波器相匹配来估计当前模型2?1CV模型下的状态变量,当前任一滤波器的输入都是前一时刻CV模型用来匹配载体作匀速直线运动的情*收稿日期:2Ol0—0127作者简介:王康(1984～).男,IjJ东人,博士研究生,研究方向:卫星导航.第6期王康等:提高GPS定位精度的自适应IMM滤波算法?67?况_3】.可以描述为:(t)一0(1)实际情况中,速度经常会有轻微变化,加速度常被看作是具有随机特定的扰动输入,可以用连续时间白噪声来建模,并假设其服从零均值高斯分布,即:()一'.,(t)(2)其中EEw(t)]一0,E[w(t)w(r)]一(f—r).2.2"当前"统计模型"当前"统计模型是一种非零均值时间相关模型,认为目标机动时机动加速度的"当前"概率密度符合修正的瑞利分布,目标加速度的表达式为:;(t)一+"(t)(3)(t)一一硼(t)+(t)(4)其中:a(t)为零均值有色加速度噪声;为机动加速度均值,且在每一采样周期内为常数;a为机动时间常数的倒数;w(t)是均值为零,方差为一2:的白噪声,为目标加速度的方差.:的自适应计算公式为:I[.一a(k)].,a(k)>0—(5)一l["一+a(k)],()<0l,【a…和"分别为最大正负加速度.从式(5)可以看出,"当前"统计模型中a…和6l直接影响机动加速度方差,从而影响系统噪声Q.当两者取值过大时,会导致在跟踪非机动载体时精度变差,取值较小时会导致跟踪机动载体时有明显延迟.另外,当载体以变化范围较大的加速度或状态发生突变时,由于a…和a一不能白适应调整,使得系统噪声的调整有限,不能保证模型在跟踪过程中一直保持较高的跟踪精度.3改进的IMM自适应滤波算法强跟踪滤波器(STF)通过引入时变的渐消因子,促使测量残差近似正交,使得滤波器关于模型不确定性保持了较好的鲁棒性,并根据输残差实时调节系统噪声方差和滤波增益,增大了载体状态估计的补偿值,从而提高对机动载体的估计和跟踪精度.算法描述如下一:X(是+1,走+1)一X(是+1,是)+K(是+1)r(是+1)X(是+1,是)一F(是+l,)X(是,是)+U(是)(是)K(是+1)一P(k+1,是)H(是+1)[H(是+1)?P(是+1,是)H(是+1)+R()]一P(k+1,志)一(是+1)F(k)P(志)F(是)+Q(志)P(k+1,志+1)一[J|一K(k+1)H(k+1)]P(志+1,惫)r(+1)一Z(最+1)一H(尼+1)X(是+1,)(6)其中(愚+1)为渐消因子,为适合在线运算,一种次优的近似算法如下口]:2(k+1)一j叩+¨'7+D>(7)c1,刁(是+1)≤l其中::==㈣(志+1)一V.(是+1)一(尼+1)一(9)H(是+1)Q(是)H(是4-1)^f(志+1)一H(尼十1)F()P(志,走)?F(是)H(是+1)0(1)V.(+1)是残差方差矩阵.V(屉+1)一EEr(是+1)r.(志+1)]一fr(1)r(1),走一0(11)1,是≥1L11-l[,0<lD≤1是遗忘因子,一般取lD一0.95,卢是弱化因子,可根据经验值选定.文中将强跟踪滤波器引入"当前"统计模型.在跟踪一般机动载体时,输出残差方差较小,由式(7)得到的渐消因子为1,此时即为"当前"统计模型及其自适应算法,保持了对一般机动载体的较高跟踪精度;在载体发生突发机动或机动加速度变化较大时,"当前" 统计模型误差增大,强跟踪滤波器根据残差的增大而增大渐消因子,自适应的调节增益,迫使残差近似正交,从而提高滤波器在载体状态突变时的跟踪性能.由2.2中分析可知,"…和a～的取值对模型的跟踪精度有很大影响,而实际应用中"…和n一一般难以事先确定.考虑到在采样周期T内,机动加速度方差与加速度扰动增量的绝对值成线性关系,而加速度增量与位置增量也存在线性关系,表示如下:2(是)===CI;(走,是)一j(是,是一1)l(12)式中,C为比例系数.取c—e/丁,可得时刻加速度方差自适应计算公式:2(是)==享l;(是,是)——j(忌,是一1)l(13)由式(13)可知,当载体没有发生机动或机动较小时,位置估计值;(志,是)和位置估计一步预测值;(七,志一1)相差不大,由此得到的加速度方差较小;当载68?弹箭与制导第3O卷体机动时,位置估计值;(k,k)和位置估计一步预测值;(七,k～1)相差较大,此时得到的加速度方差较大.由此得到的加速度方差较好的反映了载体的机动情况.4实验分析为了验证文中提出的算法的效果,分别进行了仿真实验和跑车实验.4.1仿真实验利用SpirentGPS模拟器模拟载体运动:载体静止60s,然后以5g的加速度匀加速到2000m/s,匀.速飞行60s后进行转弯机动,转过60.后平飞.在模拟器生成的伪距和多普勒观测量上加上白噪声,作为滤波器的观测量.滤波器的状态量包括载体在ECEF坐标系下3个方向的位置,速度,加速度和接收机钟差及钟差漂移.以X方向为例,"当前"模型和自适应IMM滤波算法的结果如图2所示. tls(a)当前模型位置误差t/s(b)当前模型速度误差tls,s(r)IMM算法位置误差(d)IMM算法速度误差罔2仿真实验巾"当前"模型和自适应IMM滤波算法的误差由图2可以看,在非机动和机动阶段,自适应IMM算法相对于"当前"模型都保持了较高的精度. 两种算法误差的统计结果如表1所示.表1仿真实验中两种算法误差的统计结果4.2跑车实验为验证算法在真实条件下的有效性,进行了跑车实验.利用NovAtel双频差分系统提供基准轨迹,以另外一台NovAtel双频接收机输出的原始伪距和多普勒观测数据进行定位解算.以X方向为例,NovAtel接收机,当前模型和自适应IMM滤波算法的解算结果如图3所示.22E1l22譬1盎l22基1}1(a)接q~flL位置误差tls(c),前模型位置误差兰o王0x—O一一otls(h)接收机速度误差tls(d)前模型度误差f,s,,s(e)IMM算法位置误差(f)IMM算法速度误差图3跑车实验中NovAtel接收机,"当前"模型和自适应IMM滤波算法的误差实验中GD()P值变化过程如图4所示.结合图3和图4可知,定位误差较大的时刻与GD()P突然增大的时刻是对应的,除去算法的影响外,定位误差的变化还受到卫星几何分布的影响.No—vAtel接收机和两种算法误差的统计结果如表2所示.IlIIIII"f札一I_0l0O200300400网4跑车过程中GDOP值变化过程由以上结果可知,"当前"模型和自适应IMM滤波算法的结果都优于NovAtel接收机,自适应IMM滤波算法的结果略优于"当前"统计模型.但由于跑车实验中作为载体的汽车机动较弱,自适应IMM滤波算法没有表现出在仿真实验中那样明显的优势.00O000O0000O0O0O一{E一/J.JJ>一一一I【l一,JI】I,一一一一q枷言,暑一/JUJ)(●ⅡⅡ1'一M百百..=司枷第6期王康等:提高GPS定位精度的自适应IMM滤波算法?69? 表2跑车实验中NovAtel接收机和两种算法误差的统计结果5结束语文中利用IMM滤波算法,利用CV模型和"当前"统计模型进行交互,引入强跟踪滤波器(STF),提高了对接收机载体机动的跟踪能力,同时利用位置估计值和加速度的关系来实现"当前"统计模型中加速度方差的自适应调整,避免了对加速度极值的预先设定,同时保持了对非机动载体的较好跟踪能力.仿真实验和跑车实验结果表明,该算法的定位精度优于标准的"当前"模型滤波算法和NovAtel接收机.参考文献:[1]BlomHAP,Bar-ShalomY.Theinteractivemultiple modelalgorithmforsystemwithmarkovswitchingcoef—ficients[J].IEEETrans,onAutomaticControl,1988,33(8):780—783.E2]韩崇昭.多源信息融合I-M].北京:清华大学出版社,2006.[3]范小军,刘锋.一种新的机动目标跟踪的多模型算法[J].电子与信息,2007,29(3):532—535.[4]周宏仁,敬忠良,王培德.机动目标跟踪[M].北京:国防工业出版社,1991.[5]ZhouDH,FrankPM.Strongtrackingfilteringofnon—lineartime-varyingstochasticsystemswithcolorednoise:Applicationtoparameterestimationandempiricalrobustnessanalysis[J].InternationalJournalofCon—trol,1996,65(2):295—307.[6]隋红波,房晓颖,吴瑛.改进的当前统计模型及自适应跟踪算法[J].雷达科学与技术,2008,6(3):202—205.+"+一—|卜一—"+一—卜"—-++一+一-4"---4---'4"--+-—+-一—●一++-++一+"+一—卜"—+---+-一—一—卜(上接第62页)3O.,方向角y一0.的位移值要远大于高低角一45.,方向角y一0.的工况.这也进一步说明了增大高低发射角有利于减少箱体的振动.图6—45.,y一0.发射箱(中)位移值图7一30.,y一0.发射箱(中)位移值4结论1)文中在发射动力学理论的基础上,综合考虑弹,架,控制系统等各种因素,建立了多联装车载导弹发射动力学方程和发射系统动力学仿真模型.2)上述多联装车载导弹发射系统模型的动力学仿真结果在相位和幅值上都符合得较好,表明文中提出的多体动力学模型及仿真方法是可行的.一—一'—一'■一--+一+一+*+??+++一+一十一++*+??+-+一+? 3)对不同工况下的发射过程进行动力学分析,获取了导弹发射阶段的发射箱口的振动参量(位移)和姿态参数.研究结果表明,利用多体动力学模型,能够有效模拟导弹发射过程中的动力学响应过程,为发射过程扰动研究提供依据.4)对某多联装车载导弹发射过程进行了分析计算,说明了所建模型和相应软件的正确性和可行性.参考文献:[1]柴旭东,李伯虎,熊光楞,等.高层体系结构系统实施技术的初步实践与进一步研究[J].系统仿真,2002,14(2):152—155.[2]管红根.车载炮发射动力学仿真研究[J].兵工, 2005,26(1):53—55.[3]TimothyJMcCoy.WindturbineADAMSmodellinear-izationincludingrotationalandaerodynamiceffects[R]. 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马尔可夫决策过程在自动驾驶中的应用(七)
马尔可夫决策过程在自动驾驶中的应用自动驾驶技术一直以来都备受瞩目，它代表了未来交通领域的发展趋势。
在自动驾驶系统中，驾驶决策是一个至关重要的环节。
驾驶决策需要根据车辆所处的环境和道路条件做出合适的动作，比如加速、减速、转向等。
而马尔可夫决策过程（Markov Decision Process，MDP）作为一种强大的决策模型，在自动驾驶中发挥着重要作用。
马尔可夫决策过程是一种用于序贯决策问题的数学框架。
在MDP中，决策者与环境进行交互，每个决策都会影响到未来的状态和奖励。
MDP的核心思想是在当前状态下做出最优决策，以获得最大的长期回报。
在自动驾驶中，车辆需要不断地感知周围环境，做出相应的决策来保证行车安全和效率。
MDP的引入为自动驾驶系统提供了一种有效的决策制定方法，有助于实现智能化的行车。
马尔可夫决策过程在自动驾驶中的应用主要表现在以下几个方面：1. 状态空间建模在自动驾驶中，车辆需要根据周围环境的变化做出相应的决策。
因此，对环境状态的建模是至关重要的。
MDP可以帮助将环境状态进行抽象和建模，将环境状态表示为一个状态空间，从而为决策提供了基础。
状态空间的建模有助于系统对环境的理解和感知，为自动驾驶系统提供了决策的依据。
2. 奖励函数设计在MDP中，奖励函数是一个重要的组成部分。
奖励函数是对每个状态下采取行动的好坏程度的评估。
在自动驾驶中，奖励函数可以用来评估车辆的行为，比如避免碰撞、保持车距、遵守交通规则等。
通过设计合适的奖励函数，可以引导自动驾驶系统做出符合预期的决策。
3. 决策算法MDP提供了一种基于数学模型的决策制定方法。
在自动驾驶中，可以借助MDP的决策算法来确定最优的行车策略。
比如值迭代、策略迭代等算法可以用来寻找最优策略，使车辆能够以最佳方式行驶。
4. 环境建模和预测MDP可以用来对环境进行建模和预测，对未来状态的变化进行估计。
在自动驾驶中，对周围车辆、行人、道路条件等进行建模和预测是必不可少的。
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马尔可夫参数自适应imm算法在列车定位中的应用
随着交通信息化的日益普及，定位技术在智能交通中起着越来越重要的作用。
列车定位技术尤其非常重要，它可以提供列车准确的实时位置信息。
为了准确识别列车的位置，提出了一种基于马尔可夫参数自适应的列车定位算法IMM（并行状态空间模型）。
该方法主要是通过自适应更新和融合方法更新状态参数，并且通过概率和模糊处理来改进定位精确度。
在改进传统定位算法的基础上，IMM算法引入了概率过程和模糊处理，使用三个专家组合的马尔可夫模型来实现状态粗略和信息融合。
给定一个车辆状态向量，IMM算法可以分别设定三个专家的路线估计器，路线估计器可以实现路线的粗略估计，根据实际的路径状况和车辆的运动状况，准确估计车辆的状态，形成车辆的定位信息。
然后，引入一套融合逻辑来实现状态参数的融合。
该融合逻辑可以实现应用多个传感器的定位参数的自动扩展和混合，增强列车定位的准确性。
同时，通过自适应更新分析的方法，动态的调整模型的参数，达到状态空间中参数的最佳调整，实现准确的位置估计。
因此，采用基于马尔可夫参数自适应的IMM算法，可以通过融合传感器定位系统已有的信息，准确提供列车的实时位置，从而提高列车定位的准确性和可靠性。