基于滚动时域估计的非线性目标跟踪

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滚动时域估计与扩展卡尔曼滤波-概述说明以及解释

滚动时域估计与扩展卡尔曼滤波-概述说明以及解释1.引言1.1 概述概述：滚动时域估计是一种基于时间序列数据的估计方法，它能够实时地对数据进行连续的估计和预测。

相较于传统的批量估计方法，滚动时域估计具有更高的实时性和适应性，可以应用于各种领域的数据处理和分析中。

扩展卡尔曼滤波是一种常用的信号处理和状态估计方法，它可以应对非线性和非高斯的系统模型。

扩展卡尔曼滤波通过不断更新系统状态的估计值和协方差矩阵，能够较准确地估计系统的状态并实现滤波、预测和数据关联等功能。

本文将对滚动时域估计和扩展卡尔曼滤波进行详细讨论和比较。

首先，我们将介绍滚动时域估计的定义和原理，包括滚动窗口、递推估计和预测等关键概念。

然后，我们会探讨滚动时域估计的应用领域，例如信号处理、时间序列分析、金融数据预测等。

接着，我们会分析滚动时域估计的优势和挑战，包括实时性、适应性、计算复杂度等方面的考虑。

在扩展卡尔曼滤波部分，我们将介绍扩展卡尔曼滤波的基本原理，包括状态空间模型、观测方程、状态估计和协方差更新等关键过程。

然后，我们会探讨扩展卡尔曼滤波的应用场景，例如导航系统、机器人定位、传感器数据融合等。

最后，我们将介绍扩展卡尔曼滤波的改进和发展，包括无迹卡尔曼滤波、粒子滤波等扩展方法。

文章的结论部分将对滚动时域估计和扩展卡尔曼滤波进行比较和总结，讨论它们在实践中的优劣和适用性。

同时，我们将展望滚动时域估计和扩展卡尔曼滤波的未来发展方向，讨论它们在各个领域的应用前景和挑战。

通过本文的探讨和比较，读者将能够全面了解滚动时域估计和扩展卡尔曼滤波的原理、应用和发展趋势，为相关领域的研究和实践提供参考和指导。

1.2文章结构文章结构部分的内容可以包括以下内容：在本文中，我们将探讨滚动时域估计与扩展卡尔曼滤波两种方法的原理、应用领域、优势和挑战，以及它们之间的比较和应用前景。

文章将由以下几个部分组成：第一部分是引言部分。

在这一部分，我们将对整篇文章进行一个概述，介绍滚动时域估计和扩展卡尔曼滤波的基本概念，以及文章的目的和结构。

基于非线性滤波算法的目标跟踪技术比较研究

基于非线性滤波算法的目标跟踪技术比较研究葛田;陶庆【摘要】with the progress of science and technology, target location and tracking algorithm has been widely used in wireless, aviation, navigation and other fields, such as automotive active safety, mobile phone positioning technology and so on. Common target tracking technology is actually based on monitoring equipment positioning prediction process. However, due to the fact that the trajectory of the target is not controlled, the traditional filtering algorithm can not get accurate results. So tracking technology in recent years began to study the filtering tracking in nonlinear systems, such as extended Kalman filter, particle filter algorithm, etc.. In this paper, the latest research progress of tracking filtering technology is studied, and the filtering model of the nonlinear filtering algorithm in complex environment is studied.%随着科技的进步，目标定位与跟踪算法已经广泛的应用于无线、航空、航海等领域，诸如汽车主动安全、手机定位技术等等。

基于滚动时域估计的带约束运动目标跟踪

需的计算量。最后，实际的目标跟踪问题进行了滚动时域估计仿真研究。ＭｏｔＣｒ对ｎｅａｌ真结果表明，动时ｏ仿滚
域估计能有效提高跟踪精度，并且能在采样周期之内完成求解，满足在线估计的需要。
关键词：滚动时域估计；目标跟踪；物理约束
第２８卷第３期
２１０１年３月
计算机应用研究
ＡｐｌａｉｎＲｅｅｒｈｏｍｐｔｒｐｉｔｓａｃｆＣｏｕｅｓｃｏ
Ｖｏ．８Ｎｏ３１２．Ｍａ．２１ｒ０Ｉ
基于滚动时域估计的带约束运动目标跟踪术
中图分类号：Ｔ２４Ｐ７
文献标志码：Ａ
文章编号：１０ — ６５２１）３０７ — ３０１３９（０１０ — ８７０
ｄｉ１９９ｊｉｎ１０ —６５２１．３０２ｏ：０３６／．ｓ．０１３９．０１０．２ｓ
ａｔａｖｎａｇｔｒｃｉｇｃｕｌｍｏｉｇｔｒｅａｋｎ．Ｂｓｄｏｖｎｐｉｚｔｎｏｌｅｔａｅｎｍｏｉｇｏｔａｉｎｉ，ＭＨＥｔｎｆｒｄｔｅｐｏｌｍｆｔｒｅｒｃｉｇｉｔｈｍｉｏｎｒｓｏｍｅｈｒｂｅｏａｇｔｔｋｎｎｏｔｅａａ
Ｋｅｗｏｄｓ：ｍｏｉｇｈｏｉｏｓｉａｉｎ；ｔｒｅｒｃｋｎｇ；ｐｙｓｃｌｃｎｓｒｉｔｙｒｖｎｒｚｎｅｔｍｔｏａｇｔｔａｉｈｉａｏｔａｎｓ

基于扰动观测器的轮式移动机器人滚动时域路径跟踪控制

第51卷第3期2021年5月吉林大学学报（工学版）Journal of Jilin University (Engineering and Technology Edition)V o l. 51 N o. 3M a y 2021基于扰动观测器的轮式移动机器人滚动时域路径跟踪控制于树友“2,常欢2,孟凌宇2,郭洋2,曲婷1(1.吉林大学汽车仿真与控制国家重点实验室，长春130022;2.吉林大学通信工程学院，长春130022)摘要：轮式移动机器人路径跟踪控制问题中通常存在状态约束和输入约束，并且系统运行时容易受到外部扰动的影响。

本文基于非线性扰动观测器提出了一种轮式移动机器人滚动时域路径跟踪控制策略。

当没有外部扰动作用于系统时，滚动时域控制算法可以满足控制约束和状态约束，并且使得轮式移动机器人跟踪期望的轨迹；当存在外部干扰，尤其是慢变扰动时，非线性扰动观测器能够估计扰动，并通过反馈补偿扰动对轮式移动机器人移动轨迹的影响。

仿真结果表明，在外部干扰存在的情况下该控制策略能够保证移动机器人渐近跟踪期望路径。

关键词：自动控制技术；轮式移动机器人；路径跟踪问题；扰动观测器；滚动时域控制中图分类号：T P273 文献标志码：A文章编号：1671-5497(2021)03-1097-09D O I：10. 13229/ki.j d x b g x b20200065Disturbance observer based moving horizon control for pathfollowing problems of wheeled mobile robotsY U S h u-y o u12,C H A N G H u a n2,M E N G L i n g-y u2,G U O Y a n g z,Q U T i n g1(1. S ta te K e y L a b o r a to r y o f A u to m o tiv e S im u la tio n a n d C o n tro l ^J ilin U n i v e r s i ty C h a n g c h u n130022, C h in a；2. C o lle g e o f C o m m u n ic a tio n E n g in e e r in g, J ilin U n iv e r sity y C h a n g ch u n130022, C h in a)Abstract：State constraints,input constraints and external disturbances usually exist in the path following problem of w h e e l e d mobile robots.Ba s e d o n nonlinear disturbance observer,a m o v i n g horizon control strategy for path following p r o blem of wheeled mobile robots is proposed in this paper.W h i l e there is n o disturbance at all,the m o v i n g horizon control can satisfy the input and state constraints,and drive the w h e eled mobile robot to the desired path.W h i l e there are disturbances,in particular,slow varying and “big”disturbances,the proposed nonlinear disturbance observer can estimate the disturbances,and c o m p ensate the influence of the disturbances o n the w h e e l e d mobile robot through a feedback.Simulation results s h o w that the proposed control strategy can guarantee the convergence of the mobile robot to the desired path under the external disturbance.收稿日期：2020-02-10.基金项目：国家自然科学基金项目（U1964202,61703178);江苏省新能源汽车动力系统重点实验室开放课题项目(JKLNEVPS201901).作者简介：于树友（1974-)，男，教授，博士 .研究方向：预测控制，鲁棒控制.********************.cn通信作者：曲婷（1982-)，女，副教授，博士 .研究方向：汽车动力系统控制及驾驶员行为建模.E-mail ：**************.cn•1098 .吉林大学学报（工学版）第51卷Key words：automatic control technology；w h e eled mobile robot；path following p r o b l e m；disturbance observer；m o d e l predictive control〇引言轮式移动机器人（W h e e l e d mobile robot，W M R>是典型的非完整约束系统由于Brockett 条件11的存在，不能获得连续可微、线性时不变的反馈控制律镇定轮式移动机器人系统。

2020年第43卷总目次

基于滚动时域优化策略的多载ＡＧＶ充电调度 ………………………………… 丁一ꎬ陈婷 ( ２. ８０ )
Ⅲ
船用锅炉汽包水位内模滑模控制………………………………………………… 段蒙蒙ꎬ甘辉兵 ( ３. ８３ )
三峡升船机变频器ＩＧＢＴ路故障诊断 ……………………… 孟令琦ꎬ高岚ꎬ李然ꎬ朱汉华 ( ３. ８９ )
定航线下考虑ＥＣＡ的船舶航速多目标优化模型 …………… 甘浪雄ꎬ卢天赋ꎬ郑元洲ꎬ束亚清 ( ３. １５ )
改进二阶灰色极限学习机在船舶运动预报中的应用………… 孙珽ꎬ徐东星ꎬ苌占星ꎬ叶进 ( ３. ２０ )
Ⅱ
规则约束下基于深度强化学习的船舶避碰方法
………………………………… 周双林ꎬ杨星ꎬ刘克中ꎬ熊勇ꎬ吴晓烈ꎬ刘炯炯ꎬ王伟强 ( ３. ２７ )
船用起重机吊索张力建模与计算机数值仿真 ………………………… 郑民民ꎬ张秀风ꎬ王任大 ( ４. ９４ )
约束规划求解自动化集装箱码头轨道吊调度 ………………………… 丁一ꎬ田亮ꎬ林国龙 ( ４. ９９ )

航海气象与环保

１６２ｋＷ柴油机排气海水脱硫性能
基于模糊￣粒子群算法的舰船主锅炉燃烧控制 ……… 毛世聪ꎬ汤旭晶ꎬ汪恬ꎬ李军ꎬ袁成清 ( １. ８８ )
多能源集成控制的船舶用微电网系统频率优化……………… 张智华ꎬ李胜永ꎬ季本山ꎬ赵建 ( １. ９５ )
基于特征模型的疏浚过程中泥浆浓度控制系统设计………… 朱师伦ꎬ高岚ꎬ徐合力ꎬ潘成广 ( ２. ７４ )
基于卷积神经网络的航标图像同态滤波去雾 …………………………………………… 陈遵科 ( ４. ８４ )
船用北斗导航系统终端定位性能的检测验证 …………………………………………… 吴晓明 ( ４. ８９ )

《2024年基于模型预测控制的无人驾驶车辆轨迹跟踪控制算法研究》范文

《基于模型预测控制的无人驾驶车辆轨迹跟踪控制算法研究》篇一一、引言随着科技的飞速发展，无人驾驶车辆已成为现代交通领域的重要研究方向。

无人驾驶车辆的核心技术之一是轨迹跟踪控制算法，其性能直接影响到车辆的行驶安全和稳定性。

模型预测控制（MPC）作为一种先进的控制策略，在无人驾驶车辆的轨迹跟踪控制中具有广泛的应用前景。

本文旨在研究基于模型预测控制的无人驾驶车辆轨迹跟踪控制算法，以提高无人驾驶车辆的行驶性能和安全性。

二、模型预测控制概述模型预测控制（MPC）是一种基于模型的优化控制策略，通过建立车辆动力学模型和预测模型，实现对未来时刻车辆状态的预测和优化。

MPC具有多约束处理能力、对模型不确定性的鲁棒性以及能处理多目标优化问题的特点，使得其在无人驾驶车辆的轨迹跟踪控制中具有显著优势。

三、无人驾驶车辆轨迹跟踪控制算法研究1. 车辆动力学模型建立为了实现精确的轨迹跟踪控制，首先需要建立准确的车辆动力学模型。

本文采用非线性车辆动力学模型，考虑车辆的纵向、横向以及横摆运动，为后续的轨迹跟踪控制提供基础。

2. 预测模型的构建预测模型是MPC的核心部分，通过对未来时刻车辆状态的预测，实现对轨迹的跟踪控制。

本文采用基于滚动时域的预测方法，通过优化目标函数，实现对未来时刻车辆状态的预测和优化。

3. 控制器设计基于建立的车辆动力学模型和预测模型，设计控制器实现轨迹跟踪控制。

控制器采用MPC算法，通过优化目标函数，实现对未来时刻车辆状态的优化和控制。

同时，考虑到实际道路交通环境的复杂性，本文还引入了约束条件，如速度、加速度等限制，以保证车辆行驶的安全性和稳定性。

四、算法仿真与实验验证为了验证基于模型预测控制的无人驾驶车辆轨迹跟踪控制算法的有效性，本文进行了仿真实验和实际道路测试。

仿真实验结果表明，该算法能够实现对期望轨迹的准确跟踪，具有较好的鲁棒性和稳定性。

实际道路测试结果也表明，该算法能够适应不同道路条件和交通环境，实现安全、稳定的行驶。

自动驾驶汽车路径跟踪控制

Auto.En 鑰汽车工程师OVERVIEW 行业观察«重庆交通大学机电与汽车工程学院重庆市轨道交通汽车系统集成与控制重庆市重点^室摘要：路径跟踪作为自动驾驶汽车运动控制模块的基础部分，需要精确跟踪参考路径。

这也是近年来自动驾驶汽车研究的热点之一。

对路径跟踪运动控制进行了分类介绍，同时，系统地归纳总结了近年来自动驾驶汽车在复杂环境下精准跟踪路径并保持平稳性、安全性的最新研究方法。

此外，对路径跟踪控制方法在跟踪期望路径过程中尚存在的一些问题提出了建议，为自动驾驶领域提供了一定的参考和借鉴。

关键词：自动驾驶;路径跟踪；控制方法；线性二次最优控制方法Path Tracking Control for Autonomous Vehicle **基金项目：重庆市轨道交通车辆系统集成与控制重庆市重点试验室项目(CSTC215yfpt-zdsys30001)Abstract ： As the basic part of the motion control module of autonomous vehicles, path tracking needs to accurately track thereference path. This is also one of the hot topics in the research of autonomous vehicles in recent years. The motion control ofpath tracking is classified and introduced. At the same time, the latest research methods of accurate path tracking and maintaining stability and safety of autonomous vehicles in complex environment in recent years are systematically summarized. In addition, some suggestions on the problems of the path tracking control method in the process of tracking the expected pathare put forward, which provide some reference for the field of automatic driving.Key words : Automatic driving; Path tracking; Control method; Linear quadratic optimal control method随着现代汽车工业和计算机技术的快速发展，人们对自动驾驶汽车的智能化控制的要求越来越高。

目标跟踪中非线性滤波的开题报告

目标跟踪中非线性滤波的开题报告一、选题背景和意义目标跟踪是计算机视觉领域的一个重要研究方向，涉及多个子领域，如目标检测、目标识别、目标追踪等。

其中，目标追踪是将给定目标在连续帧中进行跟踪的过程，对于实时监控、视频分析、自动驾驶等领域具有重要的应用价值。

目标追踪中常用的方法有基于特征点的方法、基于模板匹配的方法、基于卡尔曼滤波的方法、基于粒子滤波的方法等。

其中，非线性滤波在目标跟踪中得到了广泛的应用。

因为目标在实际的图像中往往表现为非线性的，特别是在存在视角、光照、遮挡、形变等复杂情况时，传统的线性滤波方法难以有效地抑制噪声和进行准确的目标追踪。

而非线性滤波方法则可以很好地处理这些复杂情况，提高目标跟踪的稳定性和准确性。

二、主要研究内容本文的主要研究内容是基于非线性滤波的目标跟踪。

具体来说，本文将探讨以下几个方面：（1）非线性滤波方法的基本原理和应用场景。

（2）基于粒子滤波的目标跟踪算法及其优化方法，包括状态空间模型的建立、重采样策略、观测噪声的建模等。

（3）基于卡尔曼滤波的目标跟踪算法及其优化方法，包括线性化处理、动态模型的建立、测量模型的建立等。

（4）实验验证：对比不同算法在目标跟踪数据集上的性能表现，分析不同算法的优劣，验证非线性滤波方法在目标跟踪中的优越性。

三、研究意义（1）本文将深入探究非线性滤波在目标跟踪中的应用，为目标跟踪领域的研究提供新的思路和方法。

（2）通过对比实验验证，可以评估不同算法的优劣，并且可以在实际应用中选择合适的算法以达到更好的目标跟踪效果。

（3）本文的研究成果对于实时监控、视频分析、自动驾驶等领域的应用都具有实际应用价值，因为这些领域在目标追踪方面都有着迫切的需求。

四、预期成果（1）通过对比实验验证，可以评估不同算法的优劣，并且可以在实际应用中选择合适的算法以达到更好的目标跟踪效果。

（2）探索非线性滤波在目标跟踪中的应用方法，提出一种效果优秀的基于非线性滤波的目标跟踪算法。

基于滚动时域估计方法的智能小车循迹控制

基于滚动时域估计方法的智能小车循迹控制薛鹏;任鹏飞【摘要】Aiming at the path following of a robotic car, a control strategy was proposed based on moving horizon estimation(MHE) to improve its accuracy and rapidity. A planar dynamic mathematical model of the robotic car was established from the view of overlooking. To achieve widening range of vision and accurate path tracking, the path target was obtained by using a CCD camera fixed on the top of the car as the basisfor the study of MHE control strategy. The optimal controller design was obtained by dealing with a fixed length of time optimization problem with online constrains. Therefore, the calculate complex was reduced. Computing horizontal and vertical ordinate of the path target simultaneously, an arc-shaped target with 25 cm ahead was tracked in the experiment. The main results show that the proposed strategy is reasonable,feasible,and lays a foundation for further improving performance of the path tracking issue.%针对智能车路径跟踪的准确性与快速性要求,提出了基于滚动时域估计(MHE)方法的优化控制策略.首先从俯视的角度,建立了智能车的平面动态数学模型；为了拓宽智能车的视野,提高其路径识别的准确性,通过利用车载CCD摄像设备获取目标道路信息,并以此为基础提出了滚动时域循迹控制策略；基于滚动时域估计方法,将对小车控制量的估计问题转化为固定时长的优化问题,避免了计算量随时间不断增大,使得在线处理系统约束问题成为可能；试验中,通过获取的目标道路信息同时计算横纵坐标,并控制小车跟踪前方25 cm处开始的一段弧形轨迹.试验及研究结果表明,该设计方案是合理并可行的,为进一步提高智能车循迹控制性能奠定了基础.【期刊名称】《机电工程》【年(卷),期】2013(030)001【总页数】4页(P121-124)【关键词】智能车;路径跟踪;控制策略;滚动时域估计【作者】薛鹏;任鹏飞【作者单位】河南工程学院电气信息工程系,河南郑州451191;河南工程学院电气信息工程系,河南郑州451191【正文语种】中文【中图分类】TP242;TH1130 引言随着智能控制技术的发展，其研究成果广泛应用于诸如家庭、医疗、救灾等许多领域。

基于非线性滤波算法的目标跟踪技术比较研究

ＧｅＴｉａｎ＆ＴａｏＱｉｎｇ
Ａｂｓｔｒａｃｔ：ｗｉｔｈｈｅｔｐｒｏｇｒｅｓｓｏｆｓｃｉｅｎｃｅａｎｄｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，ｔａｒｇｅｔｌｏｃａｔｉｏｎａｎｄｔｒａｃｋｉｎｇａｌｇｏｉｔｒｈｍｈａｓｂｅｅｎｗｉｄｅｌｙｕｓｅｄｉｎ
作者简介：葛田（１９８４一），女，安徽芜湖人，硕士，研究方向为计算机应用技术
基金项目：２０１５年度芜湖职业技术学院校级科研立项项目（Ｗｚｙｚｒ２０１５０６）；２０１４年度安徽省质量工程项目（２０１４ｚｙ０９０）；２０１２年度安徽省质量工程教研项目（２０１２ｊｙｘｍ６４５）
ａｃｃｕｒａｔｅｒｅｓｕｌｔｓ．Ｓｏｔｒａｃｋｉｎｇｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙｉｎｒｅｃｅｎｔｙｅａｒｓｂｅｇａｎｔｏｓｔｕｄｙｈｅｔｉｆｌｔｅｉｒｎｇｒａｔｃｋｉｎｇｉｎｎｏｎｌｉｎｅａｒｓｙｓｔｅｍｓ，ｓｕｃｈａｓｅｘｔｅｎｄｅｄＫａｌｍａｎｉｆｌｔｅｒ，ｐａｒｔｉｃｌｅｉｆｌｔｅｒａｌｇｏｒｉｔｈｍ，ｅｔｃ．．Ｉｎｈｉｔｓｐａｐｅｒ，ｔｈｅｌａｔｅｓｔｒｅｓｅａｒｃｈｐｒｏｒｅｇｓｓｏｆｔｒａｃｋｉｎｇｉｆｌｔｅｉｎｒｇｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙｉｓｓｕｄｔｉｅｄ，ｎｄａｈｅｔｉｆｌｔｅｉｎｒｇｍｏｄｅｌｏｆｈｅｔｎｏｎｌｉｎｅｒａｉｆｌｔｅｉｎｒｇａｌｇｏｉｔｒｈｍｉｎｃｏｍｐｌｅｘｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔｉｓｓｔｕｄｉｅｄ．

网络化系统的滚动时域控制与估计研究的开题报告

网络化系统的滚动时域控制与估计研究的开题报告一、研究背景和意义随着现代工业和社会的迅速发展，网络架构已成为信息传输和处理的主要手段，网络化系统也逐渐成为各个领域的重要组成部分。

这些系统具有高度复杂性和动态性，如果不能及时、准确地控制和估计其运行状态，将会导致系统性能下降、故障发生、安全风险加大等问题。

因此，如何实现网络化系统的滚动时域控制与估计成为当前研究的热点和难点。

目前，对于网络化系统的控制与估计主要采用离散时间域方法来处理，但其无法完全反映系统的连续性和实时性，因此在实际应用中存在一定的局限性。

相比之下，滚动时域控制与估计是一种新兴的方法，它可以充分考虑系统动态变化的连续性和实时性，适用于在线实时控制与估计。

二、研究目标和内容本研究的目标是开发基于滚动时域控制与估计的网络化系统控制与估计算法，通过实验验证其性能优越性，为网络化系统的实时控制和状态估计提供一种新的解决方案。

具体研究内容包括：1. 网络化系统滚动时域控制算法的设计：针对网络化系统的连续性和实时性，设计滚动时域控制算法，实现对系统状态的实时跟踪和调整。

2. 网络化系统滚动时域估计算法的设计：针对网络化系统内部状态的不确定性和动态变化特点，设计滚动时域估计算法，实现对系统状态的实时推断和预测。

3. 算法性能分析和优化：通过实验测试和比较分析，评估滚动时域控制与估计算法的性能，优化算法参数和策略，提升算法实用性和适应性。

三、研究方法和技术路线本研究采用以下方法和技术路线：1. 系统分析和建模：对网络化系统进行分析和建模，获取系统结构、参数和状态信息。

2. 滚动时域控制与估计算法研究：设计并实现滚动时域控制与估计算法，包括控制器设计、滤波器设计、状态估计方法等。

3. 算法验证和性能分析：构建软硬件实验平台，对算法进行测试和验证，获得算法的性能指标，并进行比较和分析。

4. 优化和改进：通过实验测试和性能分析，对算法进行优化和改进，提升算法的实用性和适应性。

《2024年基于滚动时域估计的组合导航滤波算法研究》范文

《基于滚动时域估计的组合导航滤波算法研究》篇一一、引言随着科技的飞速发展，组合导航系统在军事、航空、航海以及无人驾驶等领域得到了广泛应用。

组合导航系统融合了多种传感器数据，如惯性测量单元（IMU）、全球定位系统（GPS）等，以提高导航的准确性和稳定性。

然而，由于传感器噪声、模型误差以及动态环境的影响，组合导航系统仍面临诸多挑战。

为了解决这些问题，本文提出了一种基于滚动时域估计的组合导航滤波算法，旨在提高导航系统的性能。

二、滚动时域估计理论滚动时域估计（Rolling Horizon Estimation，RHE）是一种基于时间窗口的估计方法，其核心思想是在每个时刻根据当前和过去一段时间内的数据对未来一段时间内的状态进行估计。

该方法具有较好的适应性和鲁棒性，能够处理动态环境中的非线性问题。

在组合导航系统中，滚动时域估计方法可以有效地处理传感器噪声、模型误差等问题，提高导航的准确性。

三、基于滚动时域估计的组合导航滤波算法本文提出的基于滚动时域估计的组合导航滤波算法主要包括以下步骤：1. 数据预处理：对IMU、GPS等传感器数据进行预处理，包括去噪、滤波等操作，以提高数据的准确性。

2. 状态方程建立：根据组合导航系统的动力学模型，建立状态方程，描述系统的运动状态。

3. 滚动时域划分：将时间窗口划分为多个子区间，每个子区间内进行状态估计。

4. 估计器设计：根据状态方程和滚动时域划分结果，设计估计器，对每个子区间内的状态进行估计。

5. 融合与更新：将不同传感器的数据进行融合，并根据估计结果对导航参数进行更新。

6. 性能评估与优化：对算法性能进行评估，包括准确性、稳定性等指标，根据评估结果对算法进行优化。

四、实验与分析为了验证本文提出的算法的有效性，我们进行了多组实验。

实验结果表明，基于滚动时域估计的组合导航滤波算法在处理传感器噪声、模型误差等方面具有较好的性能，能够显著提高导航的准确性和稳定性。

与传统的滤波算法相比，该算法在动态环境下的鲁棒性更强，能够更好地适应环境变化。

基于多模型与滚动时域估计的机动目标跟踪算法

基于多模型与滚动时域估计的机动目标跟踪算法焦志强;李卫华;王鹏【摘要】针对受限于已知物理约束的机动目标,提出了一种目标跟踪算法.针对机动目标的不同运动模式,采用多模型组合的方法进行了近似;针对目标的已知物理约束,采用滚动时域估计方法进行处理,并将其作为状态估计的先验信息来提高估计精度;最终通过设计多模型结构的状态估计演化方程、改进滚动时域估计的误差协方差矩阵更新公式,给出了一种多模型结构与滚动时域估计相结合的机动目标跟踪算法.仿真结果表明:该算法与自适应卡尔曼滤波(AKF)、交互式多模型(IMM)算法相比,可以对具有物理约束的机动目标进行更好的跟踪.【期刊名称】《空军工程大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2016(017)002【总页数】6页(P15-20)【关键词】机动目标跟踪;多模型(MM);滚动时域估计(MHE)【作者】焦志强;李卫华;王鹏【作者单位】空军工程大学信息与导航学院,西安,710077;空军工程大学信息与导航学院,西安,710077;空军工程大学信息与导航学院,西安,710077【正文语种】中文【中图分类】TN953DOI 10.3969/j.issn.1009-3516.2016.02.004目标跟踪是航空航天、雷达数据处理等领域的研究热点，正受到广泛关注。

卡尔曼滤波作为一种经典的线性最小均方误差滤波方法，在无约束、白噪声条件下能表现出较好的跟踪性能，已成为众多跟踪算法的核心技术，如自适应卡尔曼滤波[1]、扩展卡尔曼滤波[2]、不敏卡尔曼滤波[3]、粒子滤波[4]、交互式多模型(IMM)滤波[5]等。

文献[6]即在自适应卡尔曼滤波的基础上，通过对预测误差协方差及渐消因子的计算做出修正，同时提高了对机动部分和非机动部分的跟踪精度。

文献[7]提出了一种基于修正模型的当前统计模型——自适应卡尔曼滤波(Current Statistics Model-Adaptive Kalman Filter,CSM-AKF)跟踪算法。

基于在线滚动序列核极限学习机的涡轴发动机非线性模型预测控制

基于在线滚动序列核极限学习机的涡轴发动机非线性模型预测控制王宁;潘慕绚;黄金泉【摘要】针对涡轴发动机控制系统设计,提出了1种基于在线滚动序列核极限学习机的非线性模型预测控制方法.综合考虑直升机旋翼扭矩、燃气涡轮转速、动力涡轮转速、涡轮级间温度和压气机喘振裕度等信息,设计具有较好实时性、精度和泛化能力的多输出在线滚动序列核极限学习机作为预测模型,引入预测模型输出与发动机输出的误差进行反馈校正,利用序列二次规化算法在线求解包含限制约束的预测控制问题.在某型直升机/涡轴发动机综合平台的仿真环境中进行了直升机大幅度机动飞行仿真验证,结果表明:该模型预测控制器相比于传统串级控制具有更好的控制品质,可显著降低动力涡轮转速超调/下垂量.【期刊名称】《航空发动机》【年(卷),期】2018(044)005【总页数】7页(P44-50)【关键词】控制系统;核极限学习机;在线滚动序列;非线性模型预测控制;涡轴发动机【作者】王宁;潘慕绚;黄金泉【作者单位】南京航空航天大学能源与动力学院,南京210016;南京航空航天大学能源与动力学院,南京210016;南京航空航天大学能源与动力学院,南京210016【正文语种】中文【中图分类】V233.70 引言直升机是1个多自由度、强耦合的系统，与发动机系统之间相互耦合[1]。

随着新一代直升机性能不断提高，对直升机控制系统、操纵品质和机动性的要求越来越高，各子系统复杂程度和耦合效应大大增加，传统串级PID控制方法难以获得较好的控制效果[2]。

此外，直升机机动飞行时，由于旋翼扭矩相对于操纵量变化的滞后特性和发动机控制系统动态特性造成的不容忽视的时滞特性，使得发动机不能及时针对操纵量变化进行调整，因此，在设计发动机控制律时必须考虑这种滞后性，而传统串级PID方案处理上述时滞效应时显得能力不足，最终导致控制系统性能较差[3]。

模型预测控制（MPC）技术[4]由于具有对模型宽容性、有限时域滚动优化有效性以及在设计中考虑各种软硬约束可能性等突出特点，若将该动态优化技术应用到发动机控制系统中，对解决上述时滞效应问题、改善闭环系统动态特性无疑是1种可期待的控制方法。

基于滚动时域估计的高超声速飞行器轨迹跟踪

基于滚动时域估计的高超声速飞行器轨迹跟踪
臧红岩;王凯;高长生;荆武兴;王越欣
【期刊名称】《现代防御技术》
【年(卷),期】2024(52)2
【摘要】针对高超声速飞行器高精度轨迹跟踪问题,提出一种将滚动时域估计与交互式多模型算法相结合的强机动目标轨迹跟踪算法。

给出了半速度系下的高超声速飞行器滑翔段运动模型及量测模型。

利用滚动时域估计方法将状态估计问题转化为有约束的优化问题,并充分考虑飞行器滑翔段物理约束。

在此基础上,为应对目标不同机动模式,借助交互式多模型算法思想建立模型集对其进行近似。

分别在机动模式不变和机动模式突变的情况下对算法进行了验证。

结果表明,新算法采用多个模型并行估计,即时调整模型概率后进行融合输出,能够有效避免目标跟踪模型失配,可显著提高对于高超声速飞行器这类强机动目标的轨迹跟踪精度。

【总页数】13页(P132-144)
【作者】臧红岩;王凯;高长生;荆武兴;王越欣
【作者单位】哈尔滨工业大学航天学院
【正文语种】中文
【中图分类】TJ765
【相关文献】
1.基于LADRC的RBCC高超声速飞行器轨迹跟踪
2.基于气动性能分析的高超声速滑翔飞行器轨迹估计
3.基于高斯伪谱法的高超声速飞行器轨迹优化与跟踪控制
4.
基于MPC的带动力高超声速飞行器轨迹跟踪5.一种弹性高超声速飞行器的轨迹跟踪控制算法
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滚动目标算法

滚动目标算法滚动目标算法是一种基于计算机视觉技术的目标跟踪方法，广泛应用于视频监控领域。

滚动目标算法能够自动检测视频中的目标并跟踪其运动轨迹，为视频监控系统提供实时的目标定位与识别功能。

本文将介绍滚动目标算法的基本原理、算法流程以及应用场景。

滚动目标算法的基本原理是通过计算机视觉技术，提取视频帧中的关键特征，并进行目标检测与匹配。

传统的滚动目标算法通常包括图像预处理、目标检测与跟踪、目标特征提取与匹配等步骤。

首先，对视频帧进行预处理，消除噪声、强化图像对比度，提高目标边缘的清晰度。

然后，采用目标检测算法对预处理后的图像进行目标区域的识别与定位。

通过目标检测算法，可以自动检测出视频帧中的目标，并生成目标框用于跟踪。

接下来，根据目标的运动轨迹，可以通过目标特征提取算法提取出目标的描述特征，如颜色、纹理等。

最后，通过目标特征匹配算法，对当前帧中的目标进行匹配，进一步验证目标的存在与位置，并将结果输出。

滚动目标算法的流程可以简单描述为：首先，输入视频序列，对视频序列中的每一帧进行预处理，提取出目标特征。

然后，根据目标特征进行目标检测与匹配，得到目标的位置与运动轨迹。

最后，输出目标的位置与运动轨迹结果，实现目标的跟踪与定位。

滚动目标算法在视频监控领域有着广泛的应用。

例如，在交通监控系统中，滚动目标算法可以用于车辆的自动识别与跟踪，实现对交通流量的实时监控与分析。

在安防监控系统中，滚动目标算法可以用于人体的自动检测与跟踪，实现对可疑行为的实时监测与报警。

在智能电子设备中，滚动目标算法可以用于人脸识别与跟踪，实现对用户行为的智能识别与分析。

然而，滚动目标算法也存在一些挑战和问题。

首先，目标的姿态变化、遮挡、光照变化等因素会对目标的检测与跟踪造成困难。

其次，滚动目标算法对计算资源的要求较高，需要进行大量的计算和存储。

此外，滚动目标算法对算法的鲁棒性、实时性等方面也有一定的要求。

为了提高滚动目标算法的性能，研究人员和工程师们进行了许多的改进和优化工作。