郝钢
- 作品数：38 被引量：64H指数：5
- 供职机构：黑龙江大学电子工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金黑龙江省自然科学基金教育部科学技术研究重点项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术理学电子电信电气工程更多>>
- 自校正多传感器观测融合Kalman估值器及其收敛性分析被引量：13
- 2008年
- 对于带未知噪声方差的多传感器系统,应用加权最小二乘(WLS)法得到了一个加权融合观测方程,且它与状态方程构成一个等价的观测融合系统.应用现代时间序列分析方法,基于观测融合系统的滑动平均(MA)新息模型参数的在线辨识,可在线估计未知噪声方差,进而提出了一种加权观测融合自校正Kalman估值器,可统一处理自校正融合滤波、预报和平滑问题,并用动态误差系统分析方法证明了它的收敛性,即若MA新息模型参数估计是一致的,则它按实现或按概率1收敛到全局最优加权观测融合Kalman估值器,因而具有渐近全局最优性.一个带3传感器跟踪系统的仿真例子说明了其有效性.
- 邓自立郝钢
- 关键词：多传感器信息融合加权观测融合收敛性分析现代时间序列分析方法
- 土壤温湿度测量仪
- 本实用新型涉及一种土壤温湿度测量仪，包括土壤温湿度测量仪壳体、控制电路和不锈钢探针，其中控制电路，包括液晶显示单元、电源单元和微处理器单元，控制电路还包括数据存储单元、RS232通信单元和参数置入单元，湿度测量仪壳体带有...
- 李云郝钢赵明金浩姜海涛苏晓东张玉茹
- 文献传递
- 基于激光雷达和超宽带的SLAM算法被引量：1
- 2022年
- 为了解决基于概率估计的同时定位与地图构建(SLAM)方法存在的精度低、计算量大、数值不稳定等问题,提出了一种基于激光雷达和超宽带(UWB)的SLAM算法。通过UWB和容积卡尔曼滤波器(CKF)对移动目标位姿进行估计,以及激光雷达和CKF对路标点的位置进行估计,实现实时定位与地图构建的目的。对比传统SLAM算法,该算法引入了UWB定位系统,消除了目标位姿估计的累计误差及其对地图构建的影响。仿真结果表明,提高了定位和地图构建精度。
- 夏磊郝钢
- 关键词：激光雷达超宽带
- 基于估计状态扰动观测的混合阶机电系统协同控制方法
- 基于估计状态扰动观测的混合阶机电系统协同控制方法,解决了现有混合阶多智能体机电系统在自身和邻近成员全状态不可测的条件下以及在未知外部扰动影响的条件下不能实现协同控制目标的问题，属于混合阶多智能体系统协同控制领域。本发明包...
- 王一光李晓杰郝钢
- 文献传递
- 基于新息事件触发的非线性分布式共识状态估计被引量：1
- 2022年
- 针对离散非线性系统,设计了基于新息事件触发和共识机制的分布式共识容积信息卡尔曼滤波算法。当新息触发函数超过给定的阈值时,进行一致性传输,否则使用预报值来代替传输值。加入新息事件触发机制后,改进的分布式共识容积信息卡尔曼滤波算法不仅计算量减少,传输负担较小,而且与现有的改进算法相比,触发率降低。仿真实例验证了该算法的有效性。
- 李晓娜郝钢
- 基于估计状态扰动观测的混合阶机电系统协同控制方法
- 基于估计状态扰动观测的混合阶机电系统协同控制方法,解决了现有混合阶多智能体机电系统在自身和邻近成员全状态不可测的条件下以及在未知外部扰动影响的条件下不能实现协同控制目标的问题，属于混合阶多智能体系统协同控制领域。本发明包...
- 王一光李晓杰郝钢
- 文献传递
- 自校正加权观测融合Kalman滤波器
- 对于带未知噪声统计和带相同观测阵的多传感器系统,应用加权最小二乘（WLS）法．得到了加权观测融合方程．应用现代时间序列分析方法,基于滑动平均（MA）新息模型参数的在线辨识,提出一种自校正加权观测融合 Kalman滤波器,...
- 郝钢邓自立
- 关键词：多传感器加权观测融合
- 文献传递
- 最优和自校正观测融合状态估值器及其应用
- 对于多传感器系统，应用加权最小二乘(WLS)法得到一个加权观测融合方程和一个等价的加权观测融合系统。在此基础上，应用现代时间序列分析方法，基于ARMA新息模型，提出了两类稳态最优加权观测融合Kalman估值器(滤波器、预...
- 郝钢
- 关键词：多传感器加权观测融合全局最优性时间序列分析
- 文献传递
- 一种手术刀片专用磨削设备
- 本实用新型涉及一种手术刀片专用磨削设备，包括，机架、可转动地安装在机架上的转动架，可滑动地安装在转动架上的砂轮架，所述砂轮架上安装有砂轮驱动电机和砂轮座，砂轮座的一侧安装有可转动的砂轮，所述砂轮通过传动机构与砂轮驱动电机...
- 郝钢王宏源
- 文献传递
- 非线性加权观测融合粒子滤波器被引量：2
- 2019年
- 提出了一种非线性多传感器系统加权观测融合粒子滤波器.首先利用泰勒级数使非线性多传感器系统观测方程具有近似的线性关系.然后,利用加权观测融合(WMF)算法和粒子滤波器(PF),提出了一种具有普适性的加权观测融合粒子滤波器(WMF-PF).WMF-PF可处理带任何噪声统计的非线性系统融合问题.该算法可压缩多个传感器的观测信息,降低系统的计算负担,提高系统的实时性能.随着泰勒级数展开项的增加,WMF-PF渐近逼近集中式观测融合粒子滤波器(CMF-PF),因此该算法具有渐近的全局最优性.最后,通过两个仿真例子验证了该算法的有效性.
- 李云孙书利郝钢
- 关键词：粒子滤波器非线性系统加权观测融合渐近最优性
