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公开(公告)号：CN109582914B
公开(公告)日：2023-08-18
申请号：CN201910079209.4
申请日：2019-01-28
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明涉及一种噪声相关的带偏差系统的并行式融合估计方法。针对存在影响系统状态和测量的动态偏差和相关噪声的多传感器测量系统的滤波问题，本发明提出了一种基于解相关技术和并行式多传感器融合思路的带偏差系统估计方法，通过引入解相关技术，重新建立一种噪声不相关的等效模型，同时，基于噪声相关的两阶段卡尔曼滤波器，分别对多个无偏差滤波器和多个偏差滤波器进行融合，最后，将局部融合后无偏差状态值和偏差值进行融合，得到系统状态的最优估计值。本发明解决了估计中过程噪声与测量噪声的相关性导致滤波精度下降的问题。
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公开(公告)号：CN109543143B
公开(公告)日：2023-08-18
申请号：CN201910079241.2
申请日：2019-01-28
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明涉及一种基于分散融合滤波技术的非线性带偏差系统的多传感器融合估计方法。针对存在动态偏差的非线性多传感系统的估计问题，本发明加入了分散融合滤波技术，提出了两阶段容积卡尔曼滤波融合估计方法。在分散融合结构中，各个传感器需要将自己的状态估计信息发送到融合中心，同时，所有滤波器对状态估计信息进行时间更新，得到预测值。各个局部滤波器对预测值进行量测更新，得到局部状态估计信息。在融合中心，对所有滤波器的状态估计信息进行处理，得到全局状态估计信息。本发明方法的性能要优于单传感器的两阶段卡尔曼滤波方法。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109740825A
公开(公告)日：2019-05-10
申请号：CN201910079583.4
申请日：2019-01-28
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明涉及了一种考虑交通拥堵因素下的电动汽车充放电方法。为了更加贴近用户真实场景进行电动汽车充放电优化，本发明基于交通拥堵因素这一实际情况，利用深度学习中的卷积神经网络对交通道路照片进行实时处理，判断当前交通道路的拥堵程度，通过交通道路的拥堵状态对用户出行时间的影响，对电动汽车开始充电时刻进行建模，在此基础上，综合考虑电池能量需求和用户出行需求，建立电网侧峰谷差率和用户用电总成本的多目标目标函数，采用遗传算法求解得到电动汽车集群的充放电方案，验证了其有效性，模型贴近真实场景，具有非常现实的指导意义。
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公开(公告)号：CN109871508A
公开(公告)日：2019-06-11
申请号：CN201910192655.6
申请日：2019-03-14
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明涉及一种存在相关测量噪声的集中式两阶段卡尔曼估计方法。针对存在影响测量值的相关测量噪声的多传感器测量系统的滤波问题，本发明通过引入解相关技术，重新建立一种测量噪声不相关的测量方程，通过两阶段卡尔曼滤波器，得到系统状态的最优估计值。本发明所提出的方法与直接利用两阶段卡尔曼方法相比，虽然数据融合结果相同，但计算复杂度却大大降低。
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公开(公告)号：CN109582914A
公开(公告)日：2019-04-05
申请号：CN201910079209.4
申请日：2019-01-28
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明涉及一种噪声相关的带偏差系统的并行式融合估计方法。针对存在影响系统状态和测量的动态偏差和相关噪声的多传感器测量系统的滤波问题，本发明提出了一种基于解相关技术和并行式多传感器融合思路的带偏差系统估计方法，通过引入解相关技术，重新建立一种噪声不相关的等效模型，同时，基于噪声相关的两阶段卡尔曼滤波器，分别对多个无偏差滤波器和多个偏差滤波器进行融合，最后，将局部融合后无偏差状态值和偏差值进行融合，得到系统状态的最优估计值。本发明解决了估计中过程噪声与测量噪声的相关性导致滤波精度下降的问题。
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公开(公告)号：CN109543143A
公开(公告)日：2019-03-29
申请号：CN201910079241.2
申请日：2019-01-28
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明涉及一种基于分散融合滤波技术的非线性带偏差系统的多传感器融合估计方法。针对存在动态偏差的非线性多传感系统的估计问题，本发明加入了分散融合滤波技术，提出了两阶段容积卡尔曼滤波融合估计方法。在分散融合结构中，各个传感器需要将自己的状态估计信息发送到融合中心，同时，所有滤波器对状态估计信息进行时间更新，得到预测值。各个局部滤波器对预测值进行量测更新，得到局部状态估计信息。在融合中心，对所有滤波器的状态估计信息进行处理，得到全局状态估计信息。本发明方法的性能要优于单传感器的两阶段卡尔曼滤波方法。
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