模糊卡尔曼滤波在快速路行程时间估计中的应用

发布时间：2018-11-21 10:52

【摘要】：首先定义了新息的概念,通过在线监测新息的变化,将新息的均值和方差作为模糊控制器的输入,利用模糊逻辑对系统状态噪声和测量噪声的权重进行实时调整,建立了基于模糊逻辑的自适应卡尔曼滤波方法。克服了传统滤波器不能对环境变化进行实时跟踪的缺点,适应了交通状态的动态变化。通过用两种方法对广州市快速路段实测数据进行的对比分析发现,该方法与标准卡尔曼滤波相比具有良好的跟踪能力,在自由流状态和稳定流状态下,预测值与实测变化趋势一致,误差较小,拥挤状态相对误差基本维持在10%以下。
[Abstract]:Firstly, the concept of innovation is defined. By on-line monitoring the change of innovation, the mean value and variance of innovation are taken as the input of fuzzy controller, and the weights of system state noise and measurement noise are adjusted in real time by fuzzy logic. An adaptive Kalman filter method based on fuzzy logic is established. It overcomes the shortcoming that the traditional filter can not track the change of environment in real time, and adapts to the dynamic change of traffic state. By comparing the measured data of Guangzhou expressway with two methods, it is found that this method has good tracking ability compared with the standard Kalman filter. The predicted value is consistent with the measured results, and the error is small, and the relative error of crowded condition is kept below 10%.
【作者单位】： 华南理工大学土木与交通学院;江西理工大学电气工程与自动化学院;
【基金】：国家自然科学基金项目(61263024,51268017) 江西省自然科学基金项目(2010GQS0076) 江西省教育厅科技项目(GJJ13428)
【分类号】：U491.14

【参考文献】

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【共引文献】

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