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基于SCKF的OFDM信道估计算法研究 被引量:3
1
作者 芮国胜 张洋 +1 位作者 史特 苗俊 《无线电通信技术》 2012年第4期28-31,共4页
正交频分复用(OFDM)技术具有抗多径、频带利用率高的优点,但随着传输距离的增加,信道条件的恶化,以及多径、多普勒频移影响的加剧,OFDM系统的通信传输变得愈加困难,因此研究有效的信道估计算法具有重要的现实意义。针对这些问题,提出了... 正交频分复用(OFDM)技术具有抗多径、频带利用率高的优点,但随着传输距离的增加,信道条件的恶化,以及多径、多普勒频移影响的加剧,OFDM系统的通信传输变得愈加困难,因此研究有效的信道估计算法具有重要的现实意义。针对这些问题,提出了一种基于平方根容积卡尔曼滤波(SCKF)的信道估计方法,通过对OFDM子载波的信道响应进行递推,可实现OFDM系统信道的精确估计;仿真实验表明,与传统最小平方(LS)信道估计算法、离散余弦变换(DCT)信道估计算法相比,新算法具有更好的抗噪声性能。 展开更多
关键词 OFDM 信道估计 LS DCT sckf
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一种基于简化自适应SCKF的目标跟踪算法
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作者 赵坤 徐帆 +2 位作者 李爱国 苗志勇 王娜 《航天控制》 CSCD 北大核心 2019年第1期9-15,共7页
为降低传统自适应SCKF(Square-Root Cubature Kalman Filter)在目标跟踪过程中的计算负担,依据目标跟踪模型中状态方程通常为线性的特点,提出一种简化自适应SCKF算法。该算法在一步预测过程中,利用状态转移矩阵代替容积点,实现对状态变... 为降低传统自适应SCKF(Square-Root Cubature Kalman Filter)在目标跟踪过程中的计算负担,依据目标跟踪模型中状态方程通常为线性的特点,提出一种简化自适应SCKF算法。该算法在一步预测过程中,利用状态转移矩阵代替容积点,实现对状态变量和协方差矩阵的计算,达到降低运算复杂度的目的。通过对机动目标跟踪的仿真验证:相比于传统的自适应SCKF,提出的简化自适应SCKF不但能够保证跟踪精度,还能有效地提高运算效率。 展开更多
关键词 自适应sckf 目标跟踪 简化自适应sckf
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基于改进SCKF的电缆卷放车追踪电铲的精确定位算法研究 被引量:4
3
作者 王铨 周永利 +2 位作者 钱洪云 陈伟华 彭继慎 《煤炭工程》 北大核心 2020年第S02期116-120,共5页
为了保证电铲可以长时间供电,提高工作效率及电缆工的安全保障,实现电缆卷放车跟随铲车移动,要对目标电铲进行实时跟踪定位。其定位系统采用基于到达时间差的超宽带(UWB)定位技术,为减小非线性及不确定因素的影响,利用改进的平方根容积... 为了保证电铲可以长时间供电,提高工作效率及电缆工的安全保障,实现电缆卷放车跟随铲车移动,要对目标电铲进行实时跟踪定位。其定位系统采用基于到达时间差的超宽带(UWB)定位技术,为减小非线性及不确定因素的影响,利用改进的平方根容积卡尔曼算法(RSCKF)对目标电铲进行跟踪定位。通过Matlab对定位算法进行仿真实验,与容积卡尔曼(CKF)与平方根容积卡尔曼算法(SCKF)进行对比,仿真实验的定位误差保持在1m以下,且定位误差波动小,定位结果较稳定,为电缆卷放车提供良好的导航信息。 展开更多
关键词 电铲定位跟踪 超宽带 改进sckf 误差对比
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带多普勒量测的序贯SCKF雷达目标跟踪算法 被引量:1
4
作者 张安清 张喜涛 牛治永 《电讯技术》 北大核心 2014年第12期1646-1650,共5页
为提高非线性观测条件下雷达目标的跟踪性能,将序贯处理方法引入均方根容积卡尔曼滤波(SCKF),提出一种带多普勒量测的序贯均方根容积卡尔曼滤波(SSCKF-D)雷达目标跟踪算法,该算法通过建立伪量测去除径向距离和径向速度量测误差方差之间... 为提高非线性观测条件下雷达目标的跟踪性能,将序贯处理方法引入均方根容积卡尔曼滤波(SCKF),提出一种带多普勒量测的序贯均方根容积卡尔曼滤波(SSCKF-D)雷达目标跟踪算法,该算法通过建立伪量测去除径向距离和径向速度量测误差方差之间的相关性。基于SCKF算法,按照量测精确度的高低顺序对方位角、俯仰角、径向距离和伪量测序贯处理。Monte Carlo仿真表明,与SCKF和带多普勒量测的均方根容积卡尔曼滤波(SCKF-D)算法相比,SSCKF-D算法跟踪精度更高,较后者提高20%以上,收敛速度更快,更适用于空间目标跟踪。 展开更多
关键词 雷达目标跟踪 序贯滤波 均方根容积卡尔曼滤波 多普勒量测
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基于IMM-SCKF-STF的机动目标跟踪算法
5
作者 李国伟 董跃钧 +1 位作者 汤显峰 葛泉波 《微电子学与计算机》 CSCD 北大核心 2012年第10期128-132,共5页
在处理非线性机动目标跟踪问题时,传统的非线性滤波估计算法跟踪误差大且容易引起滤波发散.针对上述问题,研究将强跟踪平方根容积卡尔曼滤波(SCKF-STF)和交互多模型(IMM)算法相结合,提出一种新型的交互多模型强跟踪平方根容积卡尔曼滤波... 在处理非线性机动目标跟踪问题时,传统的非线性滤波估计算法跟踪误差大且容易引起滤波发散.针对上述问题,研究将强跟踪平方根容积卡尔曼滤波(SCKF-STF)和交互多模型(IMM)算法相结合,提出一种新型的交互多模型强跟踪平方根容积卡尔曼滤波(IMM-SCKF-STF)跟踪算法.该算法在SCKF基础上引入强跟踪渐消因子,使其不仅拥有应对机动目标状态突变的强跟踪能力,同时还具备交互多模型算法的优良机动目标跟踪性能.因此,新算法在机动目标跟踪方面将获得更高的非线性滤波估计精度,且算法的稳定性和应对状态突变的跟踪鲁棒性能获得显著提高.最后,通过两个仿真例子验证了此算法的有效性与优越性. 展开更多
关键词 机动目标跟踪 非线性滤波 交互式多模型 强跟踪平方根容积卡尔曼滤波
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自适应SCKF在高动态COMPASS信号参数估计中的应用 被引量:5
6
作者 范志良 刘光斌 +1 位作者 张博 赵欣 《宇航学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第2期201-206,共6页
高动态环境下北斗二号导航信号具有较高的非线性特性,载波参数估计难以保证较高的精度。在分析高阶非线性载波模型的基础上,提出了一种基于平方根容积卡尔曼滤波(SCKF)的自适应滤波算法,对载波相位及其三阶导数进行估计。该算法使用容... 高动态环境下北斗二号导航信号具有较高的非线性特性,载波参数估计难以保证较高的精度。在分析高阶非线性载波模型的基础上,提出了一种基于平方根容积卡尔曼滤波(SCKF)的自适应滤波算法,对载波相位及其三阶导数进行估计。该算法使用容积数值积分原则直接计算非线性随机函数的均值和方差,且在迭代滤波过程中,利用移动窗口法通过最新量测信息来改进过程噪声和量测噪声的协方差阵,可获得较高的估计精度。仿真结果表明,相比EKF和SCKF,本文提出的方法具有更高的估计精度和更快的收敛速度。 展开更多
关键词 高动态 北斗二号系统 平方根容积卡尔曼滤波 自适应估计 参数估计
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IMM-SCKF算法在海面扩展目标跟踪中的应用 被引量:3
7
作者 于泽祥 蔡宗平 +1 位作者 杨剑 卫浩 《现代防御技术》 2019年第4期90-96,共7页
随着雷达测量性能和信号处理水平的不断提高,对目标的探测提供了目标更多的特征信息,因此传统研究中将目标视为质点的假设具有一定的局限性。对雷达跟踪海面舰船目标展开研究,首先利用目标的尺寸参数将目标建模为具有一定形态的椭圆模型... 随着雷达测量性能和信号处理水平的不断提高,对目标的探测提供了目标更多的特征信息,因此传统研究中将目标视为质点的假设具有一定的局限性。对雷达跟踪海面舰船目标展开研究,首先利用目标的尺寸参数将目标建模为具有一定形态的椭圆模型,并构建出扩展量测模型。然后采用IMM-SCKF算法对扩展目标进行跟踪滤波,通过扩展信息提高算法的跟踪精度。最后通过机动目标跟踪仿真,验证了所提算法相比于传统的质点算法具有更好的跟踪性能。 展开更多
关键词 非线性 扩展目标模型 交互式多模型 平方根容积卡尔曼滤波 雷达跟踪 机动目标
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平方根求容积卡尔曼滤波的组合导航算法 被引量:6
8
作者 管冰蕾 汤显峰 葛泉波 《中国航海》 CSCD 北大核心 2011年第4期1-4,共4页
以全球定位系统与航位推算(GPS/DR)相结合的组合导航系统为研究对象。为解决在GPS/DR组合导航研究中传统扩展卡尔曼滤波(EKF)算法的滤波精度和稳定性差问题,引入了平方根求容积卡尔曼滤波算法。作为一类sigma点滤波方法,SCKF有效避免了... 以全球定位系统与航位推算(GPS/DR)相结合的组合导航系统为研究对象。为解决在GPS/DR组合导航研究中传统扩展卡尔曼滤波(EKF)算法的滤波精度和稳定性差问题,引入了平方根求容积卡尔曼滤波算法。作为一类sigma点滤波方法,SCKF有效避免了EKF计算雅可比矩阵,提高了估计精度。仿真结果表明,对于船用GPS/DR组合导航问题,该算法能获得更好的性能指标,更符合实际船用组合导航要求。 展开更多
关键词 船舶、舰船工程 海事智能交通 船舶组合导航 非线性滤波 平方根求容积卡尔曼滤波
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应用自适应容积卡尔曼滤波改善组合导航性能 被引量:5
9
作者 史岳鹏 汤显峰 周溪召 《中国航海》 CSCD 北大核心 2013年第4期12-16,共5页
基于状态和测量模型扰动的有色噪声建模,研究应用自适应容积卡尔曼(Kalman)滤波来改善北斗导航系统/航位推算(BDNS/DR)组合导航系统的性能。利用有色噪声白化技术获得等价的白噪声组合导航系统;通过将一种自适应调节因子计算与平方根求... 基于状态和测量模型扰动的有色噪声建模,研究应用自适应容积卡尔曼(Kalman)滤波来改善北斗导航系统/航位推算(BDNS/DR)组合导航系统的性能。利用有色噪声白化技术获得等价的白噪声组合导航系统;通过将一种自适应调节因子计算与平方根求容积卡尔曼滤波结合获得一类自适应容积卡尔曼滤波(ASCKF),应用该算法改善组合导航系统的精度和稳定性。通过两个仿真实例验证了新算法的有效性。 展开更多
关键词 船舶、舰舶工程 舰船组合导航 北斗导航系统 航位推算 自适应 平方根求容积卡尔曼滤波 有色噪声
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基于交互式多模型平方根容积卡尔曼滤波的船舶轨迹跟踪 被引量:4
10
作者 杨家轩 陈柏果 马令琪 《中国舰船研究》 CSCD 北大核心 2022年第4期12-23,共12页
[目的]针对船舶运动状态变化复杂场景下扩展卡尔曼滤波(EKF)的误差不稳定,以及单一运动模型的表征能力受限等问题,提出一种基于交互式多模型(IMM)平方根容积卡尔曼滤波(SCKF)的船舶轨迹跟踪算法。[方法]引入SCKF,并代替EKF来执行自动识... [目的]针对船舶运动状态变化复杂场景下扩展卡尔曼滤波(EKF)的误差不稳定,以及单一运动模型的表征能力受限等问题,提出一种基于交互式多模型(IMM)平方根容积卡尔曼滤波(SCKF)的船舶轨迹跟踪算法。[方法]引入SCKF,并代替EKF来执行自动识别系统(AIS)数据的轨迹跟踪;采用交互式多模型框架将恒速直线模型(CVM)、当前统计模型(CSM)和恒定转向率模型(CTM)及改进的CTM模型进行交互融合,形成3种组合模型来表征AIS轨迹的运动状态,并进行船舶轨迹跟踪实验。[结果]结果显示,对于航向、航向率和航速均发生变化的轨迹,采用组合模型1跟踪时,在轨迹6中SCKF相比EKF的位置信息的均方根误差变化幅度小,精度提高了30.06%;采用组合模型3跟踪时,相比EKF,SCKF在轨迹6中位置信息的均方根误差波动的范围最小,误差减小了60.80%,组合模型3的性能最好,但计算量也最大;对于航速不发生变化的复杂轨迹,采用组合模型2跟踪的性能接近组合模型3。[结论]所提方法能够提高AIS数据的精度并保证AIS数据误差波动的稳定性,为提高船舶运动跟踪和监测提供了可能性。 展开更多
关键词 交互式多模型 平方根容积卡尔曼滤波器 自动识别系统 轨迹跟踪
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一种改进的均方根容积粒子滤波算法 被引量:2
11
作者 胡颖 《火力与指挥控制》 CSCD 北大核心 2016年第1期104-108,共5页
传统的粒子滤波算法在重要性采样估计时忽略了当前量测影响。在非线性场景下,传统的粒子滤波导致个别粒子具有大权值,造成估计结果精度差。针对该问题,结合均方根容积卡尔曼滤波(SCKF)算法和Gating技术,提出了一种新的重要性函数估计算... 传统的粒子滤波算法在重要性采样估计时忽略了当前量测影响。在非线性场景下,传统的粒子滤波导致个别粒子具有大权值,造成估计结果精度差。针对该问题,结合均方根容积卡尔曼滤波(SCKF)算法和Gating技术,提出了一种新的重要性函数估计算法。本算法将后验概率作为重要性采样函数,通过利用SCKF和统计距离,建立粒子与量测的关联关系,实现对重要性采样函数的均值和协方差矩阵的估计。而后,使用粒子滤波算法,对多目标状态和数目进行估计。实验表明,在非线性跟踪场景下,本算法估计精度高,估计结果稳定。 展开更多
关键词 粒子滤波 均方根容积卡尔曼滤波 重要性采样 统计距离
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VICKF-IMM算法在机动目标跟踪中的应用 被引量:1
12
作者 王帅祥 《导弹与航天运载技术(中英文)》 CSCD 北大核心 2023年第2期16-19,共4页
针对智能体移动方式复杂,对其进行观测的传感器测量的信息存在噪声以及目标运动轨迹发生突然的改变会导致目标观测失真甚至错误的问题,提出了一种变积容积卡尔曼滤波交互多模型算法(VICKF-IMM)。该算法将容积卡尔曼滤波与交互多模型算... 针对智能体移动方式复杂,对其进行观测的传感器测量的信息存在噪声以及目标运动轨迹发生突然的改变会导致目标观测失真甚至错误的问题,提出了一种变积容积卡尔曼滤波交互多模型算法(VICKF-IMM)。该算法将容积卡尔曼滤波与交互多模型算法相结合,并对容积卡尔曼滤波(CKF)中球面积分进行变积分转换处理。优化了其积分求解的方式,提高了整体的稳定性。Monte-Carlo仿真分析,与CKF-IMM和UKF-IMM算法相比,该算法的跟踪精度有明显的提高,并在目标运动发生突变时有更高的稳定性。 展开更多
关键词 sckf-IMM 机动目标跟踪 容积卡尔曼滤波 交互多模型算法
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基于平方根容积卡尔曼滤波的路面附着系数估计
13
作者 杜若飞 王健 +3 位作者 李楠 费明哲 邓欢 王云靖 《汽车工程师》 2023年第8期30-37,共8页
针对车辆主动安全系统中路面附着系数这一关键参数的估计问题,建立了融合Dugoff轮胎模型的三自由度车辆动力学模型,基于平方根容积卡尔曼滤波(SCKF)思想设计了路面附着系数估计器,该方法将正交三角分解法引入容积卡尔曼滤波(CKF)算法,... 针对车辆主动安全系统中路面附着系数这一关键参数的估计问题,建立了融合Dugoff轮胎模型的三自由度车辆动力学模型,基于平方根容积卡尔曼滤波(SCKF)思想设计了路面附着系数估计器,该方法将正交三角分解法引入容积卡尔曼滤波(CKF)算法,避免了CKF中对协方差矩阵的开方操作,提高了算法的稳定性。利用MATLAB与CarSim联合仿真平台在不同路面条件下进行了多工况仿真验证,并将所提出算法与CKF算法进行对比,结果表明,SCKF算法的鲁棒性较高,估计精度高于CKF算法的估计精度,可以满足车辆主动安全系统的要求。 展开更多
关键词 路面附着系数估计 平方根容积卡尔曼滤波 车辆动力学模型 Dugoff轮胎模型
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