基于SRCKF算法的锂离子电池荷电状态估计

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作者 肜瑶 张洋洋 吕运朋 《电池》 北大核心 2025年第2期273-278,共6页

为提高荷电状态(SOC)估计的精度,以磷酸铁锂锂离子电池为研究对象,在双极化等效电路模型的基础上,分析容积卡尔曼滤波器(CKF)的SOC估计过程。针对CKF算法发散的问题,采用平方根容积卡尔曼滤波(SRCKF)算法进行电池SOC估计。SRCKF算法通... 为提高荷电状态(SOC)估计的精度,以磷酸铁锂锂离子电池为研究对象,在双极化等效电路模型的基础上,分析容积卡尔曼滤波器(CKF)的SOC估计过程。针对CKF算法发散的问题,采用平方根容积卡尔曼滤波(SRCKF)算法进行电池SOC估计。SRCKF算法通过引入正交三角(QR)分解,误差协方差矩阵在计算过程中以平方根的形式传播,从而确保矩阵的正定和对称。与CKF算法对比发现,SRCKF算法的估计误差为2.0534×10-4 V,说明可以提高SOC估计的精度。 展开更多

关键词 磷酸铁锂锂离子电池 双极化模型 平方根容积卡尔曼滤波(srckf)算法 荷电状态(SOC)估计

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改进SRCKF算法在MEMS惯导系统中的应用

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作者 蔡晓茉 张伟 郭子龙 《传感器与微系统》 北大核心 2025年第11期164-168,共5页

为了提高MEMS惯性导航在姿态解算方面的精度,提出了一种改进平方根容积卡尔曼滤波(MSRCKF)算法。该算法将四元数和陀螺漂移作为系统状态,将加速度计数据作为系统观测量。以平方根容积卡尔曼滤波(SRCKF)为基础,利用残差向量构造抗差加权... 为了提高MEMS惯性导航在姿态解算方面的精度,提出了一种改进平方根容积卡尔曼滤波(MSRCKF)算法。该算法将四元数和陀螺漂移作为系统状态,将加速度计数据作为系统观测量。以平方根容积卡尔曼滤波(SRCKF)为基础,利用残差向量构造抗差加权矩阵实时调节量测噪声矩阵,减小异常观测值对姿态解算的影响,以提高系统的抗干扰能力。设计不同的实验场景,并与扩展卡尔曼滤波(EKF)、容积卡尔曼滤波(CKF)进行对比。结果表明:在静态实验中,利用MSRCKF方法测得的姿态均方根误差小于0.3°,动态实验中均方根误差小于0.5°。该方法相比于EKF,CKF,能明显提高姿态解算的精度。 展开更多

关键词 姿态估计 四元数 平方根容积卡尔曼滤波 抗差估计 惯性导航

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基于ST-SRCKF的超高速强机动目标跟踪算法 被引量：7

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作者 方君 戴邵武 +2 位作者 许文明 邹杰 王永庭 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第8期1698-1708,共11页

针对超高速强机动目标运动模型难以准确建立且观测数据易出现不良量测而导致滤波发散的问题,提出一种适用于超高速强机动目标的跟踪算法。该算法根据正交性原理推导了一种新的强跟踪平方根容积卡尔曼滤波(ST-SRCKF)结构,并引入多重渐消... 针对超高速强机动目标运动模型难以准确建立且观测数据易出现不良量测而导致滤波发散的问题,提出一种适用于超高速强机动目标的跟踪算法。该算法根据正交性原理推导了一种新的强跟踪平方根容积卡尔曼滤波(ST-SRCKF)结构,并引入多重渐消因子,渐消因子求解方法和作用位置均不同于已有的ST-SRCKF。根据新息的统计学特性,即新息协方差矩阵的迹服从卡方分布,建立了一种改进的CS-Jerk模型,该模型对目标机动的描述更准确,它与改进ST-SRCKF算法的结合实现了对超高速强机动目标的高精度跟踪。仿真结果表明,改进算法对超高速强机动目标的跟踪性能更佳。 展开更多

关键词 强机动目标跟踪 平方根容积卡尔曼滤波(srckf) 强跟踪滤波(STF) 多重渐消因子 CS-Jerk模型

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时变转移概率IMM-SRCKF机动目标跟踪算法 被引量：31

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作者 郭志 董春云 +1 位作者 蔡远利 于振华 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2015年第1期24-30,共7页

给出了一种交互多模型(interacting multiple model,IMM)算法中Markov转移概率矩阵在线修正的方法,并将平方根容积卡尔曼滤波器(square-root cubature Kalman filter,SRCKF)引入到IMM算法中,提出一种时变转移概率的机动目标跟踪IMM-SRCK... 给出了一种交互多模型(interacting multiple model,IMM)算法中Markov转移概率矩阵在线修正的方法,并将平方根容积卡尔曼滤波器(square-root cubature Kalman filter,SRCKF)引入到IMM算法中,提出一种时变转移概率的机动目标跟踪IMM-SRCKF算法。该算法利用当前量测中包含的模式信息,对IMM算法中的转移概率矩阵进行实时递推估计,避免了常规IMM算法中转移概率先验确定的困难,提高了模型切换速度和跟踪精度;同时,SRCKF以目标状态协方差的平方根进行迭代更新,确保了滤波过程中协方差矩阵的对称性和半正定性,改善了数值精度和稳定性。仿真实验结果表明,该算法对机动目标的跟踪性能优于常规的IMM及IMM-CKF算法。 展开更多

关键词 机动目标跟踪 交互多模型 平方根容积卡尔曼滤波 Markov转移概率

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强跟踪修正SRCKF算法在单站无源跟踪中的应用 被引量：3

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作者 张卓然 叶广强 赵晓林 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2016年第7期315-321,共7页

为提升平方根容积卡尔曼滤波(SRCKF)算法在单站无源跟踪中对机动目标的跟踪性能,提出一种强跟踪修正SRCKF算法。利用标准卡尔曼滤波对状态变量及误差协方差矩阵平方根进行预测,替代原有的容积点加权和的近似计算方法。使用一次状态估计... 为提升平方根容积卡尔曼滤波(SRCKF)算法在单站无源跟踪中对机动目标的跟踪性能,提出一种强跟踪修正SRCKF算法。利用标准卡尔曼滤波对状态变量及误差协方差矩阵平方根进行预测,替代原有的容积点加权和的近似计算方法。使用一次状态估计值构造新的测量方程,并结合标准卡尔曼滤波进行二次滤波估计,从而提高滤波精度。借鉴强跟踪滤波器思想,将时变渐消因子引入状态预测误差协方差阵的平方根中,实时调整增益矩阵,从而使算法具有自适应跟踪目标能力,增强其应对突变机动的鲁棒性。仿真结果表明,与SRCKF算法相比,该算法在常规机动以及突变机动下都具有更高的跟踪精度。 展开更多

关键词 单站无源跟踪 强跟踪滤波器 平方根容积卡尔曼滤波 状态估计 渐消因子

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后向平滑与抗差估计融合的SRCKF滤波

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作者 孙鹏 赵长胜 +1 位作者 谭兴龙 张立凯 《测绘通报》 CSCD 北大核心 2017年第4期17-20,共4页

将后向平滑平方根容积卡尔曼滤波用于GPS动态单点定位数据处理,并探讨了粗差对后向平滑滤波的影响。借鉴经典卡尔曼滤波抗差估计思想,给出平方根容积卡尔曼滤波的抗差算法以抵抗量测粗差,而当判断不含粗差时使用后向平滑算法,在有效提... 将后向平滑平方根容积卡尔曼滤波用于GPS动态单点定位数据处理,并探讨了粗差对后向平滑滤波的影响。借鉴经典卡尔曼滤波抗差估计思想,给出平方根容积卡尔曼滤波的抗差算法以抵抗量测粗差,而当判断不含粗差时使用后向平滑算法,在有效提高滤波精度的同时避免了抗差滤波对每个历元都需进行迭代运算。实测GPS动态数据验证了算法的有效性。 展开更多

关键词 非线性滤波 平方根容积卡尔曼滤波 抗差滤波 后向平滑

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基于均方根容积卡尔曼滤波的船舶操纵运动响应模型参数辨识

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作者 李晴昊 任俊生 华焱 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第8期1790-1799,共10页

为了解决扩展卡尔曼滤波(extended Kalman filter,EKF)算法在船舶操纵运动模型参数辨识中存在辨识精度低、稳定性差和泛化能力弱的问题,提出了一种基于均方根容积卡尔曼滤波(square root cubature Kalman filter,SRCKF)的辨识算法。在CK... 为了解决扩展卡尔曼滤波(extended Kalman filter,EKF)算法在船舶操纵运动模型参数辨识中存在辨识精度低、稳定性差和泛化能力弱的问题,提出了一种基于均方根容积卡尔曼滤波(square root cubature Kalman filter,SRCKF)的辨识算法。在CKF框架下将方差矩阵的均方根代替原始方差矩阵,使用三角分解对其进行预测和更新以提高辨识的稳定性。将EKF作为对比算法,利用四阶龙格库塔法解算的数值仿真数据,对舵角符合舵机伺服机构变化的船舶二阶非线性响应模型参数进行辨识,并将得到的辨识模型开展泛化能力验证试验。结果表明:SRCKF算法具有比EKF算法更高的辨识精度、稳定性和泛化能力。 展开更多

关键词 参数辨识 srckf(square root cubature Kalman filter) 四阶龙格库塔法 舵机伺服机构 响应模型

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基于抗差平方根容积卡尔曼滤波的惯导姿态空中修正算法

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作者 朱勋磊 谢文龙 +1 位作者 李庆波 李芳 《弹箭与制导学报》 北大核心 2024年第5期75-81,共7页

MEMS加速度计和陀螺仪在近程末端战术导弹中已大量使用,受其精度限制,导弹的惯导解算误差不可忽略,对复合制导体制的制导模式空中交班可能存在较大影响。为实现导弹飞行过程中惯导姿态误差的有效修正,提升导弹中末制导交班概率,文中提... MEMS加速度计和陀螺仪在近程末端战术导弹中已大量使用,受其精度限制,导弹的惯导解算误差不可忽略,对复合制导体制的制导模式空中交班可能存在较大影响。为实现导弹飞行过程中惯导姿态误差的有效修正,提升导弹中末制导交班概率,文中提出一种基于抗差平方根容积卡尔曼滤波的惯导姿态空中修正算法,建立适用近程末端战术导弹的惯导姿态误差空中估计模型,利用地面跟踪雷达对导弹位置的观测信息,结合SRCKF滤波与抗差算法,对惯导姿态误差角进行估计与修正,降低导弹飞行过程中的姿态误差。仿真结果表明,基于抗差SRCKF的惯导姿态空中修正算法可显著降低导弹飞行过程中的姿态解算误差,且能够大幅抑制地面雷达观测粗差对修正效果的影响,验证了算法的有效性和鲁棒性。 展开更多

关键词 MEMS 战术导弹 复合制导 惯导姿态空中修正 抗差srckf

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一种基于地标的星敏感器低频误差在轨校正方法 被引量：8

9

作者 庞博 李果 +1 位作者 黎康 汤亮 《航天器工程》 CSCD 北大核心 2018年第3期79-85,共7页

针对星敏感器低频误差影响卫星姿态确定精度的问题,根据有效载荷提供的地标信息,提出了一种星敏感器低频误差的实时在轨标定算法。文章给出了地标信息的测量误差模型并以其作为观测量,采用状态扩维的方式,建立了星敏感器低频误差的在轨... 针对星敏感器低频误差影响卫星姿态确定精度的问题,根据有效载荷提供的地标信息,提出了一种星敏感器低频误差的实时在轨标定算法。文章给出了地标信息的测量误差模型并以其作为观测量,采用状态扩维的方式,建立了星敏感器低频误差的在轨校正系统模型。根据在轨校正系统模型的特点,推导了简化的平方根容积卡尔曼滤波(SRCKF)算法,有利于其在轨实时运行。仿真结果验证了文章提出算法的有效性,研究结果可为高精度的姿态确定系统设计提供参考。 展开更多

关键词 低频误差 地标 在轨校正 简化srckf算法

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基于矩阵加权方法的非线性异步融合估计器设计 被引量：1

10

作者 王波 周康 朱加民 《高技术通讯》 EI CAS 北大核心 2020年第4期358-362,共5页

研究了局部估计值时序不同步情况下的非线性融合估计问题。基于平方根容积卡尔曼滤波(SRCKF)方法和矩阵加权融合方法,设计了一种适用于非线性系统的异步融合估计器。该估计器先使用滤波算法求出融合周期内不同采样时刻的状态估计值,再... 研究了局部估计值时序不同步情况下的非线性融合估计问题。基于平方根容积卡尔曼滤波(SRCKF)方法和矩阵加权融合方法,设计了一种适用于非线性系统的异步融合估计器。该估计器先使用滤波算法求出融合周期内不同采样时刻的状态估计值,再从融合周期内第2个传感器采样时刻开始,使用所提出的异步矩阵加权融合方法融合当前采样时刻的状态估计值。同时,根据融合周期内最后一个传感器的采样时刻和融合时刻是否相同,选用不同的方式得到融合时刻的最终估计值。仿真结果验证了所提出的估计器在处理异步局部估计值问题时的有效性。 展开更多

关键词 矩阵加权 平方根容积卡尔曼滤波(srckf) 传感器网络

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基于迭代平方根CKF的SLAM算法 被引量：6

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作者 高伟 张亚 +1 位作者 孙骞 关劲 《哈尔滨工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第12期120-124,共5页

在大尺度环境中,平方根容积卡尔曼同步定位与地图构建算法的非线性误差严重制约了算法的定位精度,为解决这一问题,提出了一种基于迭代平方根容积卡尔曼滤波的改进算法,该算法结合迭代理论,对平方根容积卡尔曼滤波的量测更新过程进行迭... 在大尺度环境中,平方根容积卡尔曼同步定位与地图构建算法的非线性误差严重制约了算法的定位精度,为解决这一问题,提出了一种基于迭代平方根容积卡尔曼滤波的改进算法,该算法结合迭代理论,对平方根容积卡尔曼滤波的量测更新过程进行迭代更新,充分利用最新的观测信息,降低滤波的估计误差,从而构建精确的地图并获得高精度的定位信息.仿真实验结果表明,采用本算法后,x轴和y轴方向上的位置误差均在1.5 m以内,估计结果明显优于SRCKFSLAM、CKF-SLAM和EKF-SLAM算法;添加不同的环境噪声后进行仿真实验,该算法所取得的位置误差相比仍是最小的.利用该算法可以有效地减小非线性误差造成的影响,提高SLAM的定位精度. 展开更多

关键词 迭代理论 同步定位与地图构建 非线性误差 平方根容积卡尔曼滤波 迭代平方根容积卡尔曼滤波

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适用于事件触发的分布式随机目标跟踪方法 被引量：13

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作者 杨旭升 张文安 俞立 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2017年第8期1393-1401,共9页

研究了一类基于RSSI(Received signal strength indication)测距的分布式移动目标跟踪问题,提出了一种适用于事件触发无线传感器网络(Wireless sensor networks,WSNs)的分布式随机目标跟踪方法.首先考虑移动机器人模型的不确定性,引入... 研究了一类基于RSSI(Received signal strength indication)测距的分布式移动目标跟踪问题,提出了一种适用于事件触发无线传感器网络(Wireless sensor networks,WSNs)的分布式随机目标跟踪方法.首先考虑移动机器人模型的不确定性,引入了带有随机参数的过程噪声协方差,应用改进平方根容积卡尔曼滤波(Square root cubature Kalman filter,SRCKF)得到局部估计;然后采用无模型CI(Covariance intersection)融合估计方法以降低随机过程噪声协方差带来的不利影响.该方法充分利用有模型和无模型方法的优势,实现系统模型和量测不理想情况下的分布式目标跟踪.基于E-puck机器人的目标跟踪实验表明,事件触发的工作模式可有效地减少能量消耗,带随机参数的滤波方法更适合于随机目标的跟踪. 展开更多

关键词 事件触发 RSSI 随机目标跟踪 平方根容积卡尔曼滤波

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基于平方根CKF的多传感器序贯式融合跟踪算法 被引量：8

13

作者 刘华 吴文 王世元 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2015年第7期1494-1498,共5页

为了提高非线性序贯式融合跟踪算法的精度,提出了基于平方根容积卡尔曼滤波器的多传感器序贯式融合跟踪算法。该算法使用三阶容积数值积分原则计算非线性过程的均值和方差,克服了扩展卡尔曼滤波器存在的滤波精度低及平方根无迹卡尔曼滤... 为了提高非线性序贯式融合跟踪算法的精度,提出了基于平方根容积卡尔曼滤波器的多传感器序贯式融合跟踪算法。该算法使用三阶容积数值积分原则计算非线性过程的均值和方差,克服了扩展卡尔曼滤波器存在的滤波精度低及平方根无迹卡尔曼滤波器存在的参数复杂的缺点。同时,在滤波递归过程中以协方差平方根矩阵代替协方差矩阵,这样确保了滤波算法的数值稳定性,提高了跟踪的精度。最后用已知弹道系数的再入段弹道跟踪模型对所提算法的性能进行仿真测试。仿真结果表明,所提算法具有很好的跟踪性能,是一种有效的非线性序贯式融合跟踪算法。 展开更多

关键词 多传感器 序贯式融合 平方根容积卡尔曼滤波器 再入段

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基于距离参数化的混合坐标系下平方根容积卡尔曼滤波纯方位目标跟踪 被引量：1

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作者 周德云 章豪 +2 位作者 张堃 张凯 潘潜 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2015年第5期1353-1357,共5页

针对纯方位单站目标跟踪中观测方程非线性且易受滤波初值影响的问题,提出了一种距离参数化混合坐标系下的平方根容积卡尔曼滤波(SRCKF)算法。该滤波算法首先将平方根容积卡尔曼滤波算法应用于混合坐标系,比直角坐标系下的平方根容积卡... 针对纯方位单站目标跟踪中观测方程非线性且易受滤波初值影响的问题,提出了一种距离参数化混合坐标系下的平方根容积卡尔曼滤波(SRCKF)算法。该滤波算法首先将平方根容积卡尔曼滤波算法应用于混合坐标系,比直角坐标系下的平方根容积卡尔曼滤波算法能得到更好的跟踪效果;接着将距离参数化思想和混合坐标系下的平方根容积卡尔曼滤波算法结合,消除了距离信息不可测对跟踪效果的影响。仿真结果表明,该滤波算法虽略微提升了计算复杂度,但其鲁棒性和滤波精度均有大幅度的提高。 展开更多

关键词 纯方位跟踪 混合坐标系 距离参数化 平方根容积卡尔曼滤波 鲁棒性

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基于修正的自适应平方根容积卡尔曼滤波算法 被引量：9

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作者 李春辉 马健 +3 位作者 杨永建 肖冰松 邓有为 盛涛 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2021年第7期1824-1830,共7页

目标建模不确定性会造成滤波算法性能下降,通过构建强跟踪滤波器(strong tracking filter,STF)可以提升滤波算法的自适应性,但是构建STF时存在理论推导复杂、求解计算量大等局限和不足,针对上述问题,在平方根容积卡尔曼滤波(square-root... 目标建模不确定性会造成滤波算法性能下降,通过构建强跟踪滤波器(strong tracking filter,STF)可以提升滤波算法的自适应性,但是构建STF时存在理论推导复杂、求解计算量大等局限和不足,针对上述问题,在平方根容积卡尔曼滤波(square-root cubature Kalman filter,SRCKF)的基础上,提出一种基于修正的自适应SRCKF算法。该算法通过设置判定门限和修正准则,直接对状态预测值或滤波增益进行修正以平衡先验的预测值和后验反馈的量测值在滤波中所占的比重,进而减小状态估计误差。仿真结果表明,所提算法具有在目标状态突变和量测非线性时的良好滤波性能和数值稳定性,同时相比较需要计算渐消因子的STF算法,该算法在计算量和收敛速度上具有优势。 展开更多

关键词 目标建模 平方根容积卡尔曼滤波 修正算法 自适应滤波

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一种无线传感器网络的盲源分离算法

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作者 耿云志 徐慧芳 沈海斌 《传感器与微系统》 CSCD 2015年第9期121-123,127,共4页

无线网络协议的校验纠错机制繁重复杂,加重了通信带宽的负担。盲源分离无需任何先验知识就可重构出源信号,成为无线传感器领域的研究热点。但网络部署中,传感器信号的量化位数和Modem个数难以确定。针对上述问题,提出一种基于平方根容... 无线网络协议的校验纠错机制繁重复杂,加重了通信带宽的负担。盲源分离无需任何先验知识就可重构出源信号,成为无线传感器领域的研究热点。但网络部署中,传感器信号的量化位数和Modem个数难以确定。针对上述问题,提出一种基于平方根容积卡尔曼滤波(SRCKF)的盲源分离算法。算法根据空间状态方程和测量方程,用平方根容积卡尔曼估计分离向量。实验结果表明:SRCKF算法在保持极高分离精度的情况下,能有效计算出量化位数和Modem个数的最优值,SRCKF算法效率是同类无先导卡尔曼滤波(UKF)算法效率的1.3578倍。 展开更多

关键词 无线传感器网络 盲源分离 平方根容积卡尔曼滤波

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