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基于IMM-PFF的锂离子电池剩余寿命预测
1
作者 王帅 李义婷 +2 位作者 陈黎飞 苏小红 周寿斌 《电子学报》 北大核心 2025年第5期1520-1532,共13页
针对单一容量衰退模型在锂离子电池剩余寿命(Remaining Useful Life,RUL)预测中工况泛化能力不足的问题,本文提出一种基于交互式多模型粒子流滤波(Interactive Multiple Model Particle Flow Filter,IMM-PFF)的预测方法.通过粒子流滤波... 针对单一容量衰退模型在锂离子电池剩余寿命(Remaining Useful Life,RUL)预测中工况泛化能力不足的问题,本文提出一种基于交互式多模型粒子流滤波(Interactive Multiple Model Particle Flow Filter,IMM-PFF)的预测方法.通过粒子流滤波对指数、多项式和生物模型进行协同状态估计,并基于交互式多模型框架动态融合多模型预测结果,从而自适应匹配电池衰退的多阶段特性.将美国NASA、马里兰大学等不同工况的锂离子电池退化数据集划分为3个时期,对本文的方法进行验证.结果表明,相比单一模型粒子滤波方法,IMM-PFF的容量预测均方根误差和剩余寿命预测误差分别降低24.3%和4.5%,为复杂工况下的锂离子电池寿命预测提供了高精度、强鲁棒性的新思路. 展开更多
关键词 锂离子电池 剩余寿命 粒子流滤波 交互式多模型 状态估计
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非线性量测下的机动多目标跟踪
2
作者 国强 任海宁 +1 位作者 周凯 戚连刚 《哈尔滨工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第5期64-73,共10页
为了解决非线性量测下机动多目标跟踪实时性差、跟踪误差大以及对杂波变化鲁棒性较差的问题,基于随机有限集理论,提出了一种采用量测转换和模糊算法改进的多模型δ-广义标签多伯努利滤波器。首先,推导了交互多模型的δ-GLMB滤波器,通过... 为了解决非线性量测下机动多目标跟踪实时性差、跟踪误差大以及对杂波变化鲁棒性较差的问题,基于随机有限集理论,提出了一种采用量测转换和模糊算法改进的多模型δ-广义标签多伯努利滤波器。首先,推导了交互多模型的δ-GLMB滤波器,通过去相关无偏量测转换实现位置量测从极坐标系到笛卡尔坐标系的无偏转换,并通过预测值去除量测误差和其协方差的相关性造成的滤波估计偏差,实现了非线性场景下的机动多目标跟踪;然后,通过航迹和量测的关联新息以及目标的机动约束构建联合波门,降低了杂波量测的数量;最后引入改进的模糊算法,以目标的模型后验概率为输入,根据模型的分离程度自适应调节运动模型的过程噪声,增加滤波精度。研究结果表明:在杂波环境下,通过与CKF-JMS-δ-GLMB、CKF-IMM-δ-GLMB等非线性多模型滤波器对比,所提算法计算时间较小,且跟踪精度更高,鲁棒性强。所提算法避免了传统的非线性处理方式计算量较大的问题,并且具有较好的杂波抑制特性,提升了非线性量测下机动多目标跟踪的性能。 展开更多
关键词 非线性量测 机动多目标 δ-广义标签多伯努利滤波器 量测转换 交互多模型 模糊算法
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一类基于模糊推理的具有机动自适应的目标跟踪算法 被引量：1
3
作者 郝亮 黄颖浩 +1 位作者 姚莉秀 蔡云泽 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第4期468-480,共13页
针对变结构多模型算法在机动目标跟踪中对目标机动不确定性、量测不确定性自适应能力不足的问题,提出一种基于模糊推理的机动自适应目标跟踪算法.设计一种基于模糊推理的双级机动判别模型,利用模型概率信息和主模型滤波残差加权范数进... 针对变结构多模型算法在机动目标跟踪中对目标机动不确定性、量测不确定性自适应能力不足的问题,提出一种基于模糊推理的机动自适应目标跟踪算法.设计一种基于模糊推理的双级机动判别模型,利用模型概率信息和主模型滤波残差加权范数进行主模型可信度和机动判别推理;并将双级机动判别引入基于可能模型集的期望模式扩增方法(EMA-LMS)框架,提出一种模糊推理EMA-LMS算法,实现对模型集自适应的参数和策略的在线调节,从而生成更加接近目标真实运动模式的期望模型,并更好地对模型进行取舍.仿真结果表明,本文算法能够有效增强算法对目标机动和量测不确定的自适应性,提高跟踪精度. 展开更多
关键词 机动目标跟踪 变结构交互式多模型 机动判别 模糊推理
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基于自适应交互式多卡尔曼滤波模型的组合导航算法研究 被引量：2
4
作者 陈光武 王思琪 +1 位作者 司涌波 周鑫 《电子与信息学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第12期4493-4503,共11页
在组合导航系统中,信息融合和定位精度取决于惯性系统和传感器的特性,然而在实际应用中获取先验知识仍然具有挑战性。为解决车辆导航中卫星信号质量的变化及系统非线性降低组合导航系统性能的问题,该文提出一种基于多卡尔曼滤波器的模... 在组合导航系统中,信息融合和定位精度取决于惯性系统和传感器的特性,然而在实际应用中获取先验知识仍然具有挑战性。为解决车辆导航中卫星信号质量的变化及系统非线性降低组合导航系统性能的问题,该文提出一种基于多卡尔曼滤波器的模糊自适应交互式多模型算法(FAIMM-MKF),将基于卫星信号质量的模糊控制器(Fuzzy Controller)与自适应交互多模型(AIMM)相结合,通过组合无迹卡尔曼滤波(UKF)、迭代扩展卡尔曼滤波(IEKF)和平方根容积卡尔曼滤波(SRCKF)3种不同的滤波器,适配车辆动力学模型,并通过车载半实物仿真实验验证该方法的性能。结果表明,在卫星信号质量发生改变的情况下,与传统的交互式多模型算法相比,该方法显著提高了车辆在复杂环境中的定位精度。 展开更多
关键词 组合导航 交互式多模型 卡尔曼滤波器 模糊控制器
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区间量测下自适应交互多模型箱粒子滤波机动目标跟踪
5
作者 张俊根 《电讯技术》 北大核心 2024年第4期591-597,共7页
针对现有交互多模型箱粒子滤波(Interacting Multiple Model Box Particle Filter,IMMBPF)算法在区间量测目标跟踪过程中模型切换和跟踪精度方面的不足,结合自适应交互多模型算法,提出了一种自适应交互多模型箱粒子滤波(Adaptive IMMBPF... 针对现有交互多模型箱粒子滤波(Interacting Multiple Model Box Particle Filter,IMMBPF)算法在区间量测目标跟踪过程中模型切换和跟踪精度方面的不足,结合自适应交互多模型算法,提出了一种自适应交互多模型箱粒子滤波(Adaptive IMMBPF,AIMMBPF)算法。该算法利用模型似然后验信息构建修正因子,并结合阈值对马尔可夫转移概率矩阵进行自适应修正,使得匹配模型的概率快速增大,并且可以减小非匹配模型的影响,即使在目标运动模型先验信息不足或者不准确情况下,也能对模型转移概率进行自适应更新。对于量测常受到未知分布和偏差的区间误差所影响而呈现区间形式的问题,将箱粒子代替普通粒子,拟合后验概率密度从而进行滤波。仿真结果表明,相比于原有算法,该算法在区间量测机动目标跟踪的应用中,拥有更优的模型匹配度和目标跟踪精度。 展开更多
关键词 机动目标跟踪 箱粒子滤波 自适应交互多模型 区间量测 转移概率矩阵
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基于粒子优化的多模型粒子滤波算法 被引量：21
6
作者 刘先省 胡振涛 +1 位作者 金勇 杨一平 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第2期301-306,共6页
针对模型信息引入粒子采样过程中导致用于逼近当前时刻真实状态与模型的粒子数减少问题,本文给出了一种基于粒子优化的多模型粒子滤波算法.在算法实现中,对每个粒子运行一个扩展卡尔曼滤波器,结合扩展卡尔曼滤波中预测更新机制实现最新... 针对模型信息引入粒子采样过程中导致用于逼近当前时刻真实状态与模型的粒子数减少问题,本文给出了一种基于粒子优化的多模型粒子滤波算法.在算法实现中,对每个粒子运行一个扩展卡尔曼滤波器,结合扩展卡尔曼滤波中预测更新机制实现最新量测信息的有效利用,进而提升单个采样粒子对于真实系统状态和模型逼近的有效性.理论分析和仿真结果表明:新算法在系统状态估计的精度以及模型辨识的准确性方面均明显地优于交互式多模型粒子滤波算法和多模型粒子滤波算法. 展开更多
关键词 多模型粒子滤波 交互式多模型 扩展卡尔曼滤波 模型辨识
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基于交互式多模型的粒子滤波算法 被引量：19
7
作者 邓小龙 谢剑英 杨煜普 《系统仿真学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第10期2360-2362,2380,共4页
融合交互式多模型和粒子滤波,提出了一种新的多模型粒子滤波算法。该算法采用多模型结构以跟踪目标的任意机动。各模型采用粒子滤波算法,以处理非线性、非高斯问题。各模型中相对固定数目的粒子群经过相互交互、粒子滤波后再进行重抽样... 融合交互式多模型和粒子滤波,提出了一种新的多模型粒子滤波算法。该算法采用多模型结构以跟踪目标的任意机动。各模型采用粒子滤波算法,以处理非线性、非高斯问题。各模型中相对固定数目的粒子群经过相互交互、粒子滤波后再进行重抽样以减少滤波退化现象。与通用的交互式多模型算法进行了比较,试验仿真结果证实了本文新滤波算法的有效性。 展开更多
关键词 交互式多模型 粒子滤波 非线性 非高斯 重抽样
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基于多模型粒子滤波的机动多目标跟踪算法 被引量：6
8
作者 胡振涛 潘泉 +2 位作者 杨峰 刘先省 赵慧波 《四川大学学报（工程科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第4期136-141,共6页
针对密集杂波环境下机动多目标跟踪中系统强非线性以及运动模式切换对于滤波精度的不利影响,提出了一种基于多模型粒子滤波的机动多目标跟踪算法。新算法实现了多模型粒子滤波和广义概率数据关联算法的有机结合。通过在粒子状态采样过... 针对密集杂波环境下机动多目标跟踪中系统强非线性以及运动模式切换对于滤波精度的不利影响,提出了一种基于多模型粒子滤波的机动多目标跟踪算法。新算法实现了多模型粒子滤波和广义概率数据关联算法的有机结合。通过在粒子状态采样过程中引入模型信息改善了交互式多模型和粒子滤波结合中导致的计算量膨胀问题,并利用广义概率数据关联算法实现回波的有效确认和回波信息的充分利用。给出了应用该方法的具体步骤,最后,理论分析和仿真实验证明该算法的有效性。 展开更多
关键词 机动多目标跟踪 多模型粒子滤波 交互式多模型 广义概率数据关联
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改进的交互式多模型粒子滤波跟踪算法 被引量：21
9
作者 刘贵喜 高恩克 范春宇 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2007年第12期2810-2813,共4页
通常的交互多模型卡尔曼滤波(IMMKF)或交互多模型扩展卡尔曼滤波(IMMEKF)对于非高斯问题无能为力;对于非线性问题,其性能不及交互多模型粒子滤波算法(IMMPF)。粒子滤波能够处理非线性/非高斯问题,其与交互式多模型结合用来获得更好的跟... 通常的交互多模型卡尔曼滤波(IMMKF)或交互多模型扩展卡尔曼滤波(IMMEKF)对于非高斯问题无能为力;对于非线性问题,其性能不及交互多模型粒子滤波算法(IMMPF)。粒子滤波能够处理非线性/非高斯问题,其与交互式多模型结合用来获得更好的跟踪性能。然而,粒子滤波的主要问题是巨大的计算量,由于粒子滤波通常采用大量的粒子数目,将带来很大的计算负荷。该文提出了一种改进的交互多模型粒子滤波算法,其利用多模型综合使用了卡尔曼滤波和粒子滤波,与常规交互式多模型粒子滤波(IMMPF)相比,大大改善了计算效率。对于非线性/非高斯问题,其性能与IMMPF相当;对于线性问题,其性能与IMMEKF相当,并优于IMMPF的性能。 展开更多
关键词 粒子滤波器 卡尔曼滤波器 交互式多模型 非线性/非高斯
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基于自适应观测模型交互多模型粒子滤波的红外机动目标跟踪 被引量：11
10
作者 万九卿 梁旭 马志峰 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第3期602-608,共7页
针对红外目标跟踪问题,提出一种混合观测模型以描述目标像素灰度的渐变以及目标的突然消失或复现,采用在线EM算法对观测模型参数进行更新;将自适应观测模型与交互多模型粒子滤波相结合用于目标跟踪;基于概率排斥原则改进了似然函数,将... 针对红外目标跟踪问题,提出一种混合观测模型以描述目标像素灰度的渐变以及目标的突然消失或复现,采用在线EM算法对观测模型参数进行更新;将自适应观测模型与交互多模型粒子滤波相结合用于目标跟踪;基于概率排斥原则改进了似然函数,将上述算法推广到多目标跟踪领域.单目标和多目标跟踪仿真结果验证了所提算法的有效性. 展开更多
关键词 自适应观测模型 交互多模型 粒子滤波 目标跟踪
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基于广义UT变换的交互式多模型粒子滤波算法 被引量：9
11
作者 胡振涛 潘泉 杨峰 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第6期1443-1448,共6页
针对粒子滤波中重采样过程与优化提议分布的处理方式导致的粒子溃退和算法实时性下降问题,通过广义UT变换原理和卡尔曼滤波预测更新机制的引入,实现当前量测信息对于状态估计结果的直接优化,给出了一种基于广义UT变换的粒子滤波算法.另... 针对粒子滤波中重采样过程与优化提议分布的处理方式导致的粒子溃退和算法实时性下降问题,通过广义UT变换原理和卡尔曼滤波预测更新机制的引入,实现当前量测信息对于状态估计结果的直接优化,给出了一种基于广义UT变换的粒子滤波算法.另外,将改进后算法与交互式多模型相结合,进而提出了一种基于广义UT变换的交互式多模型粒子滤波算法.理论分析和仿真结果表明:新算法在计算复杂度方面与标准粒子滤波相近,在滤波精度方面优于标准粒子滤波及其改进算法. 展开更多
关键词 混合系统 粒子滤波 交互式多模式 广义UT变换
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基于粒子滤波的交互式多模型多机动目标跟踪 被引量：8
12
作者 章飞 周杏鹏 陈小惠 《数据采集与处理》 CSCD 北大核心 2011年第2期181-187,共7页
针对交互式多模型联合概率数据关联滤波算法(IMM-JPDAF)在非线性情况下跟踪精度低,并不适用于非高斯问题的情况,提出了一种基于粒子滤波的交互式多模型多机动目标跟踪算法;将交互式多模型联合概率数据关联(IMM-JPDA)与粒子滤波相结合,... 针对交互式多模型联合概率数据关联滤波算法(IMM-JPDAF)在非线性情况下跟踪精度低,并不适用于非高斯问题的情况,提出了一种基于粒子滤波的交互式多模型多机动目标跟踪算法;将交互式多模型联合概率数据关联(IMM-JPDA)与粒子滤波相结合,在交互式多模型联合概率数据关联的框架下,各模型采用粒子滤波算法处理非线性非高斯问题,避免了噪声的高斯假设和非线性部分的线性化误差。仿真结果表明,IMM-JPDA-PF算法的跟踪性能明显优于IMM-JPDAF算法,能够对杂波环境中的多机动目标进行有效跟踪。 展开更多
关键词 交互式多模型 联合概率数据关联 多目标跟踪 粒子滤波
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改进的交互式多模型粒子滤波目标跟踪算法 被引量：5
13
作者 吕铁军 蒋宏 +1 位作者 梁国威 丁全心 《弹箭与制导学报》 CSCD 北大核心 2013年第3期9-11,16,共4页
针对现有的交互式多模型粒子滤波算法存在粒子退化现象,跟踪性能不高,计算量大影响跟踪的实时性等问题,采用改进的残差重抽样算法,并在滤波前后,对各模型粒子进行输入输出交互运算,得出一种改进的交互式多模型粒子滤波目标跟踪算法。该... 针对现有的交互式多模型粒子滤波算法存在粒子退化现象,跟踪性能不高,计算量大影响跟踪的实时性等问题,采用改进的残差重抽样算法,并在滤波前后,对各模型粒子进行输入输出交互运算,得出一种改进的交互式多模型粒子滤波目标跟踪算法。该算法在解决了粒子退化现象的同时,避免了残留粒子重采样问题,在一定程度上降低了计算量,减小了系统估计误差,提高了跟踪性能。通过仿真,验证了该算法的良好性能。 展开更多
关键词 交互式多模型 粒子滤波 目标跟踪 IMMPF
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多普勒辅助测量IMM-PF机动目标跟踪 被引量：8
14
作者 蒋蔚 伊国兴 曾庆双 《宇航学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第2期343-348,共6页
针对机动目标跟踪问题,提出了一种辅助多普勒测量的交互多模型粒子滤波算法。该算法利用粒子滤波解决系统观测与目标状态之间的非线性问题,并辅助多普勒测量信息在线估计目标角速率,作为目标转弯模型的参数。采用两个可内部切换的运动模... 针对机动目标跟踪问题,提出了一种辅助多普勒测量的交互多模型粒子滤波算法。该算法利用粒子滤波解决系统观测与目标状态之间的非线性问题,并辅助多普勒测量信息在线估计目标角速率,作为目标转弯模型的参数。采用两个可内部切换的运动模型(常速度/逆时针转弯模型、常速度/顺时针转弯模型)作为交互模型,有效地描述了目标机动并减少了模型个数,进一步提高了算法的效率。对一个以不同角速率多次转弯的机动目标进行跟踪仿真,结果验证了算法的可行性和优越性。 展开更多
关键词 多普勒测量 粒子滤波 交互多模型 机动目标跟踪
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杂波环境下被动多传感器机动目标跟踪新算法 被引量：6
15
作者 李良群 姬红兵 罗军辉 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2007年第8期1837-1840,共4页
针对杂波环境被动传感器机动目标跟踪问题,该文研究了一种基于粒子滤波的被动多传感器机动目标跟踪新算法。在该算法中,首先推导了杂波环境下粒子滤波的似然函数表达式。其次将粒子滤波与交互多模型(IMM)相结合,用IMM方法实现模型的切换... 针对杂波环境被动传感器机动目标跟踪问题,该文研究了一种基于粒子滤波的被动多传感器机动目标跟踪新算法。在该算法中,首先推导了杂波环境下粒子滤波的似然函数表达式。其次将粒子滤波与交互多模型(IMM)相结合,用IMM方法实现模型的切换,以适应目标的机动变化。用粒子滤波实现对观测方程的非线性处理。最后,建立了被动多传感器的非线性观测模型,避免了目标的不可观测性,并且算法还能够处理非高斯噪声情况。仿真实验结果表明,提出的算法能够有效地对被动机动目标跟踪,且性能优于交互多模型概率数据关联滤波器(IMM-PDAF)。 展开更多
关键词 机动目标跟踪 粒子滤波 交互多模型
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改进的交互式多模型跟踪算法 被引量：8
16
作者 刘涛 李明 骆瑞玲 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2009年第22期207-209,共3页
针对传统交互式多模型算法实行正则滤波的单一化缺点,提出一种改进的跟踪算法。利用卡尔曼滤波匹配系统线性部分,粒子滤波匹配非线性部分,根据匹配深度判断目标遮挡程度,当目标被严重遮挡时,采用迭代的多级粒子滤波方法进行重采样,并结... 针对传统交互式多模型算法实行正则滤波的单一化缺点,提出一种改进的跟踪算法。利用卡尔曼滤波匹配系统线性部分,粒子滤波匹配非线性部分,根据匹配深度判断目标遮挡程度,当目标被严重遮挡时,采用迭代的多级粒子滤波方法进行重采样,并结合卡尔曼滤波更新模型概率。实验结果表明,该算法实时性强,能提高模型滤波速度和目标状态的估计精度,缩短计算时间,解决跟踪过程中的遮挡问题。 展开更多
关键词 目标跟踪 卡尔曼滤波 粒子滤波 交互式多模型 遮挡
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机动目标跟踪的一种模糊算法 被引量：11
17
作者 嵇成新 张永胜 《现代雷达》 CSCD 北大核心 2002年第6期35-38,55,共5页
研究了模糊交互多模型算法 (FIMM)和基于当前统计模型 (CS)的自适应滤波算法 ,提出了一种基于当前统计模型的模糊交互多模型算法 (CSFIMM)。该算法克服了模糊交互多模型算法精度较低和当前统计模型自适应滤波器方差调整有限的缺点。通... 研究了模糊交互多模型算法 (FIMM)和基于当前统计模型 (CS)的自适应滤波算法 ,提出了一种基于当前统计模型的模糊交互多模型算法 (CSFIMM)。该算法克服了模糊交互多模型算法精度较低和当前统计模型自适应滤波器方差调整有限的缺点。通过仿真 ,对所提出的算法和交互多模型 (IMM)算法以及 FIMM算法在估计精度和计算量两个方面进行了比较。 展开更多
关键词 机动目标跟踪 模糊算法 模糊逻辑 交互多模型 当前统计模型
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基于粒子滤波的交互式多模型说话人跟踪方法 被引量：13
18
作者 侯代文 殷福亮 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第4期835-841,共7页
本文提出一种基于采样交互的多模型粒子滤波方法,实现了对随意运动说话人的有效跟踪.该方法根据说话人跟踪问题的特点,用马尔可夫跳变系统描述说话人的动态特性,用粒子滤波方法估计说话人的位置.在说话人跟踪过程中,通过调整滤波粒子的... 本文提出一种基于采样交互的多模型粒子滤波方法,实现了对随意运动说话人的有效跟踪.该方法根据说话人跟踪问题的特点,用马尔可夫跳变系统描述说话人的动态特性,用粒子滤波方法估计说话人的位置.在说话人跟踪过程中,通过调整滤波粒子的采样区域,完成交互式多模型方法中系统状态的交互过程,这不仅实现了各子滤波器中粒子数目的任意设定,避免了模型转换过程中的性能退化现象,而且取消了对模型后验概率密度函数的高斯分布假定,增强了说话人跟踪系统的鲁棒性.计算机仿真实验结果验证了本文方法的有效性. 展开更多
关键词 说话人跟踪 交互式多模型方法 马尔可夫跳变系统 粒子滤波 状态估计
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基于CRPF的残差似然比检验故障诊断算法 被引量：4
19
作者 胡振涛 潘泉 +1 位作者 杨峰 程咏梅 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2009年第12期3022-3025,共4页
分析了非线性系统故障诊断领域中常用方法的优缺点,针对外界随机扰动对于滤波精度的不利影响以及故障诊断的连续实现问题,通过代价评估的粒子滤波、交互式多模型和序贯概率比检验三者的有机结合,提出了一种基于代价评估粒子滤波的残差... 分析了非线性系统故障诊断领域中常用方法的优缺点,针对外界随机扰动对于滤波精度的不利影响以及故障诊断的连续实现问题,通过代价评估的粒子滤波、交互式多模型和序贯概率比检验三者的有机结合,提出了一种基于代价评估粒子滤波的残差似然比检验故障诊断算法。采用代价评估粒子滤波替代交互式多模型中的次优滤波器,同时简化交互式多模型输入交互和输出交互环节。将滤波过程中得到的残差信息引入序贯概率比检验框架中,构建了一种新的在线残差似然比检验方法。实现了对于非线性系统状态有效估计以及对于系统模式连续、可靠的辨识。计算机仿真实验验证了算法的有效性。 展开更多
关键词 故障诊断 代价评估粒子滤波 交互式多模型 似然比检验
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IMM迭代扩展卡尔曼粒子滤波跟踪算法 被引量：38
20
作者 张俊根 姬红兵 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2010年第5期1116-1120,共5页
该文提出了一种交互式多模型(IMM)迭代扩展卡尔曼粒子滤波机动目标跟踪算法。该算法在多模型中使用了改进的粒子滤波器,通过对迭代扩展卡尔曼滤波(IEKF)的测量更新按照高斯牛顿方法进行修正,减小了非线性滤波带来的线性化误差,然后利用... 该文提出了一种交互式多模型(IMM)迭代扩展卡尔曼粒子滤波机动目标跟踪算法。该算法在多模型中使用了改进的粒子滤波器,通过对迭代扩展卡尔曼滤波(IEKF)的测量更新按照高斯牛顿方法进行修正,减小了非线性滤波带来的线性化误差,然后利用修正的IEKF来产生粒子滤波的重要性密度函数,使其融入最新观测信息。最后将所提算法与交互式多模型粒子滤波(IMMPF)进行了比较,仿真结果表明该算法具有更好的跟踪性能。 展开更多
关键词 机动目标跟踪 交互式多模型 迭代扩展卡尔曼滤波 粒子滤波
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