基于改进自适应交互式多模型无迹卡尔曼滤波算法的车辆目标跟踪

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作者 南奔洋 匡兵 景晖 《科学技术与工程》 北大核心 2025年第11期4605-4611,共7页

为解决传统交互式多模型(interactive multiple model, IMM)算法在车辆目标跟踪中存在模型概率变化不明显和跟踪精度不足问题,提出一种改进的自适应IMM-UKF(unscented Kalman filter)算法。首先采用匀速直线、匀加速直线和匀速转弯来建... 为解决传统交互式多模型(interactive multiple model, IMM)算法在车辆目标跟踪中存在模型概率变化不明显和跟踪精度不足问题,提出一种改进的自适应IMM-UKF(unscented Kalman filter)算法。首先采用匀速直线、匀加速直线和匀速转弯来建立车辆的运动模型,并通过无迹卡尔曼滤波对车辆目标进行跟踪。然后将子模型概率变化率作为IMM算法修正参数,对马尔可夫矩阵主对角线和非主对角线元素采用不同的修正策略。最后设置判定窗修正归一化后的马尔可夫矩阵主对角线元素,以扩大匹配模型的概率。结果表明,改进算法模型概率变化更加明显,位置和速度均方根误差均要小于原有算法,有效地提高了跟踪精度。 展开更多

关键词 目标跟踪 交互式多模型 自适应 马尔可夫矩阵 无迹卡尔曼滤波

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四驱车辆交互式多模型自适应无迹卡尔曼滤波路面附着系数估计 被引量：4

2

作者 邓浩楠 赵治国 +2 位作者 赵坤 李刚 于勤 《汽车工程》 EI CSCD 北大核心 2024年第8期1357-1369,共13页

路面附着系数对车辆动力学控制性能有重要影响,为准确实时估计路面附着系数,提高算法在不同路面及工况下的估计精度与收敛速度,本文针对分布式四轮驱动车辆,结合7自由度车辆动力学模型和Dugoff轮胎模型,提出了一种基于交互式多模型的自... 路面附着系数对车辆动力学控制性能有重要影响,为准确实时估计路面附着系数,提高算法在不同路面及工况下的估计精度与收敛速度,本文针对分布式四轮驱动车辆,结合7自由度车辆动力学模型和Dugoff轮胎模型,提出了一种基于交互式多模型的自适应无迹卡尔曼滤波(IMM-AUKF)路面附着系数估计方法,首先将改进的Sage-Husa噪声估计器引入到无迹卡尔曼滤波(UKF)算法中,构建了自适应无迹卡尔曼滤波(AUKF)观测器,以对测量噪声进行实时更新并保证其协方差矩阵的正定性,同时提高新观测数据的权重,并增强算法的实时跟踪精度和稳定性;然后通过选择不同的观测变量,分别构建了车辆纵向行驶工况AUKF观测器和横纵向耦合工况AUKF观测器,并利用交互式多模型(IMM)算法进行观测器模型的切换,进而实现算法在车辆不同行驶工况下路面附着系数的准确估计。高附、低附、对接以及对开等路面仿真试验及实车道路试验结果表明,所提出的IMM-AUKF算法相比于传统的UKF算法,具有更高的估计精度与更快的收敛速度,能够适应不同工况下路面附着系数的实时准确估计。 展开更多

关键词 分布式四轮驱动 路面附着系数 交互式多模型 自适应无迹卡尔曼滤波

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防发散无迹卡尔曼滤波自适应网格交互式多模型算法 被引量：4

3

作者 张园 董受全 +2 位作者 钟志通 刘淑波 初俊博 《火力与指挥控制》 CSCD 北大核心 2015年第2期40-44,共5页

针对非线性观测条件下的机动目标跟踪问题,基于机动目标的协同转弯模型,采用防发散无迹卡尔曼滤波方法和自适应网格的模型集自适应策略,研究了一种变结构交互式多模型算法。对二维机动目标跟踪的仿真结果表明,该算法与相应的固定结构交... 针对非线性观测条件下的机动目标跟踪问题,基于机动目标的协同转弯模型,采用防发散无迹卡尔曼滤波方法和自适应网格的模型集自适应策略,研究了一种变结构交互式多模型算法。对二维机动目标跟踪的仿真结果表明,该算法与相应的固定结构交互式多模型算法相比,可以解决固定结构多模型算法存在的问题,有效提高多模型算法的精度和费效比,缩短计算时间,且适合工程应用。 展开更多

关键词 无迹卡尔曼滤波(UKF) 自适应网格(AG) 交互式多模型(imm) 机动目标跟踪 变结构多模型(VSMM)

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基于交互式多模型无迹卡尔曼滤波的悬架系统状态估计 被引量：3

4

作者 王振峰 李飞 +2 位作者 王新宇 杨建森 秦也辰 《兵工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第2期242-253,共12页

为有效解决复杂行驶工况下非线性悬架系统运动状态无法精确获取的难题,实现模型参数不确定以及时变路面激励工况下悬架状态精确估计的目标,开展了悬架系统状态估计研究。在路面激励模型和非线性悬架系统模型的基础上,结合交互式多模型... 为有效解决复杂行驶工况下非线性悬架系统运动状态无法精确获取的难题,实现模型参数不确定以及时变路面激励工况下悬架状态精确估计的目标,开展了悬架系统状态估计研究。在路面激励模型和非线性悬架系统模型的基础上,结合交互式多模型算法与基于马尔可夫链的蒙特卡洛理论,设计了考虑模型参数不确定以及时变路面激励工况下多模型交互无迹卡尔曼滤波(IMMUKF)状态估计算法,且利用随机控制稳定判据验证了所设计的非线性观测器稳定性判定。对比分析了不同路面激励工况下悬架系统对于传统无迹卡尔曼滤波观测器与IMMUKF观测器的状态估计精度,并进行了台架试验验证。试验与仿真结果表明,IMMUKF观测器可获取更高的系统状态识别精度,不同路面激励仿真工况下状态估计误差最大均方根值不超过8%. 展开更多

关键词 悬架系统 状态估计 无迹卡尔曼滤波 交互式多模型 马尔可夫链 蒙特卡罗

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基于交互式多模型无迹卡尔曼滤波的锂电池荷电状态估计 被引量：6

5

作者 谭霁宬 颜学龙 《科学技术与工程》 北大核心 2019年第12期170-175,共6页

为了提高传统卡尔曼滤波法估计锂电池荷电状态(SOC)的精度,在锂电池二阶RC等效电路模型基础上,根据隐马尔科夫模型(HMM)理论并采用遗传算法优化构造出了不同参数状态的电池模型。结合交互式多模型(IMM)算法与无迹卡尔曼滤波(UKF)算法进... 为了提高传统卡尔曼滤波法估计锂电池荷电状态(SOC)的精度,在锂电池二阶RC等效电路模型基础上,根据隐马尔科夫模型(HMM)理论并采用遗传算法优化构造出了不同参数状态的电池模型。结合交互式多模型(IMM)算法与无迹卡尔曼滤波(UKF)算法进行SOC估计,提出了一种基于HMM的IMM-UKF算法估计锂电池SOC的方法。锂电池在线SOC估计实验表明,该方法比较其他估计方法有着更高的估计精度,平均绝对误差仅为1%。 展开更多

关键词 荷电状态 隐马尔科夫模型 交互式多模型 无迹卡尔曼滤波 遗传算法

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两阶段卡尔曼滤波自适应交互式多模型算法 被引量：5

6

作者 廖阳 王睿 +1 位作者 曾昭博 熊加遥 《探测与控制学报》 CSCD 北大核心 2010年第3期83-86,共4页

对于机动目标跟踪问题,由于目标机动能力的增强,需建立大量模型来逼近真实模式,使建立的目标模型与目标的实际运动适配,但这使计算量增大,而且性能不一定能提高。针对这个问题,将两阶段卡尔曼滤波器与一般的交互式多模型算法相结合,设... 对于机动目标跟踪问题,由于目标机动能力的增强,需建立大量模型来逼近真实模式,使建立的目标模型与目标的实际运动适配,但这使计算量增大,而且性能不一定能提高。针对这个问题,将两阶段卡尔曼滤波器与一般的交互式多模型算法相结合,设计了一种自适应交互式多模型算法。该算法采用两阶段卡尔曼估计器估计目标的加速度,然后将其反馈到由多个不同参数构成子滤波器的交互式多模型滤波算法中进行交互式多模型滤波。与自适应半交互式多模型算法进行对比的仿真验证了该算法有效地减少了子滤波器的数量,同时在一定程度上也提高了跟踪的精度。 展开更多

关键词 机动目标跟踪 卡尔曼滤波 交互式多模型(imm)

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基于交互式多模型算法跟踪临近空间目标 被引量：15

7

作者 秦雷 李君龙 周荻 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2014年第7期1243-1249,共7页

由于目前机动目标模型越来越向模块化、并行计算的方向发展,对目前算法计算效率提出了更高的要求。对于临近空间超声速机动目标一般采用多种机动模型跟踪,单一模型已经很难满足高精度跟踪的需要。因此需要使用基于多种模型进行交叉耦合... 由于目前机动目标模型越来越向模块化、并行计算的方向发展,对目前算法计算效率提出了更高的要求。对于临近空间超声速机动目标一般采用多种机动模型跟踪,单一模型已经很难满足高精度跟踪的需要。因此需要使用基于多种模型进行交叉耦合的交互式多模型(interacting multiple model,IMM)算法,这种算法特点与临近空间目标高速、高机动特性相适应。同时考虑到扩展卡尔曼滤波(extended Kalman filter,EKF)算法对强非线性对象滤波效果不好,无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman filter,UKF)算法对于此类问题,可以很好地加以解决。仿真对比试验表明,交互式多模型-无迹卡尔曼滤波(interacting multiple model-unscented Kalman filter,IMM-UKF)算法优于单一模型EKF算法。 展开更多

关键词 目标跟踪 交互式多模型 无迹卡尔曼滤波 临近空间

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基于IFFRLS-IMMUKF的商用车磷酸铁锂电池SOC估算

8

作者 吴华伟 何成泽 +3 位作者 洪强 周小高 李明金 顾亚娟 《储能科学与技术》 北大核心 2025年第10期3996-4008,共13页

荷电状态(SOC)作为电动汽车剩余容量的表征参数,它的准确预估可以保障电动汽车的安全可靠性。针对复杂环境下电池SOC难以精确估算的问题,本工作基于动力电池特性构建了等效电路模型,并对电池模型状态方程进行了离散化的推演,在获得离散... 荷电状态(SOC)作为电动汽车剩余容量的表征参数,它的准确预估可以保障电动汽车的安全可靠性。针对复杂环境下电池SOC难以精确估算的问题,本工作基于动力电池特性构建了等效电路模型,并对电池模型状态方程进行了离散化的推演,在获得离散化状态方程的基础上,将金豺优化算法与遗忘因子递推最小二乘法(FFRLS)相结合提出了改进遗忘递推最小二乘法对电池模型进行了参数辨识。同时,联合交互式多模型无迹卡尔曼滤波(IMMUKF)算法对电池SOC进行估算,并在对常温和高温条件下的动态应力(DST)和联邦城市驾驶工况(FUDS)进行试验验证。结果表明,基于IFFRLS-IMMUKF的锂电池SOC估算方法,其平均绝对值误差在0.8%之内,对磷酸铁锂电池有较高的SOC估算精度。 展开更多

关键词 金豺优化算法 遗忘因子递推最小二乘法 交互式多模型无迹卡尔曼滤波 荷电状态

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一种自适应IMM的飞行器轨迹测量滤波算法 被引量：1

9

作者 郑可旺 张雷 《兵器装备工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2021年第2期194-198,共5页

针对飞行器机动过程中轨迹测量误差问题,建立机动目标运动状态模型集,使用交互多模型(IMM)算法解决了单一模型对运动状态描述不全面而导致滤波精度低的问题;在无迹卡尔曼滤波(UFK)中引入自适应因子,实时调整过程噪声协方差矩阵,解决了... 针对飞行器机动过程中轨迹测量误差问题,建立机动目标运动状态模型集,使用交互多模型(IMM)算法解决了单一模型对运动状态描述不全面而导致滤波精度低的问题;在无迹卡尔曼滤波(UFK)中引入自适应因子,实时调整过程噪声协方差矩阵,解决了观测误差先验不准确的问题;在IMM算法中,增加了基于压缩率的自适应概率转换因子,提高了IMM算法的收敛速率,最终形成了一种新的AIMM-AUKF轨迹测量滤波算法,实现了对随机机动目标轨迹的高精度测量,并通过仿真验证了所提算法的有效性。 展开更多

关键词 交互式多模型 机动目标 无迹卡尔曼滤波 自适应 后验信息

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基于“当前”模型的IMM-UKF机动目标跟踪融合算法研究 被引量：14

10

作者 崇阳 张科 吕梅柏 《西北工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第6期919-926,共8页

文章设计了一种基于"当前"统计模型的交互式多模型无迹卡尔曼滤波(IMM-UKF)融合算法。首先在交互式多模型算法框架内,计算"当前"统计模型的概率,自适应地调整"当前"统计模型中目标加速度,提高了"当... 文章设计了一种基于"当前"统计模型的交互式多模型无迹卡尔曼滤波(IMM-UKF)融合算法。首先在交互式多模型算法框架内,计算"当前"统计模型的概率,自适应地调整"当前"统计模型中目标加速度,提高了"当前"统计模型的自适应性。其次,该算法结合了交互式多模型和无迹卡尔曼滤波算法,该算法具有交互式多模型具有对不同目标机动模式自适应跟踪的能力和无迹卡尔曼滤波滤波度高的优点。最后,采用分布式融合算法提高了系统抗干扰能力及对目标跟踪的有效性和跟踪精度。通过对三维机动目标进行仿真,结果表明文中所设计的IMM-UKF融合算法对于跟踪以多种机动策略实时机动的目标具有较好的跟踪性能,可以减小系统机动跟踪的误差均值和标准差。较之传统的交互式多模型算法,跟踪性能更加优越。 展开更多

关键词 无迹卡尔曼滤波 机动目标跟踪 交互式多模型 “当前”统计模型

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IMM-UPF算法在机动目标跟踪中的研究 被引量：3

11

作者 曹洁 文如泉 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2010年第28期240-243,共4页

为解决机动目标跟踪的非线性和噪声不确定等问题,提出了一种新的滤波算法:融合了交互式多模型(IMM)、粒子滤波(PF)和无迹卡尔曼滤波(UKF)的IMM-UPF算法。该算法采用多模型结构以跟踪目标的任意机动,粒子滤波能处理非线性、非高斯问题,... 为解决机动目标跟踪的非线性和噪声不确定等问题,提出了一种新的滤波算法:融合了交互式多模型(IMM)、粒子滤波(PF)和无迹卡尔曼滤波(UKF)的IMM-UPF算法。该算法采用多模型结构以跟踪目标的任意机动,粒子滤波能处理非线性、非高斯问题,而采用UKF产生粒子,由于考虑了当前观测值,使得粒子的分布更接近后验概率密度分布,克服粒子的退化现象,从而提高估计精度。系统的模型集根据实际的目标系统设计了三个非线性模型。通过实例仿真,结果证明了IMM-UPF算法的有效性,且其性能优于PF、UPF算法。 展开更多

关键词 目标跟踪 交互式多模型 粒子滤波 交互式多模型无迹卡尔曼滤波(imm.upf)

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基于IMM算法的机场场面运动目标跟踪 被引量：31

12

作者 宫淑丽 王帮峰 +1 位作者 吴红兰 黄圣国 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2011年第10期2322-2326,共5页

为了实现对机场场面运动目标的精确跟踪,研究了将交互式多模型(interacting multiple model,IMM)滤波算法应用到机场场面监视雷达对运动目标的跟踪中。首先,根据飞机的真实运动情况建立了飞机的匀加速运动、匀速转弯运动及匀速运动模型... 为了实现对机场场面运动目标的精确跟踪,研究了将交互式多模型(interacting multiple model,IMM)滤波算法应用到机场场面监视雷达对运动目标的跟踪中。首先,根据飞机的真实运动情况建立了飞机的匀加速运动、匀速转弯运动及匀速运动模型,然后,利用无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman filter,UKF)与IMM相结合的UKF-IMM算法对场面雷达监视的飞机的运动进行了跟踪建模,并将UKF-IMM算法与基于扩展卡尔曼滤波(extended Kalmam filter,EKF)的EKF-IMM和基于当前统计模型的单模型跟踪算法进行仿真比较。结果表明,UKF-IMM跟踪算法在雷达场面跟踪方面具有更大的应用价值。 展开更多

关键词 目标跟踪 交互式多模型算法 无迹卡尔曼滤波 场面监视雷达

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基于IMM-UKF方法的机电作动器突发性故障诊断研究 被引量：10

13

作者 王剑 王新民 +2 位作者 谢蓉 李婷 曹宇燕 《北京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第2期198-202,208,共6页

飞机飞行控制系统机电作动器(electromechanical actuator,EMA)的突发性故障会影响到飞机的飞行安全性,甚至导致飞机失控.针对EMA的突发性故障,提出一种基于交互式多模型(interactive multiple model,IMM)和无迹卡尔曼滤波(unscented Ka... 飞机飞行控制系统机电作动器(electromechanical actuator,EMA)的突发性故障会影响到飞机的飞行安全性,甚至导致飞机失控.针对EMA的突发性故障,提出一种基于交互式多模型(interactive multiple model,IMM)和无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman filter,UKF)相结合的故障诊断方法.该方法利用UKF不仅能更好地逼近状态方程的非线性特性,而且能使滤波器具有更好的稳定性和更低的计算量要求;利用IMM不仅解决了可测量参数偏少导致的故障诊断困难的问题,而且还改善了发生的故障与预先假设的故障差异较大的情况下故障诊断的快速性和准确性.通过对某型EMA进行故障诊断,仿真结果表明所提出的IMM-UKF故障诊断方法可以实现对EMA部件和传感器故障的快速准确诊断. 展开更多

关键词 机电作动器 故障诊断 交互式多模型 无迹卡尔曼滤波

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基于虚拟检测函数下的IMM-UKF机动目标跟踪 被引量：5

14

作者 徐洋 徐松涛 +2 位作者 罗文涛 向建军 秦占师 《火力与指挥控制》 CSCD 北大核心 2015年第1期37-41,共5页

为了有效提高对机动目标的跟踪效果,将无迹卡尔曼滤波(UKF)引入到交互多模型(IMM)算法框架内,加强状态估计精度;引入强跟踪滤波器(STF)到UKF算法中,避免对强机动目标的过大时间延迟和跟踪性能差的缺点;提出虚拟检测函数法,在跟踪过程中... 为了有效提高对机动目标的跟踪效果,将无迹卡尔曼滤波(UKF)引入到交互多模型(IMM)算法框架内,加强状态估计精度;引入强跟踪滤波器(STF)到UKF算法中,避免对强机动目标的过大时间延迟和跟踪性能差的缺点;提出虚拟检测函数法,在跟踪过程中自适应调整"当前"统计模型的机动参数,加大模型集与目标真实运动模式匹配概率。仿真结果验证了改进算法的有效性。 展开更多

关键词 无迹卡尔曼滤波 交互式多模型 强跟踪滤波器 虚拟检测函数 机动参数

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基于UKF-IMM的双红外机动目标跟踪算法 被引量：13

15

作者 江宝安 万群 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2008年第8期1454-1459,共6页

为了有效解决红外机动目标跟踪精度问题,提出基于UKF的交互式多模型IMM红外机动目标跟踪算法。该方法采用Markov过程描述多个目标模型间的切换,同时导出滤波器输入输出均加权的交互式算法。滤波器采用UKF,避免计算扩展卡尔曼滤波EKF所需... 为了有效解决红外机动目标跟踪精度问题,提出基于UKF的交互式多模型IMM红外机动目标跟踪算法。该方法采用Markov过程描述多个目标模型间的切换,同时导出滤波器输入输出均加权的交互式算法。滤波器采用UKF,避免计算扩展卡尔曼滤波EKF所需的Jacobi矩阵,适用于非线性、非高斯的目标系统模型和观测模型,同时UKF可供多个模型共用,便于软、硬件实现。最后,用双红外探测器对S型机动目标进行仿真实验,给出应用该方法的具体步骤,验证了IMM-UKF的稳定性、有效性和精确性。 展开更多

关键词 机动跟踪 红外目标 无迹卡尔曼滤波 交互式多模型

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一种带自适应因子的IMM-UKF的GPS/BD-2导航方法 被引量：6

16

作者 董宁 徐玉娇 刘向东 《宇航学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第6期676-683,共8页

针对GPS/北斗-2(BD-2)卫星导航系统中机动载体运动模型和噪声统计特性不确定性导致滤波精度低的问题,为提高导航定位的精确性和稳定性,提出一种自适应的滤波方法。首先,提出了一种新的自适应UKF(AUKF)算法,该方法将残差序列的协方差矩... 针对GPS/北斗-2(BD-2)卫星导航系统中机动载体运动模型和噪声统计特性不确定性导致滤波精度低的问题,为提高导航定位的精确性和稳定性,提出一种自适应的滤波方法。首先,提出了一种新的自适应UKF(AUKF)算法,该方法将残差序列的协方差矩阵视为过程噪声协方差矩阵的不确定量,基于此采用平滑滤波的方法设计自适应因子,并利用该自适应因子实时调整过程噪声协方差矩阵,减弱了噪声统计特性不确定性对滤波精度的影响;其次,采用交互式多模型(IMM)算法设置模型集M,并通过实时调整模型概率来实现各个模型间的软切换,解决了单一模型对载体运动状态描述不全面而导致滤波精度低的问题。仿真结果证明该算法能有效提高载体在复杂机动状态下的定位精度。 展开更多

关键词 自适应 无迹卡尔曼滤波 交互式多模型 模型不确定 噪声统计特性不确定性 卫星导航系统

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基于IMM-UKF-CS的混合环境目标跟踪 被引量：3

17

作者 周彦 胡岚 王冬丽 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2017年第1期43-48,56,共7页

针对视距(Line of Sight,LOS)和非视距(None-Line of Sight,NLOS)混合环境机动目标跟踪问题,提出一种基于"当前"统计模型(current statistical,CS)和无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman filter,UKF)的交互式多模型方法(IMM-UKF-... 针对视距(Line of Sight,LOS)和非视距(None-Line of Sight,NLOS)混合环境机动目标跟踪问题,提出一种基于"当前"统计模型(current statistical,CS)和无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman filter,UKF)的交互式多模型方法(IMM-UKF-CS)。该方法在交互式多模型的框架内,利用CS在机动目标跟踪方面的优势,并选择具有较高跟踪精度且计算代价较低的UKF作为子滤波器。仿真结果表明:在LOS/NLOS混合环境中,IMM-UKF-CS具有较高的跟踪精度、较强的鲁棒性及较低的时间代价,具有良好的应用价值。 展开更多

关键词 机动目标跟踪 LOS/NLOS混合环境 “当前”统计模型 无迹卡尔曼滤波 交互式多模型

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基于IMM-UKF方法的主动段目标分级与关机识别 被引量：2

18

作者 赵砚 张寅生 +1 位作者 张倩 易东云 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2010年第10期2181-2185,共5页

主动段目标的分级与关机识别对于系统把握目标模型切换并部署后续跟踪具有重要意义。建立了主动段目标的分级和关机所涉及的两级主动段模型和中段模型;引入了交互式多模型框架以应对不确定模式下的跟踪问题,引入了无迹卡尔曼滤波以解决... 主动段目标的分级与关机识别对于系统把握目标模型切换并部署后续跟踪具有重要意义。建立了主动段目标的分级和关机所涉及的两级主动段模型和中段模型;引入了交互式多模型框架以应对不确定模式下的跟踪问题,引入了无迹卡尔曼滤波以解决非线性估计问题。在天基观测条件下进行了仿真实验,结果表明,利用模型概率和总体估计误差的异常变化,可有效识别主动段目标的分级和关机。 展开更多

关键词 主动段 分级与关机 加速度与速度之比 交互式多模模型 无迹卡尔曼滤波 天基观测

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IMM-SRUKF在GPS/INS组合导航中的应用 被引量：2

19

作者 朱立新 马春来 孟 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第3期346-350,共5页

针对无迹卡尔曼滤波(UKF)鲁棒性不强的问题,结合全球定位系统/惯性导航系统(GPS/INS)紧组合模型特点,提出了基于交互式多模型(IMM)的混合平方根无迹卡尔曼滤波(SRUKF)算法.该算法采用交互式多模型结构,克服了模型不确定性因素的影响;采... 针对无迹卡尔曼滤波(UKF)鲁棒性不强的问题,结合全球定位系统/惯性导航系统(GPS/INS)紧组合模型特点,提出了基于交互式多模型(IMM)的混合平方根无迹卡尔曼滤波(SRUKF)算法.该算法采用交互式多模型结构,克服了模型不确定性因素的影响;采用平方根滤波技术,解决了协方差矩阵难以保持正定的问题.同时,考虑到内部滤波器与线性/非线性模型不匹配,引入混合滤波思想,对SRUKF进行了优化.将新算法应用于紧组合模型进行仿真,结果表明:新算法能够以适当的时间复杂度,获得较强的鲁棒性能,适用于复杂的导航环境. 展开更多

关键词 组合导航系统 全球定位系统 惯性导航系统 平方根无迹卡尔曼滤波 混合模型 交互式多模型

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基于IMM-UKF的航天器相对位姿确定算法 被引量：1

20

作者 岳晓奎 李彬 赵凯 《中国空间科学技术》 EI CSCD 北大核心 2012年第3期7-14,共8页

在航天器相对导航过程中,相对距离测量信息容易受到干扰,测量误差有较大的不确定性,通常基于单一模型的滤波算法无法对噪声进行辨识,很难获得精确的导航结果。针对应用Clohessy-Wiltshire(C-W)方程受到圆轨道假设的限制问题,研究了建立... 在航天器相对导航过程中,相对距离测量信息容易受到干扰,测量误差有较大的不确定性,通常基于单一模型的滤波算法无法对噪声进行辨识,很难获得精确的导航结果。针对应用Clohessy-Wiltshire(C-W)方程受到圆轨道假设的限制问题,研究了建立在惯性坐标系下的近距离相对运动方程(Lawden方程),建立了基于这两个方程的模型集。根据导航系统测量敏感器的特点,设计基于Rodrigues参数及无迹卡尔曼滤波(UKF)的交互式多模型(IMM)视觉相对位姿动态估计算法(IMM-UKF),在保证计算效率的前提下,确保相对轨道姿态确定的稳定性和精确性。数值仿真验证了算法的有效性和先进性。 展开更多

关键词 相对位姿视觉导航 交互式多模型 无迹卡尔曼滤波航天器

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