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基于卡尔曼/粒子组合滤波器的组合导航方法研究 被引量:18
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作者 崔平远 郑黎方 +1 位作者 裴福俊 刘红云 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2009年第1期220-223,共4页
粒子滤波在组合导航系统非线性非高斯条件下的滤波估计中获得广泛关注,但捷联惯导误差模型维数较高,直接应用粒子滤波会带来维数灾难。设计了用于SINS/GPS组合导航的卡尔曼/粒子组合滤波算法,采用卡尔曼滤波和粒子滤波分别对系统的线性... 粒子滤波在组合导航系统非线性非高斯条件下的滤波估计中获得广泛关注,但捷联惯导误差模型维数较高,直接应用粒子滤波会带来维数灾难。设计了用于SINS/GPS组合导航的卡尔曼/粒子组合滤波算法,采用卡尔曼滤波和粒子滤波分别对系统的线性和非线性状态进行估计,降低粒子滤波器状态维数,避免维数灾难。采用系统残差采样法的规则化粒子滤波器,有效缓解粒子贫化问题,并减少计算负担。仿真结果表明卡尔曼/粒子组合滤波方法的估计性能与粒子滤波相当,但计算复杂度前者要低得多。 展开更多
关键词 捷联惯导 组合导航 粒子滤波 卡尔曼/粒子组合滤波
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激光捷联惯导系统/地形辅助导航系统中卡尔曼/粒子组合滤波算法设计及仿真 被引量:3
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作者 马忠孝 陈明 刘宗玉 《中国惯性技术学报》 EI CSCD 2006年第1期41-46,共6页
粒子滤波技术是近几年出现的一种非线性滤波技术,它适用于非线性系统以及非高斯噪声模型。结合粒子滤波和卡尔曼滤波各自的优点,给出了一种卡尔曼/粒子组合滤波器,并将这种滤波器应用到激光捷联惯导(LSINS)/地形辅助导航(TAN)数据融合... 粒子滤波技术是近几年出现的一种非线性滤波技术,它适用于非线性系统以及非高斯噪声模型。结合粒子滤波和卡尔曼滤波各自的优点,给出了一种卡尔曼/粒子组合滤波器,并将这种滤波器应用到激光捷联惯导(LSINS)/地形辅助导航(TAN)数据融合过程中,避免了地形复杂的线性化问题。仿真结果表明,系统的定位精度得到了明显提高。应用粒子滤波器及其改进算法解决了导航系统中存在的强非线性问题。 展开更多
关键词 激光捷联惯导系统 地形辅助导航系统 卡尔曼/粒子组合滤波 非线性滤波 数据融合
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基于自适应抗噪卡尔曼滤波的组合导航方法 被引量:2
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作者 张溢 顾晶 《电子测量技术》 北大核心 2025年第2期92-100,共9页
随着自动驾驶的迅速发展,对高精度车辆导航实时定位技术的需求日益迫切。在常用的GNSS/INS组合导航中,自适应卡尔曼滤波是一种常用的状态预测方法,然而,在复杂的动态环境下,其在应对GNSS多路径噪声和实时变化的过程噪声方面存在局限。... 随着自动驾驶的迅速发展,对高精度车辆导航实时定位技术的需求日益迫切。在常用的GNSS/INS组合导航中,自适应卡尔曼滤波是一种常用的状态预测方法,然而,在复杂的动态环境下,其在应对GNSS多路径噪声和实时变化的过程噪声方面存在局限。针对这一问题,本文提出了一种自适应抗噪卡尔曼滤波算法,用于抑制GNSS测量噪声和动态过程噪声。该算法通过变分模态分解-小波去噪对原始GNSS测量数据进行预处理,提高了数据融合的输入精度;其次,在数据融合过程中,加入了随车辆环境实时变化的动态噪声缩放因子。通过以上两个去噪步骤,整体上有效抑制了噪声不确定性对导航精度的干扰。通过仿真模拟和真实车载实验验证了所提方法的有效性,与传统自适应卡尔曼滤波算法相比,本算法的位置估计和速度估计误差分别降低了37.7%和42.8%,显著提升了移动车辆速度和位置的高精度估计能力。 展开更多
关键词 组合导航 自适应卡尔曼滤波 抗噪 传感器融合 变分模态分解
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非视距环境下基于自适卡尔曼滤波与图优化的UWB/INS组合定位方法
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作者 李文博 关维国 时永宝 《测绘通报》 北大核心 2025年第10期94-99,共6页
针对非视距(NLOS)环境下超宽带(UWB)定位精度下降与惯性导航系统(INS)长期定位结果发散的问题,本文提出了一种基于自适应无迹卡尔曼滤波(AUKF)与图优化的UWB/INS组合定位方法。首先,基于改进IGGⅢ函数对UWB实测伪距与INS定位伪距的偏差... 针对非视距(NLOS)环境下超宽带(UWB)定位精度下降与惯性导航系统(INS)长期定位结果发散的问题,本文提出了一种基于自适应无迹卡尔曼滤波(AUKF)与图优化的UWB/INS组合定位方法。首先,基于改进IGGⅢ函数对UWB实测伪距与INS定位伪距的偏差赋予不同权重进行M估计,实现NLOS鉴别与重构;然后,采用AUKF融合观测器进行UWB/INS组合定位估计,通过引入自适应因子根据新息变化调整卡尔曼增益,提高组合定位估计的精度;最后,采用以INS增量与视距UWB伪距为约束的图优化方法,进一步抑制了组合定位的NLOS误差,提升了定位估计的准确度。定位试验表明,本文算法平均定位精度达到0.14 m,相对于传统组合定位方法提升了约22%,能够保证室内复杂场景下的定位性能。 展开更多
关键词 非视距 自适应卡尔曼滤波 M估计 图优化 组合定位
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基于改进扩展卡尔曼滤波的地面无人装备组合定位方法
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作者 刘梓林 代天浪 +3 位作者 胡远志 李青锋 贺大松 妥吉英 《兵器装备工程学报》 北大核心 2025年第5期192-199,共8页
针对非视距(NLOS)环境下超宽带(UWB)定位偏移导致的地面无人装备组合定位系统精度下降问题,提出了基于改进的扩展卡尔曼滤波算法(EKF)的UWB/IMU组合定位方法。通过自主完好检测算法鉴别NLOS信号,将IMU的位姿信息与UWB的位置用加入自适... 针对非视距(NLOS)环境下超宽带(UWB)定位偏移导致的地面无人装备组合定位系统精度下降问题,提出了基于改进的扩展卡尔曼滤波算法(EKF)的UWB/IMU组合定位方法。通过自主完好检测算法鉴别NLOS信号,将IMU的位姿信息与UWB的位置用加入自适应因子的EKF算法进行组合,利用UWB的精度因子与基站数目作为模糊控制输入,根据过程噪声模糊推理自适应系数更新修正测量协方差矩阵,以调节随机误差对组合定位系统的影响,进而提升定位精度和稳定性。结果表明:NLOS环境下,改进算法能更好地修正UWB定位偏移,位置信息更加平滑,平均定位精度比EKF提高了35.2%。 展开更多
关键词 室内定位 NLOS环境 模糊控制 传感器组合 卡尔曼滤波
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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
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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 模糊控制器
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基于自适应优化选择-抗差自适应卡尔曼滤波混合模型的GNSS+5G组合定位 被引量:4
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作者 胡祥祥 宋宝 +4 位作者 石亚亚 庞栋栋 吴成永 张利利 李一蜚 《测绘通报》 CSCD 北大核心 2024年第7期24-29,共6页
PNT系统的构建是通信和导航领域的关键课题。发展能够兼容集成不同类型PNT手段,提供具备较好的弹性和环境适应性的综合PNT体系已成为当前刻不容缓的重要任务。5G和北斗系统的出现和发展,为PNT体系走向更综合、更弹性提供了新的思路。据... PNT系统的构建是通信和导航领域的关键课题。发展能够兼容集成不同类型PNT手段,提供具备较好的弹性和环境适应性的综合PNT体系已成为当前刻不容缓的重要任务。5G和北斗系统的出现和发展,为PNT体系走向更综合、更弹性提供了新的思路。据此,本文提出了一种基于GNSS+5G组合数据的自适应优化选择-抗差自适应卡尔曼滤波(AOS-RAKF)算法,以实现城市复杂环境中的高精度定位估计。该算法主要由两个模块组成,即基于AOS的5G基站测量数据优化和基于AOS-RAKF算法的GNSS+5G组合定位。其中,基于AOS的5G基站测量数据优化模块通过自适应优化选择因子实现更好的观测数据重选。GNSS+5G组合定位模块利用优化后的5G数据和GNSS建立耦合结构模型,再利用RAKF方法实现移动车辆的高精度定位。半实物仿真测试结果表明,复杂城市环境下与使用原始测量数据的GNSS、单5G、传统的GNSS+5G组合定位相比,本文AOS-RAKF方法显著提高了定位精度。 展开更多
关键词 5G定位 GNSS GNSS+5G组合定位 自适应优化选择算法 抗差自适应卡尔曼滤波算法
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自适应无迹卡尔曼滤波算法在水下组合导航系统中的应用 被引量:2
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作者 肖鹏飞 许至尊 +1 位作者 白虎林 刘洺辛 《广东海洋大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第4期121-128,共8页
【目的】解决水下组合导航系统中先验噪声与实际噪声分布不匹配时,融合滤波性能下降问题,提高自主式水下航行器导航精度。【方法】提出一种自适应无迹卡尔曼滤波算法(AUKF),在融合算法中引入自适应因子;重构系统状态方程中速度项与状态... 【目的】解决水下组合导航系统中先验噪声与实际噪声分布不匹配时,融合滤波性能下降问题,提高自主式水下航行器导航精度。【方法】提出一种自适应无迹卡尔曼滤波算法(AUKF),在融合算法中引入自适应因子;重构系统状态方程中速度项与状态变量的结合方式,解决系统方差不一致问题。通过仿真实验和半物理实验验证该算法的有效性。【结果与结论】与无迹卡尔曼滤波算法相比,在平均位置估计偏差上,AUKF算法的纬度均方根误差(RMSE)降低27%,经度RMSE降低27%,高度RMSE降低25%。AUKF在面对偏差对系统状态的扰动时能够有效抑制滤波发散,从而有效地提高自主式水下航行器的导航精度。 展开更多
关键词 组合导航 无迹卡尔曼滤波 自适应因子 捷联惯性导航 多普勒测速仪
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基于指数加权平均的GNSS/SINS组合导航系统Sage-Husa自适应卡尔曼滤波算法
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作者 林雪原 孙炜玮 《大地测量与地球动力学》 CSCD 北大核心 2024年第12期1287-1292,1320,共7页
测量噪声异常会导致GNSS/SINS组合导航系统滤波精度下降,甚至滤波发散。为解决该问题,首先提出适用于组合导航系统的Sage-Husa自适应卡尔曼滤波方法SHAKF;然后根据滤波新息协方差的理论估计值及实际估计值构建控制因子,提出测量噪声均... 测量噪声异常会导致GNSS/SINS组合导航系统滤波精度下降,甚至滤波发散。为解决该问题,首先提出适用于组合导航系统的Sage-Husa自适应卡尔曼滤波方法SHAKF;然后根据滤波新息协方差的理论估计值及实际估计值构建控制因子,提出测量噪声均方差突变起始时刻及结束时刻的检测方法,构建基于指数函数变化规律的遗忘因子,进而提出基于指数加权平均的Sage-Husa自适应卡尔曼滤波方法EWASHAKF;最后将EWASHAKF应用于GNSS/SINS组合导航系统,并进行仿真实验。结果表明,相对于SHAKF,EWASHAKF能够准确地跟踪测量噪声均方差的各种变化,进而提高组合导航系统的滤波精度。 展开更多
关键词 Sage-Husa算法 组合导航系统 自适应卡尔曼滤波算法 控制因子 遗忘因子
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一种卡尔曼滤波与粒子滤波相结合的非线性滤波算法 被引量:70
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作者 夏楠 邱天爽 +1 位作者 李景春 李书芳 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第1期148-152,共5页
提出一种基于卡尔曼滤波与粒子滤波的非线性滤波算法.这种方法对于状态变量服从线性变化而观测方程为非线性的动态系统模型具有显著的效果.首先使用粒子滤波对状态变量进行初估计,然后对估计结果进行卡尔曼滤波,另外推导出该系统模型下... 提出一种基于卡尔曼滤波与粒子滤波的非线性滤波算法.这种方法对于状态变量服从线性变化而观测方程为非线性的动态系统模型具有显著的效果.首先使用粒子滤波对状态变量进行初估计,然后对估计结果进行卡尔曼滤波,另外推导出该系统模型下状态变量估计误差的克拉美劳下界.通过计算复杂度分析及仿真实验验证,表明新方法与标准粒子滤波算法复杂度相当,但参数估计精度要高于标准粒子滤波以及扩展卡尔曼滤波算法,估计误差甚至要低于系统模型的克拉美劳下界. 展开更多
关键词 非线性滤波 粒子滤波 卡尔曼滤波 克拉美劳下界 计算复杂度
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GPS/DR组合导航系统自适应扩展卡尔曼滤波模型的建立 被引量:27
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作者 房建成 申功勋 +1 位作者 万德钧 周百令 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 1998年第3期385-390,共6页
建立了车载GPS/DR组合导航系统非线性自适应卡尔曼滤波模型及算法.首次提出了依据PDOP等GPS定位系统的输出参数,自动调整R,Q的大小,从而自适应地调整组合导航系统模型性能的方法,使得模型能够适应各种情况,具有“智能”模型的性... 建立了车载GPS/DR组合导航系统非线性自适应卡尔曼滤波模型及算法.首次提出了依据PDOP等GPS定位系统的输出参数,自动调整R,Q的大小,从而自适应地调整组合导航系统模型性能的方法,使得模型能够适应各种情况,具有“智能”模型的性质.计算机仿真表明应用该模型具有良好效果. 展开更多
关键词 GPS 组合导航 卡尔曼滤波 DR 车辆调度
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四元数卡尔曼滤波组合导航算法性能分析 被引量:27
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作者 高显忠 侯中喜 +1 位作者 王波 张俊韬 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第2期171-177,共7页
为分析四元数卡尔曼滤波组合导航算法在飞行器姿态估计中的性能,在建立四元数卡尔曼滤波观测方程、状态方程和方差计算模型的基础上,分别设计了陀螺/加速度计/磁强计组合导航仿真算例和陀螺/加速度计初始对准实验,比较了四元数卡尔曼滤... 为分析四元数卡尔曼滤波组合导航算法在飞行器姿态估计中的性能,在建立四元数卡尔曼滤波观测方程、状态方程和方差计算模型的基础上,分别设计了陀螺/加速度计/磁强计组合导航仿真算例和陀螺/加速度计初始对准实验,比较了四元数卡尔曼滤波组合导航算法相较于传统扩展卡尔曼滤波组合导航算法在计算量、收敛性、收敛速度、收敛精度方面的性能.分析结果表明该滤波器无须扩展卡尔曼滤波器的线性化过程,计算量小,算法实现简单;收敛性和收敛速度均优于扩展卡尔曼滤波器.收敛精度较扩展卡尔曼滤波器高出约两个数量级,但收敛过程中存在一个比扩展卡尔曼滤波器精度低的时间区间. 展开更多
关键词 卡尔曼滤波 四元数 姿态估计 组合导航
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基于模糊自适应卡尔曼滤波的INS/GPS组合导航系统算法研究 被引量:60
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作者 徐田来 游文虎 崔平远 《宇航学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第5期571-575,共5页
针对车载组合导航系统量测噪声统计特性随实际工作条件的不同而变化的特点,提出了一种基于模糊自适应卡尔曼滤波的车载INS/GPS组合导航算法。该方法通过监视理论残差与实际残差的比值是否在一附近,应用模糊推理系统不断的调整量测噪声... 针对车载组合导航系统量测噪声统计特性随实际工作条件的不同而变化的特点,提出了一种基于模糊自适应卡尔曼滤波的车载INS/GPS组合导航算法。该方法通过监视理论残差与实际残差的比值是否在一附近,应用模糊推理系统不断的调整量测噪声协方差阵的加权,对卡尔曼滤波的量测噪声协方差阵进行递推在线修正,使其逐渐逼近真实噪声水平,从而使滤波器执行最优估计,提高导航系统的精度。对车载组合导航系统的仿真结果表明,这种算法对时变的量测噪声具有较强的自适应性,进而精度比常规卡尔曼滤波也大为提高,是一种可行的车载组合导航算法。 展开更多
关键词 模糊自适应滤波 卡尔曼滤波 车载组合导航系统 INS/GPS
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一种简化的发射系下SINS/GPS/CNS组合导航系统无迹卡尔曼滤波算法 被引量:23
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作者 潘加亮 熊智 +3 位作者 王丽娜 郁丰 赵慧 林爱军 《兵工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第3期484-491,共8页
在弹载等高动态环境下组合导航系统状态方程具有强非线性,且各状态相互耦合影响,传统的扩展卡尔曼滤波(EKF)算法因忽略高阶项相互影响,其模型线性化展开会导致模型不准确引起导航精度下降;无迹卡尔曼滤波(UKF)算法能有效避免引入线性化... 在弹载等高动态环境下组合导航系统状态方程具有强非线性,且各状态相互耦合影响,传统的扩展卡尔曼滤波(EKF)算法因忽略高阶项相互影响,其模型线性化展开会导致模型不准确引起导航精度下降;无迹卡尔曼滤波(UKF)算法能有效避免引入线性化误差,却存在因组合导航系统维数过高引起大量粒子递推滤波计算复杂而影响算法实时性的问题。为此,针对发射惯性系下弹载组合导航系统对滤波算法高实时性和高精确性的要求,设计了一种简化UKF(SUKF)算法,SUKF算法通过对导航系统的状态参数直接进行建模估计,解决了传统UKF算法实时性差的问题,同时继承了传统UKF算法无需模型一阶线性化展开的优点,提高了导航系统的精度。算法仿真结果表明,SUKF算法有效提高了系统解算的实时性和滤波精度,非常适合用于实际工程系统。 展开更多
关键词 控制科学与技术 无迹卡尔曼滤波 简化无迹卡尔曼滤波 捷联惯导系统 导航星全球定位系统 天文导航系统 组合导航
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一种基于卡尔曼滤波及粒子滤波的目标跟踪算法 被引量:15
15
作者 杜超 刘伟宁 刘恋 《液晶与显示》 CAS CSCD 北大核心 2011年第3期384-389,共6页
针对卡尔曼跟踪算法在非线性非高斯情况下跟踪结果不再准确,以及粒子滤波跟踪算法计算量大难以满足实时性的缺陷,提出了卡尔曼滤波及粒子滤波相结合的算法。利用卡尔曼滤波进行跟踪得到候选目标并计算目标模型与候选模型的匹配程度,若... 针对卡尔曼跟踪算法在非线性非高斯情况下跟踪结果不再准确,以及粒子滤波跟踪算法计算量大难以满足实时性的缺陷,提出了卡尔曼滤波及粒子滤波相结合的算法。利用卡尔曼滤波进行跟踪得到候选目标并计算目标模型与候选模型的匹配程度,若与目标模型匹配度小于一定阈值,则转换跟踪方式利用粒子滤波进行跟踪来修正卡尔曼滤波结果;同时,采用"模板缓冲区法"对目标模型进行更新以保证跟踪的连续性、稳定性及准确性。实验结果表明,这种跟踪算法既发挥了卡尔曼滤波的实时性又保持了粒子滤波的准确性,有较好的跟踪性能。 展开更多
关键词 目标跟踪 卡尔曼滤波 粒子滤波 模板更新
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组合导航系统新息自适应卡尔曼滤波算法 被引量:55
16
作者 卞鸿巍 金志华 +1 位作者 王俊璞 田蔚风 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第6期1000-1003,1009,共5页
全球定位系统(GPS)量测噪声的不稳定变化将造成惯性导航系统(INS)/GPS舰用组合系统卡尔曼滤波器性能下降,在对自适应卡尔曼滤波器分析的基础上,提出了一种新的基于新息估计的自适应卡尔曼滤波算法.该算法通过计算新息方差强度的极大似... 全球定位系统(GPS)量测噪声的不稳定变化将造成惯性导航系统(INS)/GPS舰用组合系统卡尔曼滤波器性能下降,在对自适应卡尔曼滤波器分析的基础上,提出了一种新的基于新息估计的自适应卡尔曼滤波算法.该算法通过计算新息方差强度的极大似然估计最优估计,将新息方差计算直接引入卡尔曼滤波器的增益计算.仿真结果表明,本文方法较标准卡尔曼滤波器可以提高系统精度和抗干扰能力. 展开更多
关键词 惯性导航系统 全球定位系统 组合导航系统 自适应卡尔曼滤波 新息自适应估计
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基于5阶球面最简相径的改进型容积卡尔曼滤波在SINS/DVL组合导航中的应用 被引量:14
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作者 徐晓苏 董亚 +1 位作者 童金武 代维 《中国惯性技术学报》 EI CSCD 北大核心 2017年第3期343-348,共6页
为提高水下SINS/DVL组合导航系统的精度,建立了捷联惯性导航系统(SINS)的非线性误差模型,并建立多普勒测速仪的误差方程,以SINS为主导航设备建立SINS/DVL组合导航系统模型。设计了5阶球面最简相径容积卡尔曼滤波器,采用了球面最简相径... 为提高水下SINS/DVL组合导航系统的精度,建立了捷联惯性导航系统(SINS)的非线性误差模型,并建立多普勒测速仪的误差方程,以SINS为主导航设备建立SINS/DVL组合导航系统模型。设计了5阶球面最简相径容积卡尔曼滤波器,采用了球面最简相径采样规则改进容积卡尔曼滤波,并应用于SINS/DVL组合导航系统中。通过数学平台仿真验证了5阶球面最简相径容积卡尔曼滤波方法有效性,仿真结果表明:该方法能够有效提高SINS/DVL组合导航系统的精度,且稳定性好。 展开更多
关键词 组合导航 非线性系统 球面最简相径 容积卡尔曼滤波
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基于Mean-Shift的卡尔曼粒子滤波车辆跟踪算法研究 被引量:9
18
作者 权义萍 金鑫 +1 位作者 张蕾 杨道业 《计算机应用与软件》 CSCD 北大核心 2014年第9期236-239,252,共5页
在视频车辆跟踪算法中针对传统粒子滤波的非线性、非高斯性可能导致跟踪过程的不准确性,提出一种基于Mean-Shift的卡尔曼(Kalman)粒子滤波算法。该算法利用建立基于目标颜色直方图特征模型对视频车辆目标进行建模,并将其与Kalman滤波相... 在视频车辆跟踪算法中针对传统粒子滤波的非线性、非高斯性可能导致跟踪过程的不准确性,提出一种基于Mean-Shift的卡尔曼(Kalman)粒子滤波算法。该算法利用建立基于目标颜色直方图特征模型对视频车辆目标进行建模,并将其与Kalman滤波相结合进行更新;通过采用Mean Shift算法将Kalman滤波器引用到粒子滤波器当中,通过预测迭代,从而达到对车辆的运行轨迹的修正。将先验信息预测与粒子滤波相结合在保持跟踪系统整体上的非线性、非高斯性,兼顾了卡尔曼滤波局部的线性高斯特性。实验结果表明,该方法与传统粒子滤波方法相比,具有较好的实时性和较高的准确率,能够准确稳定地对目标车辆进行跟踪。 展开更多
关键词 智能交通系统 车辆跟踪 均值漂移 粒子滤波 卡尔曼滤波
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一种改进的自适应卡尔曼滤波及在组合导航中的应用 被引量:21
19
作者 马瑞平 魏东 张明廉 《中国惯性技术学报》 EI CSCD 2006年第6期37-40,共4页
总结了常用的自适应滤波的方法,并提出一种新的自适应卡尔曼滤波技术,它克服了传统滤波器的不稳定问题,因为传统的卡尔曼滤波过程依赖于系统过程和测量过程的数学模型和其统计模型的正确性的滤波技术。自适应过程是利用测量新息序列和... 总结了常用的自适应滤波的方法,并提出一种新的自适应卡尔曼滤波技术,它克服了传统滤波器的不稳定问题,因为传统的卡尔曼滤波过程依赖于系统过程和测量过程的数学模型和其统计模型的正确性的滤波技术。自适应过程是利用测量新息序列和状态修正序列在估计移动窗内是分段静态,来直接估计系统噪声协方差Q和测量噪声协方差(R)。仿真结果表明此方法可以提高GPS/INS组合导航系统的精度和可靠性。 展开更多
关键词 组合导航 GPS/INS 自适应算法 卡尔曼滤波
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GPS/INS组合导航的变分贝叶斯自适应卡尔曼滤波 被引量:9
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作者 沈忱 徐定杰 +1 位作者 沈锋 蔡佳楠 《哈尔滨工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第5期59-65,共7页
为解决GPS/INS组合导航的数据融合问题中卡尔曼滤波器因噪声统计特性会发生变化而性能严重退化的问题,针对组合导航的系统模型提出并推导了一种基于变分贝叶斯学习的自适应卡尔曼滤波算法.该方法从概率角度将系统状态与噪声的统计矩一... 为解决GPS/INS组合导航的数据融合问题中卡尔曼滤波器因噪声统计特性会发生变化而性能严重退化的问题,针对组合导航的系统模型提出并推导了一种基于变分贝叶斯学习的自适应卡尔曼滤波算法.该方法从概率角度将系统状态与噪声的统计矩一起作为待估计的随机变量,在每次递推地对状态进行估计之前,用变分贝叶斯学习迭代逼近得到噪声的后验分布.仿真结果证明:在组合导航系统中,该自适应算法能够较好地跟踪变化的噪声方差,并对速度、位置等系统状态进行估计. 展开更多
关键词 卡尔曼滤波 自适应 变分贝叶斯 组合导航
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