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基于卡尔曼增益的Duffing系统状态预测算法 被引量:3
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作者 芮国胜 张洋 +1 位作者 史特 苗俊 《宇航学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第8期1144-1149,共6页
传统的Duffing系统检测算法主要基于相图的变化,通常需要大量的循环采样点数来激励系统从混沌态转移到大尺度周期态,极大地限制了Duffing振子的应用。本文提出一种新型的基于卡尔曼增益的预测算法,通过建立Duffing系统状态方程并设定量... 传统的Duffing系统检测算法主要基于相图的变化,通常需要大量的循环采样点数来激励系统从混沌态转移到大尺度周期态,极大地限制了Duffing振子的应用。本文提出一种新型的基于卡尔曼增益的预测算法,通过建立Duffing系统状态方程并设定量测方程的控制条件,得到Duffing系统的卡尔曼增益改进形式,根据增益的变化可以实现Duffing系统状态的预判,从而降低了系统的输入采样。谐波信号检测实验表明,相比传统算法,预测方法不仅可以减少至少50%的循环采样点数,而且检测的精度也得到了显著的提高。 展开更多
关键词 预测 卡尔曼增益 DUFFING振子 扩展卡尔曼滤波
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基于卡尔曼增益动态修正的动力电池SOC估算 被引量:3
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作者 朱智超 罗马吉 张超 《电源技术》 CAS CSCD 北大核心 2015年第1期101-104,共4页
扩展卡尔曼滤波法(EKF)被认为是一种精度较高的电动汽车动力电池荷电状态(SOC)估算法,但是观测方程误差会对SOC估算结果带来影响。对EKF滤波过程进行改进,根据观测方程的误差对原EKF滤波过程增设动态卡尔曼增益修正系数,提出基于卡尔曼... 扩展卡尔曼滤波法(EKF)被认为是一种精度较高的电动汽车动力电池荷电状态(SOC)估算法,但是观测方程误差会对SOC估算结果带来影响。对EKF滤波过程进行改进,根据观测方程的误差对原EKF滤波过程增设动态卡尔曼增益修正系数,提出基于卡尔曼增益动态修正的动力电池SOC估算法。仿真结果表明EKF法可以有效克服SOC初始值不准确所造成的估算误差,动态卡尔曼增益修正系数可以进一步减小由于观测方程误差造成的SOC估算误差,使估算误差保持在5%之内。 展开更多
关键词 扩展卡尔曼滤波 动态卡尔曼增益修正系数 SOC估算 经验公式模型
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修正增益卡尔曼滤波算法在被动测距问题中的应用 被引量:3
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作者 浦甲伦 韦常柱 荣思远 《宇航学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第4期886-889,共4页
在采用被动导引头的导弹突防过程中,准确并及时地得到自身距离拦截器的距离信息,是制定导弹突防策略的关键。针对采用红外成像装置作为测量手段的飞行体,研究了利用红外成像装置观测空中运动目标所获得的目标视线角信息,采用修正增益卡... 在采用被动导引头的导弹突防过程中,准确并及时地得到自身距离拦截器的距离信息,是制定导弹突防策略的关键。针对采用红外成像装置作为测量手段的飞行体,研究了利用红外成像装置观测空中运动目标所获得的目标视线角信息,采用修正增益卡尔曼滤波算法从目标视线角信息中提取出一定精度的飞行体至目标的距离信息的被动测距问题。文中给出了四种不同计算工况下的仿真结果曲线。仿真算例验证了被动测距方法的有效性,证明了载体进行机动有助于被动测距精度的提高。 展开更多
关键词 修正增益卡尔曼滤波 被动测距
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基于反向传播神经网络改进的增益修改卡尔曼滤波算法 被引量:3
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作者 李世宝 陈瑞祥 +3 位作者 刘建航 陈海华 丁淑妍 龚琛 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2016年第5期1196-1200,共5页
增益修改的卡尔曼滤波(MGEKF)算法在实际应用时,一般使用带有误差的测量值代替真实值进行增益修正计算,导致修正结果也被误差污染。针对这一问题,提出一种基于反向传播神经网络(BPNN)改进的MGEKF算法,该算法使用训练后的神经网络代替MG... 增益修改的卡尔曼滤波(MGEKF)算法在实际应用时,一般使用带有误差的测量值代替真实值进行增益修正计算,导致修正结果也被误差污染。针对这一问题,提出一种基于反向传播神经网络(BPNN)改进的MGEKF算法,该算法使用训练后的神经网络代替MGEKF的增益修正函数。该算法在网络训练阶段,以实际测量值作为神经网络的输入,真实值修正后的结果作为训练目标;在实际应用中,使用网络的输出修正卡尔曼增益。针对移动单站只测向目标定位问题进行了实验,实验结果表明:该算法与扩展卡尔曼滤波(EKF)、MGEKF、平滑增益修改的卡尔曼滤波(sMGEKF)算法相比:定位精度至少提升10%,并且有更强的稳定性。 展开更多
关键词 增益修改卡尔曼滤波 反向传播神经网络 只测向目标定位
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基于测向交叉和卡尔曼滤波的多舰无源被动定位算法 被引量:10
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作者 徐敬 孙永侃 +1 位作者 王秀坤 胡家升 《现代雷达》 CSCD 北大核心 2001年第6期35-38,共4页
在分布式多舰无源被动定位算法中 ,用修正增益推广卡尔曼滤波器对海上运动舰艇辐射源进行纯方位跟踪时 ,会出现滤波发散的情况。本文讨论了进行多舰纯方位定位跟踪融合的方法 ,提出一种通过测向交叉定位的结果来改进修正增益推广卡尔曼... 在分布式多舰无源被动定位算法中 ,用修正增益推广卡尔曼滤波器对海上运动舰艇辐射源进行纯方位跟踪时 ,会出现滤波发散的情况。本文讨论了进行多舰纯方位定位跟踪融合的方法 ,提出一种通过测向交叉定位的结果来改进修正增益推广卡尔曼滤波器的方法 ,提高其稳定性 ,减少其滤波发散的可能 ,提高定位精度 。 展开更多
关键词 测向交叉定位 修正增益推广卡尔曼滤波 多舰无源被动定位算法
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微小卫星鲁棒自适应姿态确定算法 被引量:6
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作者 邢艳军 王永富 陆亚东 《中国空间科学技术》 EI CSCD 北大核心 2015年第1期27-35,共9页
基于磁强计测量的微小卫星姿态确定系统中,由于状态方程和测量方程均为轨道参数的函数,因此在轨道估计存在误差的情况下,标准的扩展卡尔曼滤波算法(Extended Kalman Filter,EKF)并不能获得姿态的最优解。针对轨道确定误差对姿态确定的影... 基于磁强计测量的微小卫星姿态确定系统中,由于状态方程和测量方程均为轨道参数的函数,因此在轨道估计存在误差的情况下,标准的扩展卡尔曼滤波算法(Extended Kalman Filter,EKF)并不能获得姿态的最优解。针对轨道确定误差对姿态确定的影响,基于自适应滤波及鲁棒估计原理,提出了鲁棒自适应卡尔曼滤波(Robust Adaptive Kalman Filter,RAKF)算法。该算法通过构建合理的膨胀因子和自适应因子,自动调节观测噪声方差矩阵和一步预测方差矩阵的大小,从而改变旧有数据及观测信息在滤波中的权重,获得更合理的卡尔曼增益,使滤波器获得近似最优结果。基于标准卡尔曼滤波的稳定性理论,证明了若系统一致完全可控并且一致完全可观,该滤波器是一致渐近稳定的。数学仿真表明,与EKF相比,RAKF能够将欧拉角估计精度从0.3°提高到0.2°,从而证明了该算法的有效性。 展开更多
关键词 磁强计 姿态确定 鲁棒自适应滤波 卡尔曼增益 稳定 微小卫星
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基于EKF的Duffng振子正弦策动力判别算法
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作者 芮国胜 张洋 +1 位作者 张嵩 苗俊 《应用科学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第4期343-348,共6页
以Duffng振子系统为研究对象,分析了以正弦函数为周期策动力的Duffng方程基本形式及相应的振子运动,并用扩展卡尔曼滤波(extended Kalman filter,EKF)对Duffng振子系统进行递推滤波,实现了对Duffng振子系统的稳定估计.根据滤波过程中周... 以Duffng振子系统为研究对象,分析了以正弦函数为周期策动力的Duffng方程基本形式及相应的振子运动,并用扩展卡尔曼滤波(extended Kalman filter,EKF)对Duffng振子系统进行递推滤波,实现了对Duffng振子系统的稳定估计.根据滤波过程中周期策动力随卡尔曼增益的变化,提出了一种基于卡尔曼增益判别Duffng振子系统周期策动力的方法,可以作为运用Duffng振子进行弱信号检测的依据.仿真结果表明,与经典Lyapunov指数判别法相比,该算法具有更好的判别性能. 展开更多
关键词 弱信号检测 Duffng混沌系统 正弦策动力 卡尔曼增益
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一种速度矢量和位置矢量分离估计的固定单站无源定位改进算法 被引量:2
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作者 王鼎 张莉 吴瑛 《宇航学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第5期1342-1348,共7页
针对无源定位必须实现快速和稳定定位跟踪的要求,提出一种目标速度矢量和位置矢量分离估计的改进算法。该算法首先利用目标辐射源脉冲到达时间、到达方向、方位角变化率和仰角变化率建立了两组速度矢量作为变量的伪线性观测方程,并利用... 针对无源定位必须实现快速和稳定定位跟踪的要求,提出一种目标速度矢量和位置矢量分离估计的改进算法。该算法首先利用目标辐射源脉冲到达时间、到达方向、方位角变化率和仰角变化率建立了两组速度矢量作为变量的伪线性观测方程,并利用伪线性卡尔曼滤波算法估计目标速度,然后建立了将位置矢量作为变量的状态方程,而速度矢量作为确定性控制项加入状态方程,并利用修正增益扩展卡尔曼滤波算法对目标位置进行滤波。计算机仿真表明本文的算法具有定位精度高,收敛速度快的优点。 展开更多
关键词 无源定位 速度矢量 角度变化率 伪线性卡尔曼滤波 修正增益卡尔曼滤波
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基于IESKF的激光惯性里程计实现方法研究
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作者 金磊 张志安 《激光杂志》 CAS 北大核心 2023年第1期85-90,共6页
针对主流的激光里程计方案存在精度较低和计算耗时严重的问题,提出一种基于迭代误差状态卡尔曼滤波器的IMU与LiDAR紧耦合的里程计方案,将IMU预积分结果与特征点云匹配结果融合得到高精度位姿,并且使用等效卡尔曼增益公式,降低计算维度,... 针对主流的激光里程计方案存在精度较低和计算耗时严重的问题,提出一种基于迭代误差状态卡尔曼滤波器的IMU与LiDAR紧耦合的里程计方案,将IMU预积分结果与特征点云匹配结果融合得到高精度位姿,并且使用等效卡尔曼增益公式,降低计算维度,提高系统运行效率。对比分析了主流里程计方案与本方案在位姿估计精度和时效性上的表现,结果表明,本方案在满足系统实时性的前提下,能有效提高里程计的精度。 展开更多
关键词 激光惯性里程计 等效卡尔曼增益 迭代误差状态卡尔曼滤波器
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基于多信息融合的下肢外骨骼机器人感知系统研究 被引量:13
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作者 黄梓亮 方晨昊 +2 位作者 欧阳小平 杨金江 杨华勇 《工程设计学报》 CSCD 北大核心 2018年第2期159-166,共8页
人体运动感知系统是外骨骼机器人柔顺控制和人机耦合的关键。通过分析外骨骼机器人的下肢动态模型,提出了一种支撑相选择位置控制、摆动相选择交互力导纳控制的人机协同控制方法。根据该方法开发了一种基于多信息融合的下肢外骨骼机器... 人体运动感知系统是外骨骼机器人柔顺控制和人机耦合的关键。通过分析外骨骼机器人的下肢动态模型,提出了一种支撑相选择位置控制、摆动相选择交互力导纳控制的人机协同控制方法。根据该方法开发了一种基于多信息融合的下肢外骨骼机器人感知系统,以人体下肢关节角度、人机交互力和足底压力为运动状态感知量,利用变增益卡尔曼滤波算法和Savitzky-Golay滤波算法分别对IMU传感器数据进行姿态角度解算和对FSR压力数据进行预处理,获得步态特征并通过试验来验证该方法的可靠性。试验结果表明:角度解算算法具有高精度、高稳定性的特点,交互力感知方法和FSR压力数据处理算法具有可行性,验证了所开发的感知系统能够可靠地获取关节角度、人机交互力和足底压力并融合处理,以及准确地识别穿戴者的步态特征。研究结果为外骨骼机器人感知系统的优化提供一定参考,促进了外骨骼机器人控制系统及策略的发展。 展开更多
关键词 多信息 外骨骼机器人 感知系统 增益卡尔曼滤波算法 Savitzky-Golay滤波算法
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存在非高斯重尾分布噪声的纯方位目标跟踪算法 被引量:4
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作者 刘灿 王辉 +2 位作者 林德福 崔晓曦 徐晗晖 《兵工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第5期1469-1481,共13页
纯方位目标跟踪是目标跟踪研究中的热点问题,针对目标跟踪方程中的非高斯重尾分布噪声问题,提出了一种针对非高斯重尾分布噪声的卡尔曼滤波算法。该方法通过建立基于存在异常值的高斯分布的层次高斯模型来近似未知的非高斯重尾分布系统... 纯方位目标跟踪是目标跟踪研究中的热点问题,针对目标跟踪方程中的非高斯重尾分布噪声问题,提出了一种针对非高斯重尾分布噪声的卡尔曼滤波算法。该方法通过建立基于存在异常值的高斯分布的层次高斯模型来近似未知的非高斯重尾分布系统过程噪声和测量噪声,并使用变分贝叶斯推断来学习混合概率,解决混合概率不确定带来的滤波性能下降的问题,从而提高滤波的鲁棒性。同时针对纯方位目标跟踪模型的非线性,结合修正增益卡尔曼滤波来降低量测方程非线性的影响。数值仿真结果表明,相对于EKF、UKF和变分贝叶斯卡尔曼滤波PEKF-VB、VBEKF,新算法VBMGEKF估计精度分别提高了69.31%、58.08%、127.84%和9.36%,具备更好的鲁棒性与精度。 展开更多
关键词 纯方位目标跟踪 变分贝叶斯 层次高斯模型 重尾分布噪声 修正增益卡尔曼滤波
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