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基于渐进无迹卡尔曼滤波网络的人体肢体运动估计
被引量：
4
1
作者
杨旭升
王雪儿
+1 位作者
汪鹏君
张文安
《自动化学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第8期1723-1731,共9页
针对基于表面肌电信号(Surface electromyography, sEMG)的人体肢体运动估计建模困难的问题,提出一种渐进无迹卡尔曼滤波网络(Progressive unscented Kalman filter network, PUKF-net),来实现降低肢体运动与sEMG量测的建模难度以及提...
针对基于表面肌电信号(Surface electromyography, sEMG)的人体肢体运动估计建模困难的问题,提出一种渐进无迹卡尔曼滤波网络(Progressive unscented Kalman filter network, PUKF-net),来实现降低肢体运动与sEMG量测的建模难度以及提高肢体运动估计精度的目的.首先,设计深度神经网络从sEMG数据中学习肢体运动状态与sEMG量测之间的映射关系和噪声统计特性.其次,采用渐进量测更新方法对先验状态估计进行修正,减小运动估计的线性化误差,提高PUKF-net模型的稳定性.通过结合深度神经网络和渐进卡尔曼滤波的优势,使得PUKF-net具有良好的模型适应性和抗噪能力.最后,设计基于sEMG的人体肢体运动估计实验,验证了PUKF-net模型的有效性.相较于长短期记忆网络(Long short-term memory, LSTM)和其他卡尔曼滤波网络, PUKF-net在肢体运动估计中的均方根误差(Root mean square error, RMSE)下降了14.9%,相关系数R2提高了5.1%.
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关键词
卡尔曼滤波网络
人体肢体运动估计
表面肌电信号
渐进无迹
卡尔曼滤波
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职称材料
提高GPS定位精度的群调度滤波算法
被引量：
2
2
作者
陈斌
杜醒
李旭
《中国安全生产科学技术》
CAS
CSCD
北大核心
2020年第10期178-183,共6页
为解决现行安全生产科技领域中全球定位系统(GPS)/惯性导航系统(INS)融合系统容易产生较大时变误差的关键问题,满足GPS定位信号的精度和信号数据处理时间的要求,提出1种群调度滤波算法,通过实验仿真,分别与模糊算法、机器学习算法及卡...
为解决现行安全生产科技领域中全球定位系统(GPS)/惯性导航系统(INS)融合系统容易产生较大时变误差的关键问题,满足GPS定位信号的精度和信号数据处理时间的要求,提出1种群调度滤波算法,通过实验仿真,分别与模糊算法、机器学习算法及卡尔曼滤波网络算法进行比较研究。结果表明:群调度滤波算法兼顾了定位精度与数据处理时间,具有较大优势,可在航空安全、船舶安全、应急监测、灾后抢险等安全科技领域广泛应用。
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关键词
全球定位系统
定位精度
群调度
滤波
算法
机器学习算法
卡尔曼滤波网络
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职称材料
神经网络校正的EKF在水下被动目标跟踪中的应用研究
被引量：
3
3
作者
丁一
张瑶
李冠男
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2020年第5期897-901,共5页
对于水下目标被动跟踪,通常采用扩展卡尔曼滤波算法进行目标状态估计,但在目标跟踪过程中,由于目标运动的不确定性及系统噪声的影响,此时对目标的状态估计通常难以获得较高的精度.针对以上问题,本文提出一种由BP神经网络来校正扩展卡尔...
对于水下目标被动跟踪,通常采用扩展卡尔曼滤波算法进行目标状态估计,但在目标跟踪过程中,由于目标运动的不确定性及系统噪声的影响,此时对目标的状态估计通常难以获得较高的精度.针对以上问题,本文提出一种由BP神经网络来校正扩展卡尔曼滤波的被动目标跟踪算法.利用BP神经网络的学习能力,将卡尔曼滤波过程中的滤波增益、滤波值与预测值之差、滤波值与量测值之差作为BP神经网络的输入,学习得出卡尔曼滤波的滤波误差,并利用此误差值对滤波过程进行在线校正.仿真表明,BP神经网络辅助校正扩展卡尔曼滤波的方法,对滤波过程的可靠性和精确度都有了提升.
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关键词
被动目标跟踪
BP神经
网络
扩展
卡尔曼滤波
神经
网络
辅助
卡尔曼滤波
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职称材料
题名
基于渐进无迹卡尔曼滤波网络的人体肢体运动估计
被引量：
4
1
作者
杨旭升
王雪儿
汪鹏君
张文安
机构
浙江工业大学信息工程学院
浙江省嵌入式系统联合重点实验室
温州大学电气与电子工程学院
出处
《自动化学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第8期1723-1731,共9页
基金
浙江省“尖兵”“领雁”研发攻关计划(2022C03114)
国家自然科学基金(62173305)
浙江省自然科学基金(LD21F030002)资助。
文摘
针对基于表面肌电信号(Surface electromyography, sEMG)的人体肢体运动估计建模困难的问题,提出一种渐进无迹卡尔曼滤波网络(Progressive unscented Kalman filter network, PUKF-net),来实现降低肢体运动与sEMG量测的建模难度以及提高肢体运动估计精度的目的.首先,设计深度神经网络从sEMG数据中学习肢体运动状态与sEMG量测之间的映射关系和噪声统计特性.其次,采用渐进量测更新方法对先验状态估计进行修正,减小运动估计的线性化误差,提高PUKF-net模型的稳定性.通过结合深度神经网络和渐进卡尔曼滤波的优势,使得PUKF-net具有良好的模型适应性和抗噪能力.最后,设计基于sEMG的人体肢体运动估计实验,验证了PUKF-net模型的有效性.相较于长短期记忆网络(Long short-term memory, LSTM)和其他卡尔曼滤波网络, PUKF-net在肢体运动估计中的均方根误差(Root mean square error, RMSE)下降了14.9%,相关系数R2提高了5.1%.
关键词
卡尔曼滤波网络
人体肢体运动估计
表面肌电信号
渐进无迹
卡尔曼滤波
Keywords
Kalman filter network
human limb motion estimation
surface electromyography(sEMG)
progressive unscented Kalman filter
分类号
R318 [医药卫生—生物医学工程]
TN911.7 [电子电信—通信与信息系统]
TN713 [电子电信—电路与系统]
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职称材料
题名
提高GPS定位精度的群调度滤波算法
被引量：
2
2
作者
陈斌
杜醒
李旭
机构
中国民航大学飞行分校
出处
《中国安全生产科学技术》
CAS
CSCD
北大核心
2020年第10期178-183,共6页
基金
国家重点研发计划项目(2016YFB0502400)。
文摘
为解决现行安全生产科技领域中全球定位系统(GPS)/惯性导航系统(INS)融合系统容易产生较大时变误差的关键问题,满足GPS定位信号的精度和信号数据处理时间的要求,提出1种群调度滤波算法,通过实验仿真,分别与模糊算法、机器学习算法及卡尔曼滤波网络算法进行比较研究。结果表明:群调度滤波算法兼顾了定位精度与数据处理时间,具有较大优势,可在航空安全、船舶安全、应急监测、灾后抢险等安全科技领域广泛应用。
关键词
全球定位系统
定位精度
群调度
滤波
算法
机器学习算法
卡尔曼滤波网络
Keywords
GPS
positioning accuracy
group scheduling filtering algorithm
machine learning algorithm
Kalman filter network
分类号
X913.4 [环境科学与工程—安全科学]
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职称材料
题名
神经网络校正的EKF在水下被动目标跟踪中的应用研究
被引量：
3
3
作者
丁一
张瑶
李冠男
机构
中国科学院沈阳自动化研究所机器人学国家重点实验室
中国科学院机器人与智能制造创新研究院
中国科学院大学
出处
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2020年第5期897-901,共5页
基金
机器人学国家重点实验室面上课题项目(2017z05)资助.
文摘
对于水下目标被动跟踪,通常采用扩展卡尔曼滤波算法进行目标状态估计,但在目标跟踪过程中,由于目标运动的不确定性及系统噪声的影响,此时对目标的状态估计通常难以获得较高的精度.针对以上问题,本文提出一种由BP神经网络来校正扩展卡尔曼滤波的被动目标跟踪算法.利用BP神经网络的学习能力,将卡尔曼滤波过程中的滤波增益、滤波值与预测值之差、滤波值与量测值之差作为BP神经网络的输入,学习得出卡尔曼滤波的滤波误差,并利用此误差值对滤波过程进行在线校正.仿真表明,BP神经网络辅助校正扩展卡尔曼滤波的方法,对滤波过程的可靠性和精确度都有了提升.
关键词
被动目标跟踪
BP神经
网络
扩展
卡尔曼滤波
神经
网络
辅助
卡尔曼滤波
Keywords
passive target tracking
BP neural network
extend Kalman filter
Kalman aided by neural network
分类号
TP24 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于渐进无迹卡尔曼滤波网络的人体肢体运动估计
杨旭升
王雪儿
汪鹏君
张文安
《自动化学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023
4
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
提高GPS定位精度的群调度滤波算法
陈斌
杜醒
李旭
《中国安全生产科学技术》
CAS
CSCD
北大核心
2020
2
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
神经网络校正的EKF在水下被动目标跟踪中的应用研究
丁一
张瑶
李冠男
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2020
3
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职称材料
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