基于修正的自适应平方根容积卡尔曼滤波算法 被引量：9

1

作者 李春辉 马健 +3 位作者 杨永建 肖冰松 邓有为 盛涛 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2021年第7期1824-1830,共7页

目标建模不确定性会造成滤波算法性能下降,通过构建强跟踪滤波器(strong tracking filter,STF)可以提升滤波算法的自适应性,但是构建STF时存在理论推导复杂、求解计算量大等局限和不足,针对上述问题,在平方根容积卡尔曼滤波(square-root... 目标建模不确定性会造成滤波算法性能下降,通过构建强跟踪滤波器(strong tracking filter,STF)可以提升滤波算法的自适应性,但是构建STF时存在理论推导复杂、求解计算量大等局限和不足,针对上述问题,在平方根容积卡尔曼滤波(square-root cubature Kalman filter,SRCKF)的基础上,提出一种基于修正的自适应SRCKF算法。该算法通过设置判定门限和修正准则,直接对状态预测值或滤波增益进行修正以平衡先验的预测值和后验反馈的量测值在滤波中所占的比重,进而减小状态估计误差。仿真结果表明,所提算法具有在目标状态突变和量测非线性时的良好滤波性能和数值稳定性,同时相比较需要计算渐消因子的STF算法,该算法在计算量和收敛速度上具有优势。 展开更多

关键词 目标建模 平方根容积卡尔曼滤波 修正算法 自适应滤波

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低复杂度自适应容积卡尔曼滤波算法 被引量：11

2

作者 李春辉 马健 +1 位作者 杨永建 甘轶 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第4期716-724,共9页

确定采样型滤波算法中的容积卡尔曼滤波(CKF)算法滤波性能优良,但是却难以克服目标模型不确定性或者目标状态突变带来的影响。构造强跟踪CKF能有效改善算法的自适应性,但是在求解渐消因子时大大增加了计算量。为此,提出一种低复杂度自适... 确定采样型滤波算法中的容积卡尔曼滤波(CKF)算法滤波性能优良,但是却难以克服目标模型不确定性或者目标状态突变带来的影响。构造强跟踪CKF能有效改善算法的自适应性,但是在求解渐消因子时大大增加了计算量。为此,提出一种低复杂度自适应CKF算法,通过设立基于新息的自适应修正判决准则和修正方式,直接对状态预测值进行修正,使滤波算法能及时跟上目标真实状态,以提高滤波精度。使用浮点操作数计算并分析了CKF算法、强跟踪CKF算法及所提算法的复杂度,同时将3种算法应用在建模不准确的目标跟踪中,并进行仿真验证。仿真结果表明:在目标建模不匹配的情况下,低复杂度自适应CKF算法和强跟踪CKF算法都能保持较好的滤波精度和数值稳定性,同时所提算法在算法复杂度上有明显改善。 展开更多

关键词 容积卡尔曼滤波(CKF) 目标模型不确定性 强跟踪滤波器 自适应修正 算法复杂度

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H ∞ 模糊自适应容积卡尔曼滤波 被引量：3

3

作者 刘胜 牛鸿敏 +1 位作者 张兰勇 郭晓杰 《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第3期404-410,共7页

针对滤波过程中噪声统计特性不准确及非零均值噪声统计特性的情况,本文依据H∞卡尔曼滤波和容积卡尔曼滤波理论,设计了一种H∞模糊自适应容积卡尔曼滤波方法,有效地提高滤波的精度以及对系统未建模动态的鲁棒性。考虑到容积卡尔曼滤波... 针对滤波过程中噪声统计特性不准确及非零均值噪声统计特性的情况,本文依据H∞卡尔曼滤波和容积卡尔曼滤波理论,设计了一种H∞模糊自适应容积卡尔曼滤波方法,有效地提高滤波的精度以及对系统未建模动态的鲁棒性。考虑到容积卡尔曼滤波过程中需要已知噪声的先验统计特性的情况,提出了一种模糊自适应方法对系统噪声和测量噪声进行估计,从而提高滤波的稳定性和收敛的快速性。通过仿真实验表明:本文提出的H∞自适应容积卡尔曼滤波能够对噪声特性进行有效的估计,在系统存在参数摄动的情况下具有更高的鲁棒性。 展开更多

关键词 H∞滤波 容积卡尔曼滤波 非线性滤波 模糊规则 自适应算法 噪声统计估计 线性化 鲁棒性

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一种自适应滤波与干扰观测器相结合的大型舰船状态估计算法 被引量：4

4

作者 王泳安 李东光 +1 位作者 吴浩 刘洋 《兵工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第7期2318-2328,共11页

为满足航母等大型舰船目标的状态估计要求,提出一种由非线性干扰观测器和强跟踪容积卡尔曼滤波算法融合形成的交互多模型强补偿容积卡尔曼滤波算法。引入非线性干扰观测器,完成由外界不确定因素引起的干扰总量的估计,并对观测器稳定性... 为满足航母等大型舰船目标的状态估计要求,提出一种由非线性干扰观测器和强跟踪容积卡尔曼滤波算法融合形成的交互多模型强补偿容积卡尔曼滤波算法。引入非线性干扰观测器,完成由外界不确定因素引起的干扰总量的估计,并对观测器稳定性进行证明。使用估计的干扰值实时修正强跟踪容积卡尔曼滤波的过程参数,最终形成交互多模型强补偿容积卡尔曼滤波算法,完成对目标状态相对准确的估计。研究结果表明:新提出的滤波算法能够较为准确地完成对目标状态的估计,与变结构多模型粒子滤波算法、变结构多模型无迹卡尔曼滤波算法和交互多模型强跟踪容积卡尔曼滤波算法相比,在目标位置和速度估计上具有更高的估计精度。 展开更多

关键词 舰船 目标状态估计 交互多模型强补偿容积卡尔曼滤波 自适应滤波算法 干扰观测器

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双自适应CKF锂电池荷电状态估计 被引量：1

5

作者 杨宇飞 王高杰 郑艳萍 《电子测量技术》 北大核心 2024年第15期53-63,共11页

锂电池荷电状态是锂电池安全运行最重要的状态参数,为了提高锂电池SOC的估算精度,本文提出了一种双自适应容积卡尔曼滤波算法。利用锂电池二阶DP等效电路模型做状态参数的离线辨识,使用精确度较高的容积卡尔曼滤波算法估测单个SOC,并且... 锂电池荷电状态是锂电池安全运行最重要的状态参数,为了提高锂电池SOC的估算精度,本文提出了一种双自适应容积卡尔曼滤波算法。利用锂电池二阶DP等效电路模型做状态参数的离线辨识,使用精确度较高的容积卡尔曼滤波算法估测单个SOC,并且引入自适应因子去估测实时噪声,在获得SOC的基础对锂电池内阻实时估计,用双自适应容积卡尔曼滤波算法估测SOC。为了全面验证自己的结论符合实际工况要求,本文进行了动态压力测试、联邦城市驾驶、城市驾驶循环和城郊驾驶循环的模拟工况实验,通过算法获得前3种工况SOC的误差在0.5%以内,城郊驾驶循环工况的误差在1%以内,并且具有较强的鲁棒性,证明自己的算法成立。 展开更多

关键词 SOC 离线辨识 双自适应容积卡尔曼滤波算法

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基于抗差自适应CKF的水下重力匹配导航SITAN算法 被引量：1

6

作者 付林威 赵东明 +1 位作者 范雕 付林 《海洋测绘》 CSCD 北大核心 2024年第2期5-8,26,共5页

为提高水下重力匹配算法的定位精度和稳健性,将容积卡尔曼滤波应用到水下重力匹配惯性导航中,同时引入抗差估计和自适应因子,提出了基于抗差自适应容积卡尔曼滤波的水下重力匹配导航SITAN算法。利用重力异常模型数据开展仿真实验,结果表... 为提高水下重力匹配算法的定位精度和稳健性,将容积卡尔曼滤波应用到水下重力匹配惯性导航中,同时引入抗差估计和自适应因子,提出了基于抗差自适应容积卡尔曼滤波的水下重力匹配导航SITAN算法。利用重力异常模型数据开展仿真实验,结果表明,所提算法能有效修正惯导整体航迹,在观测值未加入粗差的情况下较普通容积卡尔曼滤波算法提高了76%的导航定位精度,在观测值加入30 mGal粗差的情况下,提高了88%的导航定位精度。该研究成果可为后续水下重力匹配导航算法的理论研究及工程实践提供一定的数据支撑。 展开更多

关键词 水下重力匹配导航 容积卡尔曼滤波 抗差估计 自适应因子 SITAN算法

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非高斯噪声下的参数自适应高斯混合CQKF算法 被引量：6

7

作者 孟东 缪玲娟 +1 位作者 邵海俊 沈军 《北京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第10期1079-1084,共6页

研究非高斯噪声环境下的高斯混合滤波方法,进行纯方位跟踪系统的目标跟踪.利用改进的参数自适应方法,调整位移参数的大小,从而修正了高斯混合模型,提出了在非高斯噪声下的参数自适应高斯混合CQKF算法;基于非高斯噪声下的离散系统模型,... 研究非高斯噪声环境下的高斯混合滤波方法,进行纯方位跟踪系统的目标跟踪.利用改进的参数自适应方法,调整位移参数的大小,从而修正了高斯混合模型,提出了在非高斯噪声下的参数自适应高斯混合CQKF算法;基于非高斯噪声下的离散系统模型,分析了高斯混合CQKF算法中建模过程的局限性,并结合初值优化方法,提出了利用参数自适应方法修正高斯混合滤波模型的方法,从而克服了高斯混合滤波的局限性,提高了滤波精度.仿真实验表明在非高斯噪声下参数自适应高斯混合CQKF算法比原算法有更高的滤波精度. 展开更多

关键词 高斯混合模型 容积卡尔曼滤波算法 参数自适应方法 初值优化

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基于自适应CKF的恒模盲波束形成算法 被引量：4

8

作者 钱华明 刘可 马俊达 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2016年第6期1258-1261,共4页

针对均匀线阵,利用信号的恒模特性,与容积卡尔曼滤波相结合,提出一种新的盲自适应波束形成算法。通过对恒模算法的优化代价函数进行变换,使其满足系统状态空间模型。利用容积卡尔曼滤波算法进行自适应滤波,以实现抑制干扰和消除噪声。... 针对均匀线阵,利用信号的恒模特性,与容积卡尔曼滤波相结合,提出一种新的盲自适应波束形成算法。通过对恒模算法的优化代价函数进行变换,使其满足系统状态空间模型。利用容积卡尔曼滤波算法进行自适应滤波,以实现抑制干扰和消除噪声。所提算法对状态空间模型中的系统噪声和过程噪声进行了自适应处理,免除滤波噪声参数的设置,增强了算法的通用性,并引入了收敛因子,加速系统的收敛速度。仿真结果表明了该算法的正确性和有效性。 展开更多

关键词 恒模算法 自适应滤波 容积卡尔曼滤波 盲波束形成

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针对临近空间目标跟踪的自适应AMCKF算法 被引量：1

9

作者 聂晓华 张夫鸣 《现代雷达》 CSCD 北大核心 2016年第5期49-53,81,共6页

临近空间飞行器具有机动特性复杂、运动轨迹多阶段性等特点,在目标跟踪的过程中,易出现由于系统模型误差较大导致跟踪精度降低、滤波发散的问题。针对该问题,在容积卡尔曼滤波的过程中加入衰减因子,通过衰减记忆的方法补偿模型误差;同时... 临近空间飞行器具有机动特性复杂、运动轨迹多阶段性等特点,在目标跟踪的过程中,易出现由于系统模型误差较大导致跟踪精度降低、滤波发散的问题。针对该问题,在容积卡尔曼滤波的过程中加入衰减因子,通过衰减记忆的方法补偿模型误差;同时,提出了一种实时辨识容积卡尔曼滤波衰减因子的方法,达到自适应跟踪的目的。仿真结果表明:衰减记忆容积卡尔曼滤波算法能够很好地解决模型失配问题,自适应算法实时对衰减因子赋值,避免了衰减因子取值的困难,可以达到更好的跟踪效果。 展开更多

关键词 临近空间 容积卡尔曼滤波 衰减记忆 自适应算法

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基于反馈判决的鲁棒自适应机动目标跟踪算法 被引量：1

10

作者 汪家宝 陈树新 +2 位作者 吴昊 何仁珂 郝思冲 《空军工程大学学报（自然科学版）》 CSCD 北大核心 2021年第1期70-76,共7页

针对平方根容积卡尔曼滤波(SRCKF)在机动目标跟踪中面临测量异常和模型失准时估计精度下降的问题,提出了一种基于反馈判决的鲁棒自适应算法。利用Huber函数对观测残差序列处理获得权重向量以修正测量协方差,增强算法的抗差能力以克服测... 针对平方根容积卡尔曼滤波(SRCKF)在机动目标跟踪中面临测量异常和模型失准时估计精度下降的问题,提出了一种基于反馈判决的鲁棒自适应算法。利用Huber函数对观测残差序列处理获得权重向量以修正测量协方差,增强算法的抗差能力以克服测量异常问题;同时,引入多重渐消因子调整预测误差协方差,从而改变滤波增益,增强算法的自适应性以解决模型失准问题。最后,根据马氏距离构建异常误差判别因子,采用反馈判决实现2种处理方式的合理切换。仿真实验表明:与现有算法相比,该算法能够有效处理测量异常和模型失准带来的误差,具备良好的抗差能力和自适应性。 展开更多

关键词 目标跟踪 容积卡尔曼滤波 鲁棒自适应算法 反馈判决

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基于自适应嵌入式CKF的目标跟踪算法 被引量：1

11

作者 蔡宗平 于泽祥 杨剑 《电光与控制》 北大核心 2018年第10期1-5,共5页

针对噪声分布未知情况下的非线性目标跟踪问题,提出了基于Sage-Husa算法的自适应嵌入式容积卡尔曼滤波算法。首先利用嵌入式容积准则改进传统的Sage-Husa算法,得到适用于嵌入式容积卡尔曼滤波器的噪声统计估计器来估计未知噪声的统计特... 针对噪声分布未知情况下的非线性目标跟踪问题,提出了基于Sage-Husa算法的自适应嵌入式容积卡尔曼滤波算法。首先利用嵌入式容积准则改进传统的Sage-Husa算法,得到适用于嵌入式容积卡尔曼滤波器的噪声统计估计器来估计未知噪声的统计特性,并实现对其修正,引入判断机制来抑制目标跟踪时的发散问题,最后通过机动目标跟踪仿真验证了该算法的有效性。 展开更多

关键词 非线性目标跟踪 嵌入式容积卡尔曼滤波 Sage-Husa算法 自适应

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基于DAUKF的锂离子电池SOC和SOE估算

12

作者 朱锦 李珊珊 张阿香 《电池》 北大核心 2025年第3期456-462,共7页

电荷状态(SOC)和能量状态(SOE)估算有助于延长锂离子电池的电池寿命和确保系统可靠性。提出一种双自适应无迹卡尔曼滤波(DAUKF)算法,同时估算SOC和SOE,在动态应力测试(DST)动态驾驶曲线、US06动态驾驶曲线和联邦城市驾驶时间表(FUDS)动... 电荷状态(SOC)和能量状态(SOE)估算有助于延长锂离子电池的电池寿命和确保系统可靠性。提出一种双自适应无迹卡尔曼滤波(DAUKF)算法,同时估算SOC和SOE,在动态应力测试(DST)动态驾驶曲线、US06动态驾驶曲线和联邦城市驾驶时间表(FUDS)动态驾驶曲线下,进行验证。DAUKF算法能准确估算SOC和SOE,SOC的均方根误差(RMSE)分别为0.07%、0.29%和0.31%,SOE的RMSE分别为0.07%、0.30%和0.31%。与自适应无迹卡尔曼滤波(AUKF)算法相比,DAUKF算法在估计精度上表现更优。 展开更多

关键词 锂离子电池 双自适应无迹卡尔曼滤波(DAUKF)算法 状态估计 电荷状态(SOC) 能量状态(SOE)

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混合电动汽车锂离子电池状态融合估计策略

13

作者 李心月 储江伟 《电源技术》 CAS 北大核心 2023年第2期204-209,共6页

锂电池荷电状态及健康状态是电池管理系统的核心参数。以三元锂电池为研究对象,利用二阶RC等效电路实现对电池性能表征,改进扩展卡尔曼滤波算法,提出一种新型双自适应卡尔曼滤波算法,实现三种工况下荷电状态与健康状态联合估算。以安时... 锂电池荷电状态及健康状态是电池管理系统的核心参数。以三元锂电池为研究对象,利用二阶RC等效电路实现对电池性能表征,改进扩展卡尔曼滤波算法,提出一种新型双自适应卡尔曼滤波算法,实现三种工况下荷电状态与健康状态联合估算。以安时积分估算结果作为参考,提出的荷电状态估算方法较扩展卡尔曼滤波算法,精度有显著提高。在HPPC工况下,平均误差减少1.529%,最大误差减少2.162%;在BBDST工况下,平均误差减少0.228%,最大误差减少3.580%;在DST工况下,平均误差减少0.436%,最大误差减少5.997%。以遗忘因子最小二乘法估算结果作为参照,健康状态的估算结果有效模拟了实际情况,HPPC工况下偏差在4%以内,BBDST工况下偏差在3%以内,DST工况下偏差在6%以内,能有效追踪电池状态变化。 展开更多

关键词 荷电状态 健康状态 二阶RC等效电路模型 双自适应卡尔曼滤波算法 内阻增加 遗忘因子最小二乘法

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基于COA-ASRCKF的单液流锌镍电池SOC估计

14

作者 宋春宁 苏有平 +1 位作者 莫伟县 郑少耿 《电池》 CAS 北大核心 2021年第4期351-355,共5页

针对容积卡尔曼滤波(CKF)算法在迭代过程中存在诸多破坏协方差对称性和正定性的敏感操作,进而导致算法终止的现象,提出一种自适应平方根容积卡尔曼滤波(ASRCKF)算法。采用ASRCKF算法在估算单液流锌镍电池荷电状态(SOC)时,过程噪声协方差... 针对容积卡尔曼滤波(CKF)算法在迭代过程中存在诸多破坏协方差对称性和正定性的敏感操作,进而导致算法终止的现象,提出一种自适应平方根容积卡尔曼滤波(ASRCKF)算法。采用ASRCKF算法在估算单液流锌镍电池荷电状态(SOC)时,过程噪声协方差Q、量测噪声协方差初值R(0)和状态误差协方差初值P_(0)的设定,对估算精度和鲁棒性有重要影响。为此,应用郊狼优化算法(COA)对Q、R(0)和P_(0)进行参数寻优。实验结果表明,提出的COA-ASRCKF算法能较好地应用于单液流锌镍电池SOC估计。与CKF和ASRCKF算法相比,估算精度更高、鲁棒性更强,均方根误差小于1%。 展开更多

关键词 单液流锌镍电池 荷电状态(SOC) 郊狼优化算法(COA) 自适应平方根容积卡尔曼滤波(ASRCKF)算法 参数寻优

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基于相对信息观测量的INS/USBL非线性组合导航方法 被引量：3

15

作者 董萍 程建华 +1 位作者 刘利强 牟宏杰 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2019年第2期402-408,共7页

针对传统惯性导航系统/超短基线定位系统(inertial navigation system/ultra short base line,INS/USBL)组合导航利用绝对位置做观测信息存在导航精度较低,且噪声异常引起抗干扰能力弱的问题,提出基于相对信息观测量的INS/USBL非线性组... 针对传统惯性导航系统/超短基线定位系统(inertial navigation system/ultra short base line,INS/USBL)组合导航利用绝对位置做观测信息存在导航精度较低,且噪声异常引起抗干扰能力弱的问题,提出基于相对信息观测量的INS/USBL非线性组合导航方法。以INS解算的应答器相对于INS在基阵坐标系下的入射角、斜距信息与超短基线输出的入射角、斜距信息之差作为观测量建立量测方程。在改进Sage-Husa算法基础上采用容积规则,设计一种适用于非线性系统的自适应容积卡尔曼滤波估计器。仿真结果表明,该方法定位精度较传统方法提升2.4倍,在噪声异常情况下,滤波收敛,组合导航性能稳定。 展开更多

关键词 非线性系统 相对信息观测量 Sage-Husa算法 自适应容积卡尔曼滤波

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