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题名加性噪声下增广容积卡尔曼滤波及其目标跟踪应用
被引量：2
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作者
刘江
叶松庆
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机构
中国科学院重庆绿色智能技术研究院
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出处
《计算机应用与软件》
2017年第3期136-141,共6页
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基金
国家自然科学基金项目(61202131)
中国科学院"西部之光"项目
青年创新促进会项目(2015315)
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文摘
传统容积卡尔曼滤波(CKF)有良好的滤波精度和较低的计算复杂度,使其广泛被应用于目标跟踪系统。但在高维非线性和波动性大的目标跟踪系统中,3阶和高阶CKF分别存在滤波精度不足和稳定性低的问题。为提高CKF的滤波精度并保证稳定性,讨论和给出加性噪声下的增广容积卡尔曼滤波(ACKF)。在仿真中,将CKF、UKF和ACKF应用于5维高非线性目标跟踪,并分析比较三者的目标跟踪性能。研究结果表明,在高维非线性目标跟踪系统中,3阶ACKF可以获得更好目标跟踪精度和稳定性,以及可接受的计算复杂度。
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关键词
目标跟踪
增广容积卡尔曼滤波
非线性滤波
加性噪声
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Keywords
Tracking Augmented CKF Nonlinear filter Additive noise
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分类号
TP3
[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
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题名一类参数不确定非线性系统的故障检测与重构
被引量：2
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作者
王俭臣
齐晓慧
单甘霖
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机构
军械工程学院无人机工程系
军械工程学院电子与光学工程系
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出处
《系统工程与电子技术》
EI
CSCD
北大核心
2015年第1期155-162,共8页
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基金
武器装备预研基金重点项目(9140A27020211JB3402)
国防预研基金(513270203)资助课题
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文摘
飞行器在全包络上表现出明显的气动参数不确定性,以某无人机纵向模型为研究对象,提出一种不确定参数在线估计的自适应观测器故障重构方法。首先,将系统状态方程描述为一类带时变参数的仿射非线性结构,在参数增广系统能观性分析基础上,采用增广容积卡尔曼滤波(augmented cubature Kalman filter,ACKF)算法实现气动参数在线估计,以克服鲁棒性死区故障检测方法的保守性,提高检测灵敏度。其次,将所估计参数用于自适应观测器设计,由于Lie导数分析方法保证了对象系统的能观性,故系统不必满足文献方法中的特定规范形式;在此基础上,给出了故障检测自适应阈值和故障参数调节律,并分析了估计误差的收敛性。仿真实验表明了所提方法的有效性。
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关键词
纵向模型
参数不确定性
故障重构
增广容积卡尔曼滤波
自适应观测器
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Keywords
longitudinal model
parametric uncertainty
fault reconstruction
augmented cubature Kalmanfilter （ACKF）
adaptive observer
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分类号
TP273
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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