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基于多新息最小二乘和多新息扩展卡尔曼滤波算法的锂电池SOC估计 被引量:2
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作者 巫春玲 付俊成 +3 位作者 徐先峰 孟锦豪 郑克军 胡雯博 《华南理工大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第2期74-83,共10页
针对现有SOC(荷电状态)估计方法中电池模型参数恒定,没有考虑电池模型参数的动态变化,导致SOC的估计不够精准的问题,文中提出了一种基于电池模型参数在线辨识与SOC估计联合的算法。在二阶RC等效电路模型基础上,采用多新息最小二乘(Multi... 针对现有SOC(荷电状态)估计方法中电池模型参数恒定,没有考虑电池模型参数的动态变化,导致SOC的估计不够精准的问题,文中提出了一种基于电池模型参数在线辨识与SOC估计联合的算法。在二阶RC等效电路模型基础上,采用多新息最小二乘(Multi Innovation Least Squares,MILS)算法对锂离子电池模型中的参数进行在线辨识,从而对电池模型进行实时修正;同时基于修正后的电池模型,采用多新息扩展卡尔曼滤波(Multi Innovation Extended Kalman Filter,MIEKF)算法对电池荷电状态进行估计。MILS算法可以解决在线参数辨识过程中的初始误差累积问题,能够实现模型参数的在线精准辨识,MIEKF算法融合了多新息理论和卡尔曼滤波理论,加入了遗忘因子以削弱历史数据并修正权重,解决了数据过饱和问题,具有较高的准确性和收敛性。实验结果表明,在对电池模型进行参数辨识时,MILS算法、RLS算法辨识的均方根误差分别为1.4、1.9 mV,MILS算法相比RLS算法的估计精度提高了26.3%;对于参数辨识后SOC的估计,MIEKF算法估计的均方根误差为0.0037,EKF算法、AEKF算法估计的均方根误差分别为0.0073、0.0052,MIEKF算法比EKF算法的估计精度提高了49.31%,比AEKF算法的估计精度提高了28.84%;并且在给定SOC初值错误的情况下,文中所提出算法在电池开始工作后30 s左右就能够收敛到真实值,是一种精度高而且鲁棒性好的有效估计方法。 展开更多
关键词 SOC估计 多新息 参数辨识 扩展卡尔曼滤波
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基于改进扩展卡尔曼滤波算法的无人艇MMG模型参数辨识
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作者 孙蓬勃 董早鹏 +2 位作者 刘伟 盛金亮 李志豪 《中国舰船研究》 北大核心 2025年第1期38-46,共9页
[目的]为了构建喷水推进无人艇准确的船舶操纵分离型数学模型(MMG),利用传统扩展卡尔曼滤波算法(EKF)和改进EKF算法并结合实艇数据进行参数辨识。[方法]首先,为了充分利用隐藏在历史数据中的有效信息,以传统EKF算法为基础,提出融合多新... [目的]为了构建喷水推进无人艇准确的船舶操纵分离型数学模型(MMG),利用传统扩展卡尔曼滤波算法(EKF)和改进EKF算法并结合实艇数据进行参数辨识。[方法]首先,为了充分利用隐藏在历史数据中的有效信息,以传统EKF算法为基础,提出融合多新息理论和动态遗忘因子的改进EKF算法。然后,基于实艇数据,对MMG模型中的未知参数进行辨识。最后,将辨识得到的参数值代入建立的MMG模型中,输入与实艇数据相同的舵角和主机转速,通过仿真得到艏向角、纵向速度、横向速度、艏向角速度和位置信息数据,并进行对比分析。[结果]结果表明,相比于传统EKF算法,改进EKF算法各项数据的均方根误差指标和对称平均绝对百分比误差指标都更接近于0,其中均方根误差指标最高降低了20.02%,对称平均绝对百分比误差指标最高降低了26.84%。[结论]提出的改进EKF算法具有更高的辨识精度,所建立的无人艇MMG模型具有较高的准确性。 展开更多
关键词 无人艇 参数辨识 MMG模型 扩展卡尔曼滤波 多新息理论 动态遗忘因子
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基于主动波导不变量分布的改进扩展卡尔曼滤波跟踪方法
3
作者 孙同晶 朱庆煜 王治撰 《电子与信息学报》 北大核心 2025年第1期167-177,共11页
在复杂的海洋环境中,目标的可知信息受环境噪声、混响等的干扰严重,导致目标跟踪效果较差,而从这些干扰中提取目标的可利用特征及其困难。该文将目标与环境的耦合特征融入目标跟踪算法中,提出了一种基于主动波导不变量分布的改进扩展卡... 在复杂的海洋环境中,目标的可知信息受环境噪声、混响等的干扰严重,导致目标跟踪效果较差,而从这些干扰中提取目标的可利用特征及其困难。该文将目标与环境的耦合特征融入目标跟踪算法中,提出了一种基于主动波导不变量分布的改进扩展卡尔曼滤波跟踪方法。首先基于浅海波导中目标散射特性基本理论,推导了收发分置条件下的主动波导不变量表征的数学模型,获得了距离、频率以及主动波导不变量分布的约束关系;然后将该约束加入到扩展卡尔曼滤波的状态向量中,通过增加新的约束来提高目标运动模型与真实目标运动轨迹的契合度进而提高目标跟踪的精度;最后通过仿真实验和实测数据验证了该方法的跟踪性能,结果显示:该方法较常规扩展卡尔曼滤波跟踪方法能够更好地提高目标跟踪精度,仿真中结果的优化率约能达到50%,实测数据处理结果的优化率约在60%左右。 展开更多
关键词 水下目标跟踪 扩展卡尔曼滤波 浅海波导 目标干涉特性 主动波导不变量
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扩展卡尔曼滤波的改进蛇定位算法在WSN中的应用 被引量:1
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作者 彭铎 刘明硕 谢堃 《无线电工程》 2024年第6期1489-1496,共8页
针对接收信号强度指示(Received Signal Strength Index,RSSI)定位易受到环境因素的影响,提出了一种基于RSSI扩展卡尔曼滤波的改进蛇定位算法(RSSI Extended Kalman Filter-based Improved Snake Optimization Localization Algorithm,R... 针对接收信号强度指示(Received Signal Strength Index,RSSI)定位易受到环境因素的影响,提出了一种基于RSSI扩展卡尔曼滤波的改进蛇定位算法(RSSI Extended Kalman Filter-based Improved Snake Optimization Localization Algorithm,RSSI-EISL)。该算法利用扩展卡尔曼滤波(Extended Kalman Filter,EKF)模型对RSSI信号值进行平滑处理,使其能够抑制噪声和异常值对估计结果的影响,从而提高测距的准确性和鲁棒性。通过引入Levy飞行和非线性收敛因子的改进蛇优化算法(Improved Snake Optimization Algorithm,ISO),提升了蛇优化算法(Snake Optimization Algorithm,SO)的寻优能力,使之能够更加准确地计算出待测节点的坐标。根据仿真结果显示,相较于基于RSSI最小二乘定位算法(RSSI Ordinary Least Squares Localization Algorithm,ROL)、基于RSSI EKF的灰狼定位算法(RSSI Extended Kalman Filter-based Grey Wolf Optimization Algorithm,REGL)和基于RSSI EKF的蛇定位算法(RSSI EKF-based Snake Optimization Localization Algorithm,RESL),RSSI-EISL的定位精度分别提高了26.4%、8.75%和5.6%,算法的收敛速度和全局搜索能力也有所提升。 展开更多
关键词 无线传感器网络 接收信号强度 蛇优化算法 扩展卡尔曼滤波 Levy飞行 非线性收敛因子
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基于扩展卡尔曼滤波的交互式多模型跟踪算法研究
5
作者 陈晓楠 张子阔 +2 位作者 索继东 罗超发 杜振邦 《现代电子技术》 北大核心 2024年第13期71-76,共6页
在辅助驾驶系统中,行人轨迹跟踪一直是一项有挑战性的任务,因为行人的回波信号中往往存在着许多干扰噪声。此外,行人在运动过程中可能会做出突然转身或其他改变方向的行为,这将直接导致行人运动轨迹呈现出非线性特征。针对上述问题,文... 在辅助驾驶系统中,行人轨迹跟踪一直是一项有挑战性的任务,因为行人的回波信号中往往存在着许多干扰噪声。此外,行人在运动过程中可能会做出突然转身或其他改变方向的行为,这将直接导致行人运动轨迹呈现出非线性特征。针对上述问题,文中提出一种基于扩展卡尔曼滤波的交互式多模型跟踪(IMM-EKF)方法,适用于毫米波雷达对行人进行轨迹跟踪。首先,在扩展卡尔曼滤波算法(EKF)的基础上重构状态预测协方差矩阵,来补偿EKF非线性化过程中引入的误差;然后将改进的EKF作为交互式多模型算法(IMM)中的滤波器,根据行人运动特性选择匀速模型和协调转弯模型作为跟踪模型,利用所提出的IMM-EKF算法进行轨迹跟踪。实验结果表明,所提出的滤波算法较典型的EKF和改进的EKF算法,在跟踪滤波精度方面均有所提升,同时具备更优的跟踪鲁棒性。 展开更多
关键词 行人轨迹跟踪 扩展卡尔曼滤波 交互式多模型 毫米波雷达 状态预测协方差矩阵 辅助驾驶
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基于扩展卡尔曼滤波与机器视觉融合的道路侧向坡度估计
6
作者 严运兵 岳铭浩 李海玮 《汽车工程》 EI CSCD 北大核心 2024年第4期605-616,625,共13页
为解决现有算法难以准确估计前方道路侧向坡度的问题,提出了一种基于扩展卡尔曼滤波(EKF)与机器视觉(VB)融合的道路侧向坡度估计方法。首先,建立含有侧向坡度的车辆2自由度模型,通过EKF估计出侧向坡度与车辆侧倾角的叠加态,由侧向加速... 为解决现有算法难以准确估计前方道路侧向坡度的问题,提出了一种基于扩展卡尔曼滤波(EKF)与机器视觉(VB)融合的道路侧向坡度估计方法。首先,建立含有侧向坡度的车辆2自由度模型,通过EKF估计出侧向坡度与车辆侧倾角的叠加态,由侧向加速度乘以适当增益解耦出车辆侧倾角,得到EKF道路侧向坡度估计值;其次,通过视觉成像原理分析二维图像中道路侧向坡度与图像中相关参数的几何关系,得到VB道路侧向坡度估计值;最后,通过数据融合得到最终的道路侧向坡度估计值,使估计结果冗余互补。仿真和实车试验结果表明,该融合算法能够适用于道路侧向坡度变化的坡道,并显著提高了估计精度。 展开更多
关键词 侧向坡度 坡度估计 扩展卡尔曼滤波 机器视觉 数据融合
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改进的自适应扩展卡尔曼滤波雷达目标跟踪算法 被引量:1
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作者 杨遵立 张衡 +2 位作者 吕伟 余娟 张从胜 《火力与指挥控制》 CSCD 北大核心 2024年第3期19-24,共6页
卡尔曼滤波是雷达目标跟踪场景最常用的目标状态跟踪估计算法,但针对非线性运动模型和噪声模型适配失配后,其滤波算法跟踪精度会出现下降。针对这些问题,提出一种机动目标场景下改进自适应扩展卡尔曼滤波的雷达目标跟踪算法,通过目标位... 卡尔曼滤波是雷达目标跟踪场景最常用的目标状态跟踪估计算法,但针对非线性运动模型和噪声模型适配失配后,其滤波算法跟踪精度会出现下降。针对这些问题,提出一种机动目标场景下改进自适应扩展卡尔曼滤波的雷达目标跟踪算法,通过目标位置偏差范围来修正预测的位置信息,使用BP神经网络算法来自适应进行扩展卡尔曼滤波(extended kalman filter,EKF)算法预测信息结果的修正;根据噪声影响情况,提出基于实际情况可调的更新因子,用于进行修正后的EKF预测位置信息、测量信息和修正后的BP-EKF预测信息值的权重处理,基于优化模型,自适应选择最优的位置预测信息。仿真分析表明,所提出的算法在目标跟踪的滤波精度和稳定度都得到提升。 展开更多
关键词 机动目标跟踪 扩展卡尔曼滤波 BP神经网络 更新因子 优化模型
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基于扩展卡尔曼滤波的清仓机器人位姿识别方法
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作者 李贵虎 高贵军 +1 位作者 李军霞 贾雪峰 《工矿自动化》 CSCD 北大核心 2024年第5期99-106,共8页
煤矿水仓巷道光照强度不均匀且结构化特征明显,传统基于视觉的机器人位姿识别方法识别不准确,而单一的机器人定位技术如自适应蒙特卡洛(AMCL)方法随着清仓机器人的长时间运行,输出的位姿信息存在较大累计误差,易出现煤泥清理不干净、与... 煤矿水仓巷道光照强度不均匀且结构化特征明显,传统基于视觉的机器人位姿识别方法识别不准确,而单一的机器人定位技术如自适应蒙特卡洛(AMCL)方法随着清仓机器人的长时间运行,输出的位姿信息存在较大累计误差,易出现煤泥清理不干净、与两侧巷道发生碰撞的情况。针对上述问题,提出了一种基于扩展卡尔曼滤波的多传感器融合清仓机器人位姿识别方法。首先搭建多传感器融合算法框架,建立里程计、惯性测量装置、激光雷达数据采集模型;其次基于扩展卡尔曼滤波原理,以惯性测量装置角度信息建立观测方程,结合里程计位姿信息,得到第1次融合的清仓机器人位姿矩阵,利用激光雷达的位置信息与之前的位姿矩阵进行迭代,得到第2次融合的清仓机器人位姿矩阵;最后采用互补滤波算法对融合后的清仓机器人位姿矩阵进行处理,输出最终的清仓机器人位姿矩阵。实验结果表明:在直线位姿识别中2次的最大位置误差为0.04 m,最大姿态角误差为0.05 rad;在模拟巷道实验中的最大位置误差为0.1 m,最大姿态角误差为0.085 rad;与AMCL方法相比,基于扩展卡尔曼滤波的清仓机器人位姿识别方法在减少清仓机器人运行过程中的累计误差方面表现出显著的有效性。 展开更多
关键词 煤矿水仓清理 清仓机器人 机器人位姿识别 多传感器融合 扩展卡尔曼滤波 煤泥自主清理
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基于卡尔曼和扩展卡尔曼滤波的耦合载波跟踪方法
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作者 付学瀚 燕贺云 +2 位作者 朱立东 蒯小燕 郭孟泽 《移动通信》 2024年第1期118-124,共7页
鉴于低信噪比高动态环境下的载波跟踪过程中,接收信号存在显著的各阶频偏变化率,故提出了一种基于卡尔曼和扩展卡尔曼滤波的耦合载波跟踪方法。载波跟踪通过基于卡尔曼滤波的锁频环辅助基于扩展卡尔曼滤波的锁相环来实现,对频率斜升信... 鉴于低信噪比高动态环境下的载波跟踪过程中,接收信号存在显著的各阶频偏变化率,故提出了一种基于卡尔曼和扩展卡尔曼滤波的耦合载波跟踪方法。载波跟踪通过基于卡尔曼滤波的锁频环辅助基于扩展卡尔曼滤波的锁相环来实现,对频率斜升信号和频率加速信号分别进行了载波跟踪环路结构的分析,得到系统方程,并进行了载波跟踪系统性能仿真。经仿真验证,在信噪比为-20 dB条件下,该方法跟踪频率斜升信号收敛时间小于60 ms,跟踪频率加速信号收敛时间小于90 ms,对两种信号的频率跟踪残差均小于5 Hz,相位跟踪残差均小于0.25rad,跟踪性能显著优于传统环路。 展开更多
关键词 高动态载波跟踪 低信噪比 尔曼滤波 扩展卡尔曼滤波
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一种基于扩展卡尔曼滤波的雷达组网滤波方法
10
作者 丁嘉伦 罗丁利 +1 位作者 孙藏安 连豪 《火控雷达技术》 2024年第2期32-38,共7页
本文提出了一种基于三站雷达组网测速的空间目标滤波算法。首先,利用速度向量分解的方法解算出直角坐标系下目标真实速度向量,并讨论了该方法在解算目标真实速度向量时的条件;其次,用扩展卡尔曼滤波的方法提升了目标的位置精度和速度精... 本文提出了一种基于三站雷达组网测速的空间目标滤波算法。首先,利用速度向量分解的方法解算出直角坐标系下目标真实速度向量,并讨论了该方法在解算目标真实速度向量时的条件;其次,用扩展卡尔曼滤波的方法提升了目标的位置精度和速度精度,并讨论了多站(三站以上)的情况;最后,仿真结果证明,该方法在目标机动以及低信噪比条件时,滤波精度高于基于径向速度的单站滤波方法。 展开更多
关键词 扩展卡尔曼滤波 雷达组网 雷达组网测速
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多传感器非线性系统序贯观测融合二阶扩展卡尔曼滤波器
11
作者 姜吉鹏 孙书利 《黑龙江大学工程学报(中英俄文)》 2024年第1期27-39,共13页
对多传感器非线性系统提出了一种序贯观测融合二阶扩展卡尔曼滤波(Second-order Extended Kalman Filter,SOEKF)算法。该算法的中心思想是根据传感器观测数据到达融合中心的先后次序依次进行处理。研究表明,提出的序贯观测融合SOEKF算... 对多传感器非线性系统提出了一种序贯观测融合二阶扩展卡尔曼滤波(Second-order Extended Kalman Filter,SOEKF)算法。该算法的中心思想是根据传感器观测数据到达融合中心的先后次序依次进行处理。研究表明,提出的序贯观测融合SOEKF算法比集中式观测融合EKF算法具有更高的精度;与集中式观测融合SOEKF算法精度相当,且具有更低的计算复杂度。目标跟踪系统的仿真验证了算法的有效性。 展开更多
关键词 多传感器信息融合 序贯观测融合 非线性系统 二阶扩展卡尔曼滤波
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基于扩展卡尔曼滤波算法的热式流量测量技术研究
12
作者 刘太逸 《信息技术与信息化》 2024年第9期70-73,共4页
当前国内油田面临多重挑战,首先是进入中后期开采阶段,导致产量逐渐下降,采油难度增加;其次,传统开采技术滞后,已达到瓶颈,无法有效提高。在这一情况下,实时监测油井产液量尤为关键。它可及时发现产量变化,帮助管理者调整方案以提高产量... 当前国内油田面临多重挑战,首先是进入中后期开采阶段,导致产量逐渐下降,采油难度增加;其次,传统开采技术滞后,已达到瓶颈,无法有效提高。在这一情况下,实时监测油井产液量尤为关键。它可及时发现产量变化,帮助管理者调整方案以提高产量,识别异常情况并维护设备,还可优化开采方式以降低成本,提高经济效益。在当前的技术发展趋势下,热式流量技术在实时监测低产量油井流量方面展现出了越来越大的应用潜力,但传统的热式流量计目前存在测量精度低等问题。在传统热式流量计的基础上,采用了扩展卡尔曼滤波算法对数据进行处理,以提高数据采集精度。 展开更多
关键词 低产量油田 热式流量测量 ADC 扩展卡尔曼滤波
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结合扩展卡尔曼滤波的CamShift移动目标跟踪算法 被引量:26
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作者 李明锁 井亮 +2 位作者 邹杰 冯星 姜长生 《电光与控制》 北大核心 2011年第4期1-5,共5页
CamShift算法是一种利用颜色信息对移动目标进行跟踪的算法,当目标快速运动或者受到干扰时容易导致跟踪失败。因此提出了一种结合CamShift与扩展卡尔曼滤波的移动目标跟踪算法,使用扩展卡尔曼滤波对目标运动速度和空间位置进行预测,同... CamShift算法是一种利用颜色信息对移动目标进行跟踪的算法,当目标快速运动或者受到干扰时容易导致跟踪失败。因此提出了一种结合CamShift与扩展卡尔曼滤波的移动目标跟踪算法,使用扩展卡尔曼滤波对目标运动速度和空间位置进行预测,同时采用目标加权直方图改进CamShift算法。所研究的算法能有效地克服目标背景干扰,存在干扰目标或目标部分被遮挡的情况下,仍能实现有效跟踪。实验结果表明,所研究的方法能够对移动目标持续稳定地跟踪。 展开更多
关键词 目标跟踪 CAMSHIFT算法 扩展卡尔曼滤波 直方图加权
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迭代扩展卡尔曼粒子滤波器 被引量:60
14
作者 李良群 姬红兵 罗军辉 《西安电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第2期233-238,共6页
提出了一种基于迭代扩展卡尔曼的粒子滤波新方法.该方法利用迭代扩展卡尔曼滤波的最大后验概率估计产生粒子滤波的重要性密度函数,使重要性密度函数能够融入最新观测信息的同时,更加符合真实状态的后验概率分布.仿真结果表明,提出的迭... 提出了一种基于迭代扩展卡尔曼的粒子滤波新方法.该方法利用迭代扩展卡尔曼滤波的最大后验概率估计产生粒子滤波的重要性密度函数,使重要性密度函数能够融入最新观测信息的同时,更加符合真实状态的后验概率分布.仿真结果表明,提出的迭代扩展卡尔曼粒子滤波的估计性能要明显优于标准的粒子滤波、扩展卡尔曼粒子滤波和unscented粒子滤波. 展开更多
关键词 非线性系统 粒子滤波 迭代扩展卡尔曼滤波 重要性密度函数
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基于改进的Sage-Husa自适应扩展卡尔曼滤波的车辆状态估计 被引量:33
15
作者 李刚 赵德阳 +2 位作者 解瑞春 韩海兰 宗长富 《汽车工程》 EI CSCD 北大核心 2015年第12期1426-1432,共7页
本文中提出了一种基于改进的Sage-Husa自适应扩展卡尔曼滤波的车辆行驶状态估计算法。首先建立了非线性3自由度车辆估算模型和Dugoff轮胎模型。接着通过对纵向加速度、侧向加速度、横摆角速度和转向盘转角等低成本传感器信号的信息融合... 本文中提出了一种基于改进的Sage-Husa自适应扩展卡尔曼滤波的车辆行驶状态估计算法。首先建立了非线性3自由度车辆估算模型和Dugoff轮胎模型。接着通过对纵向加速度、侧向加速度、横摆角速度和转向盘转角等低成本传感器信号的信息融合,实现对车辆行驶状态的准确估计。最后应用CarSim和Matlab/Simulink联合仿真对算法进行验证。结果表明:基于改进的Sage-Husa自适应扩展卡尔曼滤波的估计算法能比扩展卡尔曼滤波算法更准确、稳定地估计车辆行驶状态。 展开更多
关键词 自适应扩展卡尔曼滤波 Dugoff轮胎模型 车辆状态 信息融合 仿真验证
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基于扩展卡尔曼滤波的两轮机器人姿态估计 被引量:19
16
作者 王晓宇 闫继宏 +1 位作者 秦勇 赵杰 《哈尔滨工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第12期1920-1924,共5页
针对两轮自平衡机器人惯性传感器存在误差的问题,提出基于扩展卡尔曼滤波的方法进行补偿,从而实现机器人姿态的最优估计.利用实验获得的惯性传感器误差特性,采用Levenberg-Marquardt非线性最小二乘迭代法拟合数据,从而建立机器人导航用... 针对两轮自平衡机器人惯性传感器存在误差的问题,提出基于扩展卡尔曼滤波的方法进行补偿,从而实现机器人姿态的最优估计.利用实验获得的惯性传感器误差特性,采用Levenberg-Marquardt非线性最小二乘迭代法拟合数据,从而建立机器人导航用惯性传感器陀螺仪和加速度计误差的数学模型,并对误差进行标定.采用扩展卡尔曼滤波将传感器的数据进行融合并对误差进行补偿,得到机器人姿态的最优估计.将滤波后的模型应用到两轮自平衡机器人系统,实验结果表明改进后的系统误差得到了有效的抑制,从而验证了采用低成本的惯性传感器进行机器人的姿态估计是有效可行的. 展开更多
关键词 扩展卡尔曼滤波 误差建模 姿态估计 数据融合 随机漂移误差
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基于改进的粒子群优化扩展卡尔曼滤波算法的锂电池模型参数辨识与荷电状态估计 被引量:16
17
作者 项宇 马晓军 +2 位作者 刘春光 可荣硕 赵梓旭 《兵工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第10期1659-1666,共8页
为解决锂电池荷电状态(SOC)难以精确估计的问题,提出了基于改进的粒子群优化扩展卡尔曼滤波(IPSO-EKF)算法预测电池SOC。为减小参数非线性特性影响,重新构建了EKF算法电池状态空间方程,以辨识出的电池模型参数为基础,获得SOC最优估计。... 为解决锂电池荷电状态(SOC)难以精确估计的问题,提出了基于改进的粒子群优化扩展卡尔曼滤波(IPSO-EKF)算法预测电池SOC。为减小参数非线性特性影响,重新构建了EKF算法电池状态空间方程,以辨识出的电池模型参数为基础,获得SOC最优估计。采用IPSO算法优化EKF算法噪声方差矩阵,解决系统状态误差协方差矩阵和测量噪声协方差矩阵最优解获取难题,进一步提高SOC的估计精度。计算结果表明:IPSO-EKF算法能够精确地辨识电池模型参数和SOC值,并能够很好地修正状态变量初始误差。 展开更多
关键词 电气工程 锂电池 荷电状态 模型参数 粒子群优化算法 扩展卡尔曼滤波
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基于扩展卡尔曼滤波器的矢量跟踪算法研究 被引量:12
18
作者 罗雨 王永庆 +2 位作者 罗海坤 马远星 吴嗣亮 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2013年第6期1400-1405,共6页
该文针对矢量跟踪算法缺乏定量分析的问题,对线性化模型与跟踪误差进行了研究。为了提高矢量跟踪环的动态跟踪性能,修正了已有线性化观测矩阵忽略接收机伪距率对位置的偏导项的问题;提出了新的环路反馈量,简化了运算过程。推导出了矢量... 该文针对矢量跟踪算法缺乏定量分析的问题,对线性化模型与跟踪误差进行了研究。为了提高矢量跟踪环的动态跟踪性能,修正了已有线性化观测矩阵忽略接收机伪距率对位置的偏导项的问题;提出了新的环路反馈量,简化了运算过程。推导出了矢量跟踪环的热噪声跟踪误差,与标量跟踪环相比跟踪门限明显降低,并且在相同条件下,观测卫星数越多,矢量跟踪环的跟踪门限越小;推导了矢量跟踪环的动态应力跟踪门限,证明矢量跟踪环可以处理高动态微弱信号。通过Monte Carlo仿真验证了理论分析结果的正确性。 展开更多
关键词 全球定位系统 矢量跟踪环 扩展卡尔曼滤波 线性化模型 跟踪误差
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微捷联姿态系统的一种扩展卡尔曼滤波方法 被引量:14
19
作者 沈晓蓉 张海 +1 位作者 范耀祖 吴光跃 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第8期933-935,共3页
采用低精度的微惯性陀螺和加速度计作为微惯性捷联姿态确定系统元件,首先分析了捷联惯性姿态解算的非线性问题和误差累积的原因;根据姿态三角函数关系引入横滚、俯仰角的3个替换变量作为状态变量,并根据状态变量之间的约束方程和运动体... 采用低精度的微惯性陀螺和加速度计作为微惯性捷联姿态确定系统元件,首先分析了捷联惯性姿态解算的非线性问题和误差累积的原因;根据姿态三角函数关系引入横滚、俯仰角的3个替换变量作为状态变量,并根据状态变量之间的约束方程和运动体前向速度测量,建立了捷联惯性姿态的一种扩展卡尔曼滤波模型;采用MTi微惯性捷联测量组合进行实验,将该扩展卡尔曼滤波方法解算载体姿态结果与捷联姿态解算结果相比较,验证了该方法抑制惯性姿态解算累积误差的能力. 展开更多
关键词 微惯性捷联姿态确定系统 约束方程 扩展卡尔曼滤波 累积误差
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基于扩展卡尔曼滤波的GPS多径抑制技术 被引量:21
20
作者 张文明 周一宇 姜文利 《宇航学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第1期53-56,共4页
本文研究 GPS系统中多径误差抑制技术。利用小范围多天线系统中多径对各天线之间伪距测量值影响的相关性 ,采用扩展卡尔曼滤波技术得到多径信号各参数 ,从接收信号中消去多径信号 ,以抑制多径信号影响。文章推导了多径信号对码环误差影... 本文研究 GPS系统中多径误差抑制技术。利用小范围多天线系统中多径对各天线之间伪距测量值影响的相关性 ,采用扩展卡尔曼滤波技术得到多径信号各参数 ,从接收信号中消去多径信号 ,以抑制多径信号影响。文章推导了多径信号对码环误差影响的闭合表达式 ,建立了采用当前统计模型的状态方程和观测方程。 展开更多
关键词 全球定位系统 扩展卡尔曼滤波 当前统计模型 多径
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