基于多重渐消因子的自适应卡尔曼滤波器 被引量：29

1

作者 高伟 李敬春 +1 位作者 奔粤阳 杨晓龙 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2014年第7期1405-1409,共5页

现有计算渐消因子的自适应卡尔曼滤波器得到的通常是标量渐消因子,从而导致各滤波通道具有相同的调节能力,不利于提高滤波精度。针对该问题,提出了一种利用估计均方误差和新息协方差估计值来计算多重渐消因子的方法,通过一组并行工作的... 现有计算渐消因子的自适应卡尔曼滤波器得到的通常是标量渐消因子,从而导致各滤波通道具有相同的调节能力,不利于提高滤波精度。针对该问题,提出了一种利用估计均方误差和新息协方差估计值来计算多重渐消因子的方法,通过一组并行工作的基于限定记忆指数加权的新息协方差估值器来计算渐消因子,并根据估计均方误差把渐消因子分配给各滤波通道,从而提高自适应卡尔曼滤波器整体性能,仿真结果证明了所提方法的有效性。 展开更多

关键词 卡尔曼滤波器 自适应算法 多重渐消因子 限定记忆指数加权法 新息协方差估值器

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基于自适应多重渐消因子卡尔曼滤波的SINS初始对准方法 被引量：30

2

作者 薛海建 郭晓松 周召发 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2017年第3期620-626,共7页

针对传统卡尔曼滤波器在模型失配和噪声时变情况下滤波精度下降甚至发散的问题,设计了一种新的多重渐消因子卡尔曼滤波算法。该算法通过一个基于渐消记忆指数加权的新息协方差估计器来计算新息协方差估计值,并依此引入多重渐消因子对预... 针对传统卡尔曼滤波器在模型失配和噪声时变情况下滤波精度下降甚至发散的问题,设计了一种新的多重渐消因子卡尔曼滤波算法。该算法通过一个基于渐消记忆指数加权的新息协方差估计器来计算新息协方差估计值,并依此引入多重渐消因子对预测误差协方差阵进行调整,使得各滤波通道具有不同的调节能力,克服了单渐消因子对多变量跟踪能力差的局限性,从而提高滤波算法的精度和鲁棒性。仿真和试验结果表明,新算法能有效抑制滤波器发散,其滤波精度和鲁棒性优于常规卡尔曼滤波与单渐消因子卡尔曼滤波,能够更好地满足工程应用的要求。 展开更多

关键词 捷联惯性导航系统 初始对准 卡尔曼滤波 多重渐消因子 渐消记忆指数加权

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基于简化多重渐消因子强跟踪CKF的SINS非线性初始对准算法

3

作者 彭志颖 夏海宝 +2 位作者 卢航 郝顺义 黄国荣 《弹箭与制导学报》 北大核心 2021年第5期24-29,共6页

针对容积卡尔曼滤波(CKF)在捷联惯导系统(SINS)初始对准时由于模型误差和外界扰动导致滤波精度下降和鲁棒性差的问题,提出一种简化多重渐消因子强跟踪CKF算法(RMSTCKF),并给出了算法流程和推导了多重渐消因子的次优解法。多重渐消因子... 针对容积卡尔曼滤波(CKF)在捷联惯导系统(SINS)初始对准时由于模型误差和外界扰动导致滤波精度下降和鲁棒性差的问题,提出一种简化多重渐消因子强跟踪CKF算法(RMSTCKF),并给出了算法流程和推导了多重渐消因子的次优解法。多重渐消因子可以根据不同状态的不确定性程度大小相应提高各个状态的跟踪能力,具有较强的自适应性和鲁棒性,将RMSTCKF应用于由欧拉平台误差角(EPEA)描述的大方位失准角误差方程,在系统噪声不匹配和基座受扰动两种情况下进行仿真,并与RSTCKF、RCKF两种算法进行对比实验,结果表明,RMSTCKF的滤波精度和收敛速度明显优于RSTCKF和RCKF,具有更高的工程实用价值。 展开更多

关键词 捷联惯导系统 容积卡尔曼滤波 多重渐消因子 强跟踪 初始对准

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基于多重渐消因子变分贝叶斯的陀螺阵列融合算法

4

作者 石朗平 李荣冰 +1 位作者 赖际舟 程鉴皓 《电子测量技术》 北大核心 2023年第12期42-47,共6页

针对由多个MEMS陀螺仪组成的阵列系统在动态情况下噪声时变导致输出精度低的问题,提出了新的动态滤波模型和滤波方法。通过分析MEMS陀螺的误差特性和对角速度进行动态建模,构建了基于角速度估计的阵列陀螺随机误差动态滤波模型。由于动... 针对由多个MEMS陀螺仪组成的阵列系统在动态情况下噪声时变导致输出精度低的问题,提出了新的动态滤波模型和滤波方法。通过分析MEMS陀螺的误差特性和对角速度进行动态建模,构建了基于角速度估计的阵列陀螺随机误差动态滤波模型。由于动态情况下模型的不确定性导致传统方法精度较差,设计了一种多重渐消因子变分贝叶斯自适应卡尔曼滤波算法,利用变分贝叶斯思想和强跟踪理论提高了滤波器量测噪声估计精度、收敛速度和鲁棒性。最后在高精度转台上进行了静态实验和动态实验。实验结果表明:在静态条件下,“虚拟陀螺”方差降低为单个陀螺的4%,零偏不稳定性降低为47.2%;在动态条件下,“虚拟陀螺”能有效跟踪角速度的变化且角速度残差方差降低为单个陀螺的6.2%。该滤波算法能有效提高MEMS陀螺阵列系统的输出精度。 展开更多

关键词 MEMS陀螺仪 陀螺阵列 多重渐消因子 变分贝叶斯

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复杂环境下无人机组合导航自适应滤波算法 被引量：5

5

作者 王卓 刘建娟 +2 位作者 张文卓 宋红亮 姬淼鑫 《传感器与微系统》 北大核心 2025年第1期135-140,共6页

在复杂环境中,无人机(UAW)组合导航系统可能会因量测噪声过大导致定位精度下降。为解决这一问题,提出了一种改进的Sage-Husa自适应滤波算法。首先,采用一种含权重因子的滑动窗口残差卡方检验方法识别故障信号,将系统区分为有/无故障两... 在复杂环境中,无人机(UAW)组合导航系统可能会因量测噪声过大导致定位精度下降。为解决这一问题,提出了一种改进的Sage-Husa自适应滤波算法。首先,采用一种含权重因子的滑动窗口残差卡方检验方法识别故障信号,将系统区分为有/无故障两种状态;然后,在检测出系统故障时,引入可动态调节的遗忘因子估计量测噪声,提高系统的自适应能力;最后,在系统无故障时,引入多重渐消因子修正预测均方误差矩阵,减小陈旧信息对当前滤波的影响。仿真结果表明:改进后的滤波算法可以有效提高故障信号识别准确性以及定位精度。相较于传统Sage-Husa自适应滤波,改进后的算法在东、北、天向定位精度分别提高了46.54%、18.59%及46.24%。 展开更多

关键词 组合导航 自适应滤波 量测噪声 滑动窗口 多重渐消因子

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基于强跟踪的移动机器人CQKF-SLAM方法

6

作者 张凤 孙健 袁帅 《计算机工程与设计》 北大核心 2024年第6期1872-1879,共8页

针对容积正交卡尔曼滤波(CQKF)在同时定位与地图构建(SLAM)中系统状态驱动模型与观测数据存在突变,以及协方差分解引起系统不稳定,导致移动机器人定位精度降低的问题,提出一种基于多重渐消因子强跟踪的SVDCQKF-SLAM方法。采用奇异值分解... 针对容积正交卡尔曼滤波(CQKF)在同时定位与地图构建(SLAM)中系统状态驱动模型与观测数据存在突变,以及协方差分解引起系统不稳定,导致移动机器人定位精度降低的问题,提出一种基于多重渐消因子强跟踪的SVDCQKF-SLAM方法。采用奇异值分解(SVD)代替CQKF算法中的乔列斯基分解,抑制状态误差协方差矩阵负定性;引入多重渐消因子强跟踪滤波器调节状态预测协方差矩阵。通过仿真实验,将所提SLAM方法与其它SLAM方法进行对比,其结果表明,该方法能够有效降低SLAM过程中的定位误差,对移动机器人同时定位与地图构建有一定参考价值。 展开更多

关键词 强跟踪滤波算法 多重渐消因子 奇异值分解 容积正交卡尔曼滤波 同时定位与地图构建 协方差矩阵 移动机器人

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一种针对组合导航滤波发散问题的改进算法

7

作者 李煜豪 陈雨 刘宇航 《现代防御技术》 北大核心 2024年第4期58-64,共7页

为解决车载组合导航系统中卡尔曼滤波器发散、无法准确跟踪误差变化等问题,设计了一种改进的自适应滤波算法。算法从原理上推导了滤波发散判断依据,结合了Sage-Husa滤波与渐消因子算法,在滤波过程中引入了新息衰减因子,通过对新息协方... 为解决车载组合导航系统中卡尔曼滤波器发散、无法准确跟踪误差变化等问题,设计了一种改进的自适应滤波算法。算法从原理上推导了滤波发散判断依据,结合了Sage-Husa滤波与渐消因子算法,在滤波过程中引入了新息衰减因子,通过对新息协方差进行判断,切换滤波器均方误差阵的更新策略,当出现滤波发散时采用多重渐消因子算法使滤波状态回归正常。对改进后的算法进行了捷联惯导/里程计组合导航仿真试验及实际跑车试验,试验结果表明改进后的自适应滤波算法可以抑制组合导航滤波发散,滤波器适应能力与稳定性得到增强。 展开更多

关键词 组合导航 Sage-Husa自适应滤波 多重渐消因子算法 里程计 滤波发散

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确定采样型强跟踪滤波飞机舵面故障诊断与隔离 被引量：8

8

作者 马骏 倪世宏 +1 位作者 解武杰 董文瀚 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第6期734-743,共10页

为了克服扩展多模型自适应估计中扩展卡尔曼滤波的理论局限性,多重渐消因子强跟踪改进引起的滤波发散现象以及多维高斯故障概率计算量大等问题,本文将一类基于确定解析采样近似方法的非线性次优高斯滤波与多模型自适应估计相结合,提出... 为了克服扩展多模型自适应估计中扩展卡尔曼滤波的理论局限性,多重渐消因子强跟踪改进引起的滤波发散现象以及多维高斯故障概率计算量大等问题,本文将一类基于确定解析采样近似方法的非线性次优高斯滤波与多模型自适应估计相结合,提出了改进的多重渐消因子强跟踪非线性滤波快速故障诊断方法.确定采样型滤波克服了扩展卡尔曼滤波的理论局限性;推导了等效多重渐消因子计算方法,避免了非线性系统雅克比矩阵的计算,提高了故障突变时的跟踪性能;提出了基于平方根分解的改进的一步预测协方差更新方程,保证了滤波稳定性;提出了基于欧几里得范数简化的故障概率计算方法,降低了计算量.通过对比仿真验证了3种不同非线性滤波算法及其强跟踪改进算法的有效性,故障诊断方法跟踪性强、速度快、精度高,具有较好的鲁棒性和稳定性. 展开更多

关键词 故障诊断 多模型自适应估计 多重渐消因子 无迹卡尔曼滤波 中心差分卡尔曼滤波 容积卡尔曼滤波

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改进的强跟踪飞机舵面快速故障诊断方法 被引量：4

9

作者 马骏 倪世宏 +1 位作者 解武杰 董文瀚 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2015年第11期2566-2573,共8页

针对多模型自适应估计(multiple model adaptive estimation,MMAE)方法适应突变故障能力差、多重渐消因子强跟踪算法滤波发散、故障条件概率计算量大等问题,提出一种改进的多重渐消因子强跟踪多模型自适应估计(strong tracking multiple... 针对多模型自适应估计(multiple model adaptive estimation,MMAE)方法适应突变故障能力差、多重渐消因子强跟踪算法滤波发散、故障条件概率计算量大等问题,提出一种改进的多重渐消因子强跟踪多模型自适应估计(strong tracking multiple model adaptive estimation,STMMAE)快速故障诊断方法。通过多重渐消因子提高了故障突变时滤波器的跟踪性能;通过改进一步预测协方差阵更新方程,保证了滤波器稳定性,提高了估计精度;采用基于欧几里得范数的飞机舵面故障概率快速计算方法,降低了故障概率计算量。对比仿真表明,该算法跟踪性强、速度快、精度高,具有较好的鲁棒性和稳定性。 展开更多

关键词 飞机舵面故障 多模型自适应估计 多重渐消因子 欧几里得范数

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基于ST-SRCKF的超高速强机动目标跟踪算法 被引量：7

10

作者 方君 戴邵武 +2 位作者 许文明 邹杰 王永庭 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第8期1698-1708,共11页

针对超高速强机动目标运动模型难以准确建立且观测数据易出现不良量测而导致滤波发散的问题,提出一种适用于超高速强机动目标的跟踪算法。该算法根据正交性原理推导了一种新的强跟踪平方根容积卡尔曼滤波(ST-SRCKF)结构,并引入多重渐消... 针对超高速强机动目标运动模型难以准确建立且观测数据易出现不良量测而导致滤波发散的问题,提出一种适用于超高速强机动目标的跟踪算法。该算法根据正交性原理推导了一种新的强跟踪平方根容积卡尔曼滤波(ST-SRCKF)结构,并引入多重渐消因子,渐消因子求解方法和作用位置均不同于已有的ST-SRCKF。根据新息的统计学特性,即新息协方差矩阵的迹服从卡方分布,建立了一种改进的CS-Jerk模型,该模型对目标机动的描述更准确,它与改进ST-SRCKF算法的结合实现了对超高速强机动目标的高精度跟踪。仿真结果表明,改进算法对超高速强机动目标的跟踪性能更佳。 展开更多

关键词 强机动目标跟踪 平方根容积卡尔曼滤波(SRCKF) 强跟踪滤波(STF) 多重渐消因子 CS-Jerk模型

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强跟踪输入估计概率假设密度多机动目标跟踪算法 被引量：5

11

作者 杨金龙 姬红兵 樊振华 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第8期1164-1170,共7页

针对多机动目标跟踪中,目标数目未知及加速度不确定的问题,提出一种强跟踪输入估计(modified inputestimation,MIE)概率假设密度多机动目标跟踪算法.在详细分析算法的基础上,通过引入强跟踪多重渐消因子,以不同速率实时调节滤波器各个... 针对多机动目标跟踪中,目标数目未知及加速度不确定的问题,提出一种强跟踪输入估计(modified inputestimation,MIE)概率假设密度多机动目标跟踪算法.在详细分析算法的基础上,通过引入强跟踪多重渐消因子,以不同速率实时调节滤波器各个通道的预测协方差及相应的滤波器增益,从而实现MIE算法对加速度未知或发生大幅度突变的机动目标自适应跟踪能力;并将该算法与概率假设密度滤波算法有效结合,可以较好地跟踪未知数目的多机动目标.仿真结果表明,新算法比传统的多机动目标跟踪算法具有更高的跟踪精度,且具有较好的实时性. 展开更多

关键词 概率假设密度 输入估计 多重渐消因子 机动目标跟踪

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改进的强跟踪自适应UKF算法及其在大方位失准角对准中的应用 被引量：4

12

作者 李明 柴洪洲 +2 位作者 靳凯迪 王敏 宋开放 《导航定位学报》 CSCD 2022年第6期165-172,共8页

针对无迹卡尔曼滤波(UKF)易受系统模型参数失配、状态变化情况影响,导致滤波精度下降甚至发散问题,提出一种改进的强跟踪自适应无迹卡尔曼滤波(STAUKF)。将强跟踪滤波(STF)与UKF滤波结合,并引入多重渐消因子,有针对性地自动调节状态估... 针对无迹卡尔曼滤波(UKF)易受系统模型参数失配、状态变化情况影响,导致滤波精度下降甚至发散问题,提出一种改进的强跟踪自适应无迹卡尔曼滤波(STAUKF)。将强跟踪滤波(STF)与UKF滤波结合,并引入多重渐消因子,有针对性地自动调节状态估计均方误差阵。根据新息向量构造检验门限函数,提高了滤波对有用历史信息的利用率。进一步引入简化的萨格-胡萨(Sage-Husa)滤波,自适应调节量测噪声方差,较传统Sage-Husa算法减少了计算量,提高了算法的鲁棒性。最后采用海上实测数据进行实验验证,并与UKF滤波、强跟踪UKF滤波(STUKF)比较。结果表明,该算法优势明显,有效缩短了大方位失准角误差收敛时间,提高了组合导航精度。较UKF滤波方位角收敛时间缩短了93%,东、北、天方向速度均方根误差分别降低89%、93%和82%,位置均方根误差分别降低98%、94%和97%。 展开更多

关键词 强跟踪滤波 自适应 无迹卡尔曼滤波 多重渐消因子 组合导航

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强跟踪扩展卡尔曼滤波及其在捷联惯导初始对准中的应用 被引量：4

13

作者 吴苗 郭士荦 许江宁 《海军工程大学学报》 CAS 北大核心 2019年第3期12-16,38,共6页

针对在模型失配和观测噪声干扰情况下常规滤波器出现精度下降甚至是发散的问题,提出了基于自适应多重渐消因子的改进方法,即通过计算新息序列协方差的估计值确定多重渐消因子,提高当前观测量对滤波器的修正作用。仿真及实测实验结果表明... 针对在模型失配和观测噪声干扰情况下常规滤波器出现精度下降甚至是发散的问题,提出了基于自适应多重渐消因子的改进方法,即通过计算新息序列协方差的估计值确定多重渐消因子,提高当前观测量对滤波器的修正作用。仿真及实测实验结果表明:该算法可以有效抑制滤波发散,同时保证其快速收敛以及高精度估计。 展开更多

关键词 捷联惯导系统 初始对准 扩展卡尔曼滤波 多重渐消因子

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动载体环境视觉惯性自适应融合物体姿态测量算法 被引量：1

14

作者 王鹏 王丞博 +1 位作者 张宝尚 孙长库 《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第2期218-224,共7页

针对动载体环境下视觉惯性组合姿态测量的过程中,惯性器件噪声时变和突变干扰会使卡尔曼滤波器估计不准确的问题,研究了一种Sage-Husa自适应强跟踪扩展卡尔曼算法。算法采用Sage-Husa自适应滤波来实时估计惯性器件的噪声协方差,引入多... 针对动载体环境下视觉惯性组合姿态测量的过程中,惯性器件噪声时变和突变干扰会使卡尔曼滤波器估计不准确的问题,研究了一种Sage-Husa自适应强跟踪扩展卡尔曼算法。算法采用Sage-Husa自适应滤波来实时估计惯性器件的噪声协方差,引入多重渐消因子来抑制突变干扰,增强融合算法的鲁棒性。实验证明,当存在系统噪声变化和突变干扰时,所提算法优于Sage-Husa自适应扩展卡尔曼算法与强跟踪扩展卡尔曼算法,具有良好的鲁棒性。 展开更多

关键词 姿态测量 视觉惯性融合 自适应强跟踪滤波器 多重渐消因子

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自适应混合阶SSRCKF及其在组合导航中的应用 被引量：2

15

作者 黄国荣 许明琪 +2 位作者 卢航 魏翔 彭志颖 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2019年第18期229-235,共7页

传统的容积卡尔曼滤波(CKF)在处理强非线性系统时存在精度低甚至发散的问题,高阶容积卡尔曼滤波(HCKF)提高精度的同时也会大幅度提高计算复杂度,同时在高维系统中存在负权值影响算法的稳定性。针对以上问题提出了一种自适应混合阶球面... 传统的容积卡尔曼滤波(CKF)在处理强非线性系统时存在精度低甚至发散的问题,高阶容积卡尔曼滤波(HCKF)提高精度的同时也会大幅度提高计算复杂度,同时在高维系统中存在负权值影响算法的稳定性。针对以上问题提出了一种自适应混合阶球面最简相径容积卡尔曼滤波(AMSSRCKF),该算法采用混合阶最简相径容积规则(MSSR)采样获得了比CKF更高的精度,同时结合了多重渐消因子强跟踪滤波算法,提高了算法的鲁棒性。最后,将该算法应用于组合导航系统仿真,结果表明,AMSSRCKF可以有效抑制系统状态突变的影响,提高了组合导航系统的定位精度和鲁棒性。 展开更多

关键词 容积卡尔曼滤波 混合阶 球面最简相径 自适应 多重渐消因子 组合导航

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一种改进的UKF非线性滤波器研究 被引量：3

16

作者 齐立峰 陶建锋 +1 位作者 冯新喜 惠小平 《弹箭与制导学报》 CSCD 北大核心 2011年第2期179-181,188,共4页

针对无味卡尔曼滤波器(UKF)存在的缺陷,提出一种能对多通道数据进行渐消的带多重次优渐消因子的UKF滤波算法(SMFUKF)。该方法基于强跟踪滤波器的概念,通过引入多重次优渐消因子到UKF滤波器,自适应的在线调整UKF滤波器的状态预测误差协... 针对无味卡尔曼滤波器(UKF)存在的缺陷,提出一种能对多通道数据进行渐消的带多重次优渐消因子的UKF滤波算法(SMFUKF)。该方法基于强跟踪滤波器的概念,通过引入多重次优渐消因子到UKF滤波器,自适应的在线调整UKF滤波器的状态预测误差协方差矩阵、量测预测协方差阵、状态和量测之间的互协方差阵及相应的增益矩阵,从而达到对快速变化的状态进行强有力的跟踪。实验结果表明多重次优渐消因子的引人使得UKF滤波器有可能更多的利用系统的先验知识,SMFUKF滤波器对快速变化的状态将具有更强的跟踪能力。 展开更多

关键词 多重次优渐消因子 无味卡尔曼滤波器 强跟踪滤波器 非线性系统

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无轴承永磁同步电机转子速度自检测复合方法研究 被引量：4

17

作者 许波 朱熀秋 姬伟 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第14期1927-1932,共6页

针对单一转速估计方法难以实现全速范围内准确估计转子速度的缺陷,提出一种转速估计复合方法,即在零速及低速运行时,采用脉振高频信号注入法。该方法不依赖于电机模型参数而仅依赖于电机本身的凸极特性,可实现零速及低速时转子速度的准... 针对单一转速估计方法难以实现全速范围内准确估计转子速度的缺陷,提出一种转速估计复合方法,即在零速及低速运行时,采用脉振高频信号注入法。该方法不依赖于电机模型参数而仅依赖于电机本身的凸极特性,可实现零速及低速时转子速度的准确估计;高速运行时,采用带多重次优渐消因子扩展卡尔曼滤波器(SMFEKF)进行转速估计,利用SMFEKF极强的模型失配鲁棒性和独特的强跟踪能力,有效地提高系统在稳态及突变状态下的跟踪性能。通过设计两种方法的"软切换",实现低速到高速的平滑切换,并将该复合方法在无轴承永磁同步电机无速度传感器矢量控制系统中进行仿真研究。仿真结果表明:该复合方法能在全速范围内实现转子速度与位置的准确估计;在系统状态突变或负载扰动时,误差更小,鲁棒性更强。 展开更多

关键词 脉振高频信号注入 带多重次优渐消因子EKF 无轴承永磁同步电机 无速度传感器

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基于小波-强跟踪滤波的陀螺漂移在线预测

18

作者 张伟 杜党波 +2 位作者 胡昌华 周志杰 张建勋 《振动．测试与诊断》 EI CSCD 北大核心 2015年第1期82-87,189,共6页

为进一步提高陀螺漂移预测精度,根据陀螺一次项漂移系数非平稳时间序列的特点,针对其数据的突变和趋势相较强的问题,提出一种基于小波和多重次优渐消因子强跟踪滤波相结合的非平稳时间序列在线预测方法,并将其应用于陀螺一次项漂移系数... 为进一步提高陀螺漂移预测精度,根据陀螺一次项漂移系数非平稳时间序列的特点,针对其数据的突变和趋势相较强的问题,提出一种基于小波和多重次优渐消因子强跟踪滤波相结合的非平稳时间序列在线预测方法,并将其应用于陀螺一次项漂移系数预测。实验结果表明,该方法能有效改善数据突变和较强趋势项所带来的状态估计不准、进而造成预测不准的问题,提高了预测精度。 展开更多

关键词 小波分析 强跟踪滤波 陀螺漂移 多重次优渐消因子

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弹载BDS/SINS深组合自适应CKF滤波方法研究 被引量：4

19

作者 韩林 陈帅 +1 位作者 陈德潘 张博雅 《电光与控制》 CSCD 北大核心 2019年第4期6-10,22,共6页

针对弹道导弹高动态、非线性的特点,引入了基于三阶球面-径向容积准则的非线性容积卡尔曼滤波(CKF)算法。此外,针对其特点,研究了发射惯性系下BDS/SINS深组合导航下的自适应容积卡尔曼滤波(ACKF)算法。该算法根据Sage滤波开窗法的思想... 针对弹道导弹高动态、非线性的特点,引入了基于三阶球面-径向容积准则的非线性容积卡尔曼滤波(CKF)算法。此外,针对其特点,研究了发射惯性系下BDS/SINS深组合导航下的自适应容积卡尔曼滤波(ACKF)算法。该算法根据Sage滤波开窗法的思想和渐消的思想,通过引入多重次优渐消因子到CKF滤波器中,自适应地在线调整CKF滤波器的观测误差协方差阵,在提高滤波精度的同时实现对快速变化的状态进行强有力的跟踪。实验结果表明:多重次优渐消因子的引入使得CKF滤波器可以更多地利用系统的先验信息,ACKF滤波器对快速变化的状态具有更强的跟踪,系统误差在较短的时间内收敛,提高了组合导航系统的动态性能。 展开更多

关键词 弹道导弹 发射惯性坐标系 深组合导航 多重次优渐消因子 ACKF

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