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偏差未补偿自适应边缘化容积卡尔曼滤波跟踪方法
1
作者 邓洪高 余润华 +2 位作者 纪元法 吴孙勇 孙少帅 《电子与信息学报》 北大核心 2025年第1期156-166,共11页
针对存在突变测量偏差和未知时变量测噪声场景下的目标跟踪问题,该文提出一种偏差未补偿自适应边缘化容积卡尔曼滤波跟踪方法。首先通过建立差分量测方程来消除恒定的测量偏差,同时构建满足beta-Bernoulli分布的指示变量识别突变测量偏... 针对存在突变测量偏差和未知时变量测噪声场景下的目标跟踪问题,该文提出一种偏差未补偿自适应边缘化容积卡尔曼滤波跟踪方法。首先通过建立差分量测方程来消除恒定的测量偏差,同时构建满足beta-Bernoulli分布的指示变量识别突变测量偏差,将相邻时刻目标状态扩维以满足实时滤波需求,利用逆Wishart分布建模未知量测噪声协方差矩阵,从而建立目标状态、指示变量、噪声协方差矩阵的联合分布,并通过变分贝叶斯推断来求解各个参数的近似后验。为减小滤波负担,对扩维后的状态向量进行边缘化处理,结合容积卡尔曼滤波方法实现边缘化容积卡尔曼滤波跟踪。仿真实验结果表明,所提方法能够同时处理突变测量偏差和未知时变量测噪声,从而对目标进行有效跟踪。 展开更多
关键词 突变测量偏差 Beta-Bernoulli分布 逆Wishart分布 变分贝叶斯推断 边缘化容积卡尔曼滤波
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一种凸组合技术优化的高斯和容积卡尔曼滤波算法
2
作者 戴卿 万茹 +1 位作者 吴涛 樊智辉 《西安航空学院学报》 2025年第1期1-7,共7页
高斯和容积卡尔曼滤波在非高斯模型高斯化过程中会产生大量的高斯分量,通过采用高斯分量融合方法可减弱其对滤波性能造成的不利影响,但现有的方法常采用单一融合基准或策略难以全面准确地衡量需融合的高斯分量,为此,提出了一种凸组合技... 高斯和容积卡尔曼滤波在非高斯模型高斯化过程中会产生大量的高斯分量,通过采用高斯分量融合方法可减弱其对滤波性能造成的不利影响,但现有的方法常采用单一融合基准或策略难以全面准确地衡量需融合的高斯分量,为此,提出了一种凸组合技术优化的高斯和容积卡尔曼滤波算法。该算法在容积卡尔曼滤波的基础上综合考虑了马氏距离和信息散度下高斯分量融合方法的原理差异与性能互补。具体而言,算法先分别基于两种距离度量进行高斯分量融合,以优化融合策略的合理性;随后,以这两种距离度量独立输出的融合结果为基础,再进行加权融合。实验结果表明,本文所提算法在不以损失计算效率为代价的前提下,其估计精度较单一距离度量的高斯和容积卡尔曼滤波有显著提升,且在不同非高斯场景下能表现较好的稳定性,具有一定的工程应用前景。 展开更多
关键词 高斯和滤波 容积卡尔曼滤波 凸组合技术 组合导航算法
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采用改进最大相关熵自适应迭代容积卡尔曼滤波算法的锂离子电池荷电状态估计 被引量：1
3
作者 巫春玲 赵玉冰 +2 位作者 马耀 张湧 孟锦豪 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第11期52-64,共13页
针对非高斯噪声干扰下传统滤波算法在估计锂离子电池荷电状态(SOC)时存在不稳定以及精度低的问题,提出一种改进的最大相关熵自适应迭代容积卡尔曼滤波(IMCC-AICKF)算法,用于估计锂离子电池荷电状态。所提算法将加权最小二乘方法与最大... 针对非高斯噪声干扰下传统滤波算法在估计锂离子电池荷电状态(SOC)时存在不稳定以及精度低的问题,提出一种改进的最大相关熵自适应迭代容积卡尔曼滤波(IMCC-AICKF)算法,用于估计锂离子电池荷电状态。所提算法将加权最小二乘方法与最大相关熵准则(MCC)相结合,定义了一种新的代价权函数作为优化准则,通过优化噪声最小协方差矩阵来减小滤波误差,保证长时间滤波的收敛性和稳定性;再与自适应迭代容积卡尔曼滤波(AICKF)算法相结合,对过程噪声协方差和测量噪声协方差进行更新来提高估计的准确性和鲁棒性。基于两种电池数据,在非高斯噪声干扰下,运用所提算法对电池SOC进行估计,仿真结果表明:与容积卡尔曼滤波(CKF)算法和最大相关熵容积卡尔曼滤波(IMCC-CKF)算法相比,IMCC-AICKF算法对荷电状态估计的最大绝对误差、平均绝对误差和均方根误差都是最小的,且平均绝对误差和均方根误差均小于1%;在给定初始值错误的情况下,IMCC-AICKF算法可以准确收敛到真实值,具有较好的鲁棒性。所提算法在非高斯噪声下能实现更准确的估计,是一种估计精度高且鲁棒性好的SOC估计方法。 展开更多
关键词 荷电状态估计 最大相关熵准则 容积卡尔曼滤波 非高斯噪声 鲁棒性
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强跟踪容积卡尔曼滤波在空空导弹制导中的应用
4
作者 梁津鑫 唐奇 +1 位作者 崔颢 张公平 《航空兵器》 CSCD 北大核心 2024年第5期82-87,共6页
针对传统滤波算法在处理目标复杂机动时非线性逼近能力不足、跟踪精度下降等问题,提出一种强跟踪容积卡尔曼滤波(STCKF)方法。首先,根据战斗机规避空空导弹的机动特征,建立了蛇形机动和桶滚机动两种目标运动模型;其次,引入强跟踪滤波(S... 针对传统滤波算法在处理目标复杂机动时非线性逼近能力不足、跟踪精度下降等问题,提出一种强跟踪容积卡尔曼滤波(STCKF)方法。首先,根据战斗机规避空空导弹的机动特征,建立了蛇形机动和桶滚机动两种目标运动模型;其次,引入强跟踪滤波(STF)以增强容积卡尔曼滤波(CKF)对系统状态突变等不确定因素的能力;然后,将STCKF应用于导弹末制导目标运动参数估计中,并通过与CKF、无迹卡尔曼滤波(UKF)和粒子滤波(PF)的对比仿真分析验证了该方法的有效性。仿真结果表明,STCKF具有较强的鲁棒性和系统自适应能力,尤其在目标机动突变时其跟踪误差相比CKF减小约10%,能够满足空空导弹末制导高精度和快速响应要求。 展开更多
关键词 容积卡尔曼滤波 强跟踪滤波 非线性滤波 目标跟踪 空空导弹 制导
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移动条件下基于容积卡尔曼滤波的短波OFDM信道估计
5
作者 李国军 艾昊 +1 位作者 叶昌荣 马宝泽 《电讯技术》 北大核心 2024年第6期928-935,共8页
针对移动短波通信场景下短波信道出现的时变性使得正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM)系统不能精确估计信道状态信息导致通信质量下降的问题,提出了一种基于容积卡尔曼滤波(Cubature Kalman Filter,CKF)的... 针对移动短波通信场景下短波信道出现的时变性使得正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM)系统不能精确估计信道状态信息导致通信质量下降的问题,提出了一种基于容积卡尔曼滤波(Cubature Kalman Filter,CKF)的信道估计方法。该方法基于球面径向积分准则,可更好地追踪信道的变化,提升信道估计的精度。建立了基于信道频域响应的非线性状态空间方程,并用容积卡尔曼滤波对每帧符号的信道频域响应进行估计。系统仿真结果表明,在静态短波通信场景到720 km/h的移动短波通信场景中,所提算法对信道有着更精确的估计精度,也可以有效抵抗多径时延所带来的影响。因此,所提算法更适用于移动短波通信场景。 展开更多
关键词 短波通信 OFDM 信道估计 容积卡尔曼滤波
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改进的容积卡尔曼滤波(CKF)算法在短期负荷预测中的应用 被引量：2
6
作者 吉博文 邹红波 +2 位作者 何平 倪浩 祝迪 《三峡大学学报（自然科学版）》 CAS 2015年第5期74-77,共4页
电力系统短期负荷可视为非线性系统的输出,为了准确地预测电力系统短期负荷,引入了容积卡尔曼滤波(CKF)方法,并通过估计和修正模型中的状态转移矩阵,得到改进的自适应CKF算法,以适应非线性系统的时变性.用某地秋季22d的历史负荷数据建... 电力系统短期负荷可视为非线性系统的输出,为了准确地预测电力系统短期负荷,引入了容积卡尔曼滤波(CKF)方法,并通过估计和修正模型中的状态转移矩阵,得到改进的自适应CKF算法,以适应非线性系统的时变性.用某地秋季22d的历史负荷数据建模对未来9d负荷进行预测,仿真结果证明改进的CKF算法预测电力系统短期负荷是实用而有效的. 展开更多
关键词 短期负荷预测 非线性系统 卡尔曼滤波 容积卡尔曼滤波
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基于自适应H_(∞)容积卡尔曼滤波的配电网动态状态估计方法
7
作者 粟子聪 廉政 《分布式能源》 2024年第4期43-50,共8页
受负荷随机变化、需求响应参与、分布式电源波动、量测装置种类多等因素的影响,容易出现配电网量测数据值异常,导致配电网动态状态估计精度下降。为了提高配电网状态估计的精度,提出了一种基于自适应H_(∞)容积卡尔曼滤波的配电网动态... 受负荷随机变化、需求响应参与、分布式电源波动、量测装置种类多等因素的影响,容易出现配电网量测数据值异常,导致配电网动态状态估计精度下降。为了提高配电网状态估计的精度,提出了一种基于自适应H_(∞)容积卡尔曼滤波的配电网动态状态估计方法。首先,在容积卡尔曼滤波基础上,将自适应因子和H_(∞)滤波器相结合,对模型误差问题进行处理与限制。其次,结合噪声估值器,对过程噪声中的参数进行在线估计,减少噪声对预测误差的影响。最后,对典型配电网69节点系统进行仿真,仿真结果表明:该方法在系统正常运行、需求响应参与削峰填谷以及负荷发生突变这3种场景下,其估计精度均提高10%以上,保持了相对高的估计精度。 展开更多
关键词 状态估计 容积卡尔曼滤波 H_(∞)滤波器 噪声估值器 需求响应
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用容积卡尔曼滤波算法进行集装箱吊具姿态估计 被引量：3
8
作者 李胜永 季本山 +1 位作者 张智华 张江南 《上海海事大学学报》 北大核心 2015年第1期56-60,共5页
为提高非线性模型下集装箱吊具姿态的估计精度,建立一个基于四元数和低精度高噪声传感器的集装箱吊具姿态估计非线性模型,运用容积卡尔曼滤波算法进行姿态估计.试验数据与高精度姿态传感器数据比较表明,采用容积卡尔曼滤波算法可以有效... 为提高非线性模型下集装箱吊具姿态的估计精度,建立一个基于四元数和低精度高噪声传感器的集装箱吊具姿态估计非线性模型,运用容积卡尔曼滤波算法进行姿态估计.试验数据与高精度姿态传感器数据比较表明,采用容积卡尔曼滤波算法可以有效提高集装箱吊具姿态估计精度和稳定性. 展开更多
关键词 集装箱吊具 姿态估计 容积卡尔曼滤波(ckf) 四元数
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高阶容积卡尔曼滤波及其在目标跟踪中的应用 被引量：17
9
作者 张龙 崔乃刚 +2 位作者 杨峰 路菲 卢宝刚 《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第4期573-578,共6页
针对传统的容积卡尔曼滤波(CKF)估计精度有限的问题,提出了一种基于任意阶容积规则的高阶容积卡尔曼滤波(HCKF)方法并应用于机动目标跟踪问题。传统的CKF采用三阶球面-相径容积规则,可获得优于其他非线性滤波如不敏卡尔曼滤波(UKF)的估... 针对传统的容积卡尔曼滤波(CKF)估计精度有限的问题,提出了一种基于任意阶容积规则的高阶容积卡尔曼滤波(HCKF)方法并应用于机动目标跟踪问题。传统的CKF采用三阶球面-相径容积规则,可获得优于其他非线性滤波如不敏卡尔曼滤波(UKF)的估计精度和数值稳定性。为了进一步提高CKF的估计精度,在基于点的高斯近似滤波框架下,分别使用Genz积分方法和矩匹配法推导出任意阶的球面规则和相径规则,以此构造高阶球面-相径容积规则来计算高斯型积分,并建立高阶容积卡尔曼滤波算法。将提出的HCKF算法应用于机动目标跟踪问题中并进行数值仿真。仿真结果表明,相对于传统容积卡尔曼滤波,高阶容积卡尔曼滤波对目标位置和速度估计的精度分别提高了11%和24%,可获得更高的估计精度。 展开更多
关键词 高阶容积卡尔曼滤波 目标跟踪 非线性系统 贝叶斯估计 球面相径规则 容积规则
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基于5阶球面最简相径的改进型容积卡尔曼滤波在SINS/DVL组合导航中的应用 被引量：13
10
作者 徐晓苏 董亚 +1 位作者 童金武 代维 《中国惯性技术学报》 EI CSCD 北大核心 2017年第3期343-348,共6页
为提高水下SINS/DVL组合导航系统的精度,建立了捷联惯性导航系统(SINS)的非线性误差模型,并建立多普勒测速仪的误差方程,以SINS为主导航设备建立SINS/DVL组合导航系统模型。设计了5阶球面最简相径容积卡尔曼滤波器,采用了球面最简相径... 为提高水下SINS/DVL组合导航系统的精度,建立了捷联惯性导航系统(SINS)的非线性误差模型,并建立多普勒测速仪的误差方程,以SINS为主导航设备建立SINS/DVL组合导航系统模型。设计了5阶球面最简相径容积卡尔曼滤波器,采用了球面最简相径采样规则改进容积卡尔曼滤波,并应用于SINS/DVL组合导航系统中。通过数学平台仿真验证了5阶球面最简相径容积卡尔曼滤波方法有效性,仿真结果表明:该方法能够有效提高SINS/DVL组合导航系统的精度,且稳定性好。 展开更多
关键词 组合导航 非线性系统 球面最简相径 容积卡尔曼滤波
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基于容积卡尔曼滤波的卫星姿态估计 被引量：30
11
作者 魏喜庆 宋申民 《宇航学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第2期193-200,共8页
为了获得更好的估计精度和滤波稳定性,提出了一种基于容积卡尔曼滤波(Cubature Kalman Filter,CKF)的容积四元数估计器(Cubature Quaternion Estimator,CQE)估计卫星姿态。新方法利用四元数进行姿态更新,同时采用广义罗德里格参数表示... 为了获得更好的估计精度和滤波稳定性,提出了一种基于容积卡尔曼滤波(Cubature Kalman Filter,CKF)的容积四元数估计器(Cubature Quaternion Estimator,CQE)估计卫星姿态。新方法利用四元数进行姿态更新,同时采用广义罗德里格参数表示误差角,有效地避免了滤波过程中的奇异。为克服多传感器融合时运算效率低的问题,通过容积四元数估计器与信息滤波相结合,提出了一种容积信息四元数估计器(Cubature Information Quaternion Estimator,CIQE)。仿真表明角度和陀螺漂移初始估计误差较大时,新方法仍能取得良好的估计性能。 展开更多
关键词 姿态估计 容积卡尔曼滤波 容积四元数估计器 容积信息四元数估计器
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基于加权自适应平方根容积卡尔曼滤波的GPS/INS组合导航方法 被引量：12
12
作者 岳哲 廉保旺 唐成凯 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2018年第3期565-572,共8页
针对GPS/INS组合导航系统中,由于量测噪声统计的不确定性导致平方根容积卡尔曼滤波器(SCKF)滤波精度下降甚至发散的问题,该文提出一种基于加权的自适应SCKF(WASCKF)方法。该方法首先利用移动开窗理论对SCKF新息的协方差阵进行最大似然估... 针对GPS/INS组合导航系统中,由于量测噪声统计的不确定性导致平方根容积卡尔曼滤波器(SCKF)滤波精度下降甚至发散的问题,该文提出一种基于加权的自适应SCKF(WASCKF)方法。该方法首先利用移动开窗理论对SCKF新息的协方差阵进行最大似然估计,实现对测量噪声统计特性的在线调整;然后,利用加权理论,依据窗口内不同时刻信息的有用程度的不同而设置相应的权值,增强对窗口内有用信息的利用。最后,将WASCKF方法应用于GPS/INS组合导航系统中进行仿真验证,并与SCKF和ASCKF方法进行比较,结果表明,在测量噪声统计存在不确定情况下,该文所提出方法的速度误差和位置误差的均方根均小于SCKF和ASCKF方法,能够有效地提高GPS/INS组合导航系统对量测噪声统计不确定的自适应能力与导航性能。 展开更多
关键词 组合导航 量测噪声 容积卡尔曼滤波 加权
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扩展容积卡尔曼滤波定位技术研究 被引量：7
13
作者 张洋 芮国胜 +1 位作者 苗俊 孙文军 《光电工程》 CAS CSCD 北大核心 2012年第4期37-43,共7页
为提高被动定位技术的精度与环境适应性,本文提出运用一种新的非线性滤波方法—扩展容积卡尔曼滤波算法进行多角度传感器目标定位;它首先利用EMD(经验模态分解)算法对目标的量测噪声协方差矩阵进行估计;然后,将过程噪声协方差和量测噪... 为提高被动定位技术的精度与环境适应性,本文提出运用一种新的非线性滤波方法—扩展容积卡尔曼滤波算法进行多角度传感器目标定位;它首先利用EMD(经验模态分解)算法对目标的量测噪声协方差矩阵进行估计;然后,将过程噪声协方差和量测噪声协方差融入循环过程;同时,为保持算法的稳定性和正定性,利用求平方根的形式对算法改进。通过对扩展容积卡尔曼滤波与UKF(不敏卡尔曼滤波)算法跟踪目标的结果进行比较,在运算复杂度与UKF相当的前提下,扩展容积卡尔曼滤波算法不仅可以对未知量测噪声情况下的目标进行跟踪,而且显著提高了被动定位的精度。 展开更多
关键词 测角传感器 容积卡尔曼滤波 经验模态分解 被动定位
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容积卡尔曼滤波在空间目标轨道确定中的应用 被引量：13
14
作者 宁夏 叶春茂 +1 位作者 杨健 沈彬 《电波科学学报》 EI CSCD 北大核心 2014年第1期26-34,共9页
针对空间监视雷达的近地目标轨道确定问题,提出了基于容积卡尔曼滤波的精密轨道确定方法,与被广泛应用的扩展卡尔曼滤波方法相比,所提方法具有更高的定轨精度.同时,由于容积卡尔曼滤波在理论上具有严格的数学证明,其在处理空间目标复杂... 针对空间监视雷达的近地目标轨道确定问题,提出了基于容积卡尔曼滤波的精密轨道确定方法,与被广泛应用的扩展卡尔曼滤波方法相比,所提方法具有更高的定轨精度.同时,由于容积卡尔曼滤波在理论上具有严格的数学证明,其在处理空间目标复杂运动问题的过程中具有更好的数值稳定性.通过引入递推形式的后验克拉美罗界,分析了不同观测模型对定轨性能的影响.利用仿真数据进一步验证了所提出方法的有效性和分析的正确性. 展开更多
关键词 轨道确定 雷达观测 非线性系统 容积卡尔曼滤波 后验克拉美罗界
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分布式驱动电动汽车的平方根容积卡尔曼滤波状态观测 被引量：6
15
作者 金贤建 殷国栋 +2 位作者 陈南 陈建松 张宁 《东南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第5期992-996,共5页
针对车辆动力学系统状态估计的非线性问题,引入非线性动态Dugoff轮胎模型来构建包括纵向、侧向、横摆和侧倾等8自由度的非线性车辆动力学状态估计系统.在融合车载多传感器信息的基础上设计了车辆动力学的平方根容积卡尔曼非线性滤波状... 针对车辆动力学系统状态估计的非线性问题,引入非线性动态Dugoff轮胎模型来构建包括纵向、侧向、横摆和侧倾等8自由度的非线性车辆动力学状态估计系统.在融合车载多传感器信息的基础上设计了车辆动力学的平方根容积卡尔曼非线性滤波状态观测器,对质心侧偏角、轮胎侧向力等关键状态进行观测.在Matlab/Simulink环境中搭建了Simulink-Carsim分布式驱动电动汽车系统状态估计联合仿真平台,采用双移线工况对观测器的可行性和有效性进行仿真验证.结果表明:传统的扩展式卡尔曼滤波状态观测器在车辆经历高侧向加速度过程中的观测值大幅偏离车辆运行状态的真实值,而设计的平方根容积卡尔曼非线性滤波状态观测器在整个双移线仿真工况下观测结果平稳,能实时反映车辆动力学系统的真实非线性运行状态,具有更小的观测误差和更高的观测精度. 展开更多
关键词 电动汽车 状态观测 平方根容积卡尔曼滤波 车辆动力学
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基于模糊迭代均方根容积卡尔曼滤波的天基非合作目标跟踪 被引量：6
16
作者 岳聪 薄煜明 +2 位作者 吴盘龙 田梦楚 陈志敏 《中国惯性技术学报》 EI CSCD 北大核心 2017年第3期395-398,404,共5页
针对非合作航天器相对导航中测量噪声不确定的问题,提出了一种模糊迭代均方根容积卡尔曼滤波算法,实现对非合作目标相对状态的测量。该算法利用容积点均方根迭代策略和模糊推理系统实时调整改进容积卡尔曼滤波的量测噪声协方差阵权值,... 针对非合作航天器相对导航中测量噪声不确定的问题,提出了一种模糊迭代均方根容积卡尔曼滤波算法,实现对非合作目标相对状态的测量。该算法利用容积点均方根迭代策略和模糊推理系统实时调整改进容积卡尔曼滤波的量测噪声协方差阵权值,修正量测噪声协方差阵,使其接近真实噪声值,从而提高目标跟踪算法的自适应能力,提高了滤波精度。通过建立数学仿真模型,分别采用扩展卡尔曼滤波、容积卡尔曼滤波以及模糊迭代均方根容积卡尔曼滤波进行跟踪仿真,仿真结果表明,与标准容积卡尔曼滤波相比,该改进算法能够提高13.17%的跟踪精度。 展开更多
关键词 非合作目标 容积卡尔曼滤波 模糊推理系统 自适应滤波 目标跟踪
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鲁棒的高斯和容积卡尔曼滤波红外目标跟踪算法 被引量：5
17
作者 吴昊 陈树新 +1 位作者 杨宾峰 陈坤 《红外与毫米波学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2016年第1期123-128,共6页
为提高恶劣测量环境下单站红外搜索与跟踪系统的跟踪性能,提出了一种鲁棒的高斯和容积卡尔曼滤波算法.首先,为改善滤波初值模糊问题,在容积卡尔曼滤波框架下将滤波器分为若干不同初值的子滤波器,利用似然函数逐步减小初值偏差较大的子... 为提高恶劣测量环境下单站红外搜索与跟踪系统的跟踪性能,提出了一种鲁棒的高斯和容积卡尔曼滤波算法.首先,为改善滤波初值模糊问题,在容积卡尔曼滤波框架下将滤波器分为若干不同初值的子滤波器,利用似然函数逐步减小初值偏差较大的子滤波器权值;其次构建非线性程度判别量,在高非线性情况下将预测密度沿最大特征向量方向进行分割,提高滤波精度;最后利用等价权函数改善新息协方差,减小异常误差对滤波准确性和稳定性造成的影响.实验结果表明,不存在异常误差时,所提算法跟踪结果优于传统算法;存在异常误差时,传统滤波方法的精度明显降低,而所提算法依然能够得到准确可靠的跟踪结果. 展开更多
关键词 红外搜索与跟踪 容积卡尔曼滤波 高斯和滤波 等价权函数
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平方根容积卡尔曼滤波算法及其应用 被引量：17
18
作者 穆静 蔡远利 《兵工自动化》 2011年第6期11-13,26,共4页
针对使用扩展卡尔曼算法(extended Kalman filter,EKF)对复杂非线性状态估计时收敛速度慢、估计精度低的问题,提出一种平方根容积滤波算法(square root cubature Kalman filter,SRCKF)。SRCKF使用基于容积原则的数值积分方法直接计算非... 针对使用扩展卡尔曼算法(extended Kalman filter,EKF)对复杂非线性状态估计时收敛速度慢、估计精度低的问题,提出一种平方根容积滤波算法(square root cubature Kalman filter,SRCKF)。SRCKF使用基于容积原则的数值积分方法直接计算非线性随机函数的均值和方差。该算法实现时只需计算函数值,避免了求导运算,降低了计算复杂度。且该算法传播了状态协方差的平方根,确保了协方差矩阵的对称性和半正定性,改进了数值精度和稳定性。把平方根容积卡尔曼滤波算法(SRCKF)应用到未知弹道系数的再入弹道目标的状态进行估计中。Monte Carlo数值仿真表明,平方根容积滤波算法大大降低了未知弹道系数的再入弹道目标的状态估计误差,提高估计精度,且运行速度较快。 展开更多
关键词 非线性状态估计 容积原则 容积卡尔曼滤波 再入弹道目标
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基于四元数平方根容积卡尔曼滤波的姿态估计 被引量：6
19
作者 钱华明 黄蔚 +1 位作者 葛磊 张广拓 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第5期645-649,共5页
针对飞行器姿态确定中乘性扩展卡尔曼滤波(MEKF,Multiplicative Extend-ed Kalman Filter)在较大初始姿态误差角情况下存在估计精度低及收敛速度慢的问题,提出了一种四元数平方根容积卡尔曼滤波(QSCKF,Quaternion Square-root Cubature ... 针对飞行器姿态确定中乘性扩展卡尔曼滤波(MEKF,Multiplicative Extend-ed Kalman Filter)在较大初始姿态误差角情况下存在估计精度低及收敛速度慢的问题,提出了一种四元数平方根容积卡尔曼滤波(QSCKF,Quaternion Square-root Cubature Kalman Filter)算法.在推导姿态确定系统四元数非线性误差模型的基础上,采用容积数值积分理论来计算非线性函数的均值与方差,同时使用平方根的形式来提高数值稳定性;针对四元数规范化问题,采用拉格朗日代价函数法求解四元数加权均值.仿真结果表明:在初始姿态误差较大的情况下,该算法相比较于MEKF以及无迹四元数估计法(USQUE,Unscented Quaternion Estimator),估计精度高且收敛速度快,滤波稳定性好,同时估计时间比USQUE缩短了1/3. 展开更多
关键词 平方根容积卡尔曼滤波 四元数 拉格朗日代价函数法 姿态估计
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强跟踪自适应平方根容积卡尔曼滤波算法 被引量：24
20
作者 徐树生 林孝工 李新飞 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第12期2394-2400,共7页
针对强跟踪滤波器(STF)的理论局限性及不良测量导致的滤波性能下降问题,提出了一种强跟踪自适应平方根容积卡尔曼滤波(SRCKF)算法.利用新息协方差匹配原理,建立对不良测量具有鲁棒性的自适应SRCKF.基于STF的理论框架,采用自适应SRCKF代... 针对强跟踪滤波器(STF)的理论局限性及不良测量导致的滤波性能下降问题,提出了一种强跟踪自适应平方根容积卡尔曼滤波(SRCKF)算法.利用新息协方差匹配原理,建立对不良测量具有鲁棒性的自适应SRCKF.基于STF的理论框架,采用自适应SRCKF代替扩展卡尔曼滤波构建强跟踪自适应SRCKF.该算法兼具STF与自适应SRCKF的优点,在系统同时存在模型不确定性及不良测量时具有良好的滤波性能.仿真验证了所建算法的有效性. 展开更多
关键词 强跟踪滤波器 平方根容积卡尔曼滤波 自适应滤波 鲁棒性
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