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

1

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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统计容积卡尔曼滤波器的混合试验模型更新方法 被引量：4

2

作者 王涛 李勐 +2 位作者 孟丽岩 许国山 王贞 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2022年第11期72-82,155,共12页

为解决模型更新算法因初始参数选择不当对模型参数识别精度的影响,提出统计容积卡尔曼滤波器的混合试验模型更新方法。该方法采用容积卡尔曼滤波器算法多次识别模型参数,将统计后的参数识别值样本均值作为最终的识别结果,以弱化算法初... 为解决模型更新算法因初始参数选择不当对模型参数识别精度的影响,提出统计容积卡尔曼滤波器的混合试验模型更新方法。该方法采用容积卡尔曼滤波器算法多次识别模型参数,将统计后的参数识别值样本均值作为最终的识别结果,以弱化算法初始参数选择对参数识别结果的影响。应用统计容积卡尔曼滤波器对自复位摩擦耗能支撑模型进行在线参数识别,分析了在不同参数条件下统计容积卡尔曼滤波器的识别精度;针对两层带有自复位摩擦耗能支撑框架结构进行混合试验数值仿真。结果表明,基于统计容积卡尔曼滤波器的方法可以有效提高模型更新混合试验精度及鲁棒性。 展开更多

关键词 混合试验 模型更新 容积卡尔曼滤波器(ckf) 自复位摩擦耗能支撑 在线参数识别

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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

3

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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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

4

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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基于强跟踪容积卡尔曼滤波的单站无源跟踪算法 被引量：6

5

作者 霍光 李冬海 李晶 《现代雷达》 CSCD 北大核心 2013年第11期52-57,75,共7页

系统模型和滤波算法是机动目标单站无源定位跟踪要解决的核心问题。文中采用截断正态概率模型和一种新型的滤波算法--容积卡尔曼滤波,对机动目标进行单站无源定位跟踪。针对目标突发机动的情况,借鉴强跟踪滤波器的思想,在滤波过程中引... 系统模型和滤波算法是机动目标单站无源定位跟踪要解决的核心问题。文中采用截断正态概率模型和一种新型的滤波算法--容积卡尔曼滤波,对机动目标进行单站无源定位跟踪。针对目标突发机动的情况,借鉴强跟踪滤波器的思想,在滤波过程中引入时变渐消因子,提出了一种强跟踪容积卡尔曼滤波算法(Strong Tracking Cubature Kalman Filter,STCKF)。该算法利用容积数值积分原则直接计算非线性随机函数的均值和方差,实现简单,估计精度高,并通过渐消因子自适应在线调节增益矩阵,增强了系统对突发机动的跟踪能力。结合空频域单站无源定位模型进行仿真实验表明,STCKF算法在对一般机动目标进行跟踪时,性能与CKF算法相当,并优于传统的EKF算法。当目标突变大机动时,STCKF算法的滤波性能要高于EKF以及CKF算法。 展开更多

关键词 机动目标 单站无源定位跟踪 截断正态概率模型 强跟踪滤波器 容积卡尔曼滤波

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改进的强跟踪容积卡尔曼滤波的机动目标跟踪 被引量：2

6

作者 张恒 高敏 徐超 《现代防御技术》 北大核心 2015年第6期142-147,152,共7页

机动目标的跟踪在实际中有着广泛的应用,其核心问题是机动建模和滤波算法。采用当前统计模型和容积卡尔曼滤波对机动目标进行跟踪。针对容积卡尔曼滤波在目标突发机动时跟踪性能较差的问题,借鉴强跟踪滤波思想,将渐消因子引入滤波过程,... 机动目标的跟踪在实际中有着广泛的应用,其核心问题是机动建模和滤波算法。采用当前统计模型和容积卡尔曼滤波对机动目标进行跟踪。针对容积卡尔曼滤波在目标突发机动时跟踪性能较差的问题,借鉴强跟踪滤波思想,将渐消因子引入滤波过程,提出了一种改进的强跟踪容积卡尔曼滤波算法,该算法实现简单,估计精度高,鲁棒性强。仿真结果表明,该算法有效增强了系统对目标突发机动的自适应跟踪能力,并保持了对弱机动和非机动目标良好的跟踪性能,且运算速度较快。 展开更多

关键词 机动目标 当前统计模型 容积卡尔曼滤波 强跟踪滤波器

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基于交互式多模型平方根容积卡尔曼滤波的船舶轨迹跟踪 被引量：4

7

作者 杨家轩 陈柏果 马令琪 《中国舰船研究》 CSCD 北大核心 2022年第4期12-23,共12页

[目的]针对船舶运动状态变化复杂场景下扩展卡尔曼滤波(EKF)的误差不稳定,以及单一运动模型的表征能力受限等问题,提出一种基于交互式多模型(IMM)平方根容积卡尔曼滤波(SCKF)的船舶轨迹跟踪算法。[方法]引入SCKF,并代替EKF来执行自动识... [目的]针对船舶运动状态变化复杂场景下扩展卡尔曼滤波(EKF)的误差不稳定,以及单一运动模型的表征能力受限等问题,提出一种基于交互式多模型(IMM)平方根容积卡尔曼滤波(SCKF)的船舶轨迹跟踪算法。[方法]引入SCKF,并代替EKF来执行自动识别系统(AIS)数据的轨迹跟踪;采用交互式多模型框架将恒速直线模型(CVM)、当前统计模型(CSM)和恒定转向率模型(CTM)及改进的CTM模型进行交互融合,形成3种组合模型来表征AIS轨迹的运动状态,并进行船舶轨迹跟踪实验。[结果]结果显示,对于航向、航向率和航速均发生变化的轨迹,采用组合模型1跟踪时,在轨迹6中SCKF相比EKF的位置信息的均方根误差变化幅度小,精度提高了30.06%;采用组合模型3跟踪时,相比EKF,SCKF在轨迹6中位置信息的均方根误差波动的范围最小,误差减小了60.80%,组合模型3的性能最好,但计算量也最大;对于航速不发生变化的复杂轨迹,采用组合模型2跟踪的性能接近组合模型3。[结论]所提方法能够提高AIS数据的精度并保证AIS数据误差波动的稳定性,为提高船舶运动跟踪和监测提供了可能性。 展开更多

关键词 交互式多模型 平方根容积卡尔曼滤波器 自动识别系统 轨迹跟踪

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低复杂度自适应容积卡尔曼滤波算法 被引量：9

8

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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自适应随机权重容积卡尔曼滤波交互多模型目标跟踪 被引量：3

9

作者 宋伟 李春菊 《电光与控制》 CSCD 北大核心 2023年第10期46-50,56,共6页

针对处理复杂机动目标跟踪问题,提出了一种自适应随机权重容积卡尔曼滤波(ARWCKF)算法。该算法作为交互多模型(IMM)算法的预处理过程,对不同运动模型进行滤波。为了算法的稳定性,引入了随机权重因子。使用时变因子调整马尔可夫概率转移... 针对处理复杂机动目标跟踪问题,提出了一种自适应随机权重容积卡尔曼滤波(ARWCKF)算法。该算法作为交互多模型(IMM)算法的预处理过程,对不同运动模型进行滤波。为了算法的稳定性,引入了随机权重因子。使用时变因子调整马尔可夫概率转移矩阵,提高了IMM算法概率转换精度。将所提IMM-ARWCKF算法与IMM-CKF算法对比发现,在处理复杂机动目标问题时,所提算法具有更高的跟踪精度,算法更加稳定。 展开更多

关键词 航迹跟踪 机动目标 IMM 容积卡尔曼滤波(ckf)

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星间相对测量自主导航的改进容积卡尔曼滤波 被引量：3

10

作者 张艾 李勇 《宇航学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第11期1228-1237,共10页

针对仅利用星间相对位置测量的双星自主导航系统,提出一种基于可观度的改进容积卡尔曼滤波算法。该算法从系统可观度的物理意义出发,通过对预测协方差阵进行在线调整改善标准容积卡尔曼滤波算法对系统可观度敏感和不满足滤波拟一致性等... 针对仅利用星间相对位置测量的双星自主导航系统,提出一种基于可观度的改进容积卡尔曼滤波算法。该算法从系统可观度的物理意义出发,通过对预测协方差阵进行在线调整改善标准容积卡尔曼滤波算法对系统可观度敏感和不满足滤波拟一致性等问题。对具体算例进行数值仿真,校验了该改进容积卡尔曼滤波算法在基于星间相对位置测量的双星自主导航系统中的有效性,与标准容积卡尔曼滤波相比趋稳更快,精度更高。 展开更多

关键词 自主导航 容积卡尔曼滤波(ckf) 可观性分析

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带测量偏置估计的鲁棒卡尔曼滤波算法 被引量：5

11

作者 朱光明 蒋荣欣 +2 位作者 周凡 田翔 陈耀武 《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第7期1343-1349,共7页

针对测量系统中同时存在未知的测量偏置和随机测量噪声的问题,提出带测量偏置估计的鲁棒卡尔曼滤波算法.该算法利用非零均值高斯分布对测量系统中的测量偏置和随机测量噪声进行建模,利用正态-逆威沙特分布拟合该高斯分布的均值和协方差... 针对测量系统中同时存在未知的测量偏置和随机测量噪声的问题,提出带测量偏置估计的鲁棒卡尔曼滤波算法.该算法利用非零均值高斯分布对测量系统中的测量偏置和随机测量噪声进行建模,利用正态-逆威沙特分布拟合该高斯分布的均值和协方差.该算法利用变分贝叶斯方法对该高斯分布和正态-逆威沙特分布的混合模型的时变参数进行逼近推断,在利用容积卡尔曼滤波算法进行系统状态迭代估计的同时对测量偏置进行估计以及对时变随机噪声协方差进行跟踪,在进行测量偏置估计的同时增强了滤波算法对测量野值的鲁棒性.仿真实验证明了该算法在保证系统状态估计精度的同时,能够高精度估计出测量偏置并增强了滤波算法的鲁棒性. 展开更多

关键词 测量偏置估计 鲁棒性 正态-逆威沙特分布 变分贝叶斯 容积卡尔曼滤波器

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基于SSRCKF的纯角度和纯距离跟踪滤波器 被引量：1

12

作者 张星星 刘乐文 《舰船电子工程》 2021年第7期73-79,共7页

针对纯角度跟踪(BOT)和纯距离跟踪(ROT)所具有部分可观测性和高度非线性,论文研究并提出了球面单纯形—径向容积卡尔曼纯角度和纯距离跟踪滤波器。首先,由于广泛应用的容积卡尔曼滤波器(CKF)在纯角度和纯距离跟踪模型下的滤波精度较低,... 针对纯角度跟踪(BOT)和纯距离跟踪(ROT)所具有部分可观测性和高度非线性,论文研究并提出了球面单纯形—径向容积卡尔曼纯角度和纯距离跟踪滤波器。首先,由于广泛应用的容积卡尔曼滤波器(CKF)在纯角度和纯距离跟踪模型下的滤波精度较低,同时计算复杂度较高,基于此,论文研究了基于球面单纯形准则和径向准则的最新的滤波算法球面单纯形—径向容积卡尔曼滤波(SSRCKF),该滤波算法不仅提高了滤波精度,同时相比于传统的高阶CKF,SSRCKF的积分点的个数更少,有效地减少了计算复杂度。最后,结合纯角度跟踪模型和纯距离跟踪模型与SSRCKF,论文提出了球面单纯形—径向容积卡尔曼纯角度和纯距离跟踪滤波器。仿真实验验证了该滤波算法的有效性。 展开更多

关键词 容积卡尔曼滤波器 球面单纯形准则 纯方位跟踪 纯距离跟踪

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随机超曲面模型容积卡尔曼扩展目标跟踪算法

13

作者 李国财 《舰船电子工程》 2021年第2期31-35,共5页

针对复杂环境下不规则形状的星凸形扩展目标跟踪问题,论文提出了一种基于随机超曲面模型(RHM)的容积卡尔曼扩展目标跟踪算法。首先,利用随机超曲面模型对星凸形扩展目标的量测源进行建模,建立扩展目标的跟踪滤波量测模型。然后,详细推... 针对复杂环境下不规则形状的星凸形扩展目标跟踪问题,论文提出了一种基于随机超曲面模型(RHM)的容积卡尔曼扩展目标跟踪算法。首先,利用随机超曲面模型对星凸形扩展目标的量测源进行建模,建立扩展目标的跟踪滤波量测模型。然后,详细推导并提出基于RHM的容积卡尔曼扩展目标跟踪算法的实现过程。最后,通过构造具有不规则形状的扩展目标跟踪仿真实验验证了论文所提算法的有效性。 展开更多

关键词 扩展目标跟踪 随机超曲面模型 量测源模型 容积卡尔曼滤波器

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基于逆协方差交叉融合的多传感器非线性滤波器 被引量：5

14

作者 刘金钢 郝钢 《黑龙江大学工程学报》 2021年第4期59-65,共7页

为了解决互协方差未知的多传感器非线性系统的融合估计问题,针对非线性系统提出了基于序贯逆协方差交叉和并行逆协方差交叉的两种容积卡尔曼融合估计算法。各个子系统通过容积卡尔曼滤波器得到滤波估计,分别利用序贯逆协方差交叉融合算... 为了解决互协方差未知的多传感器非线性系统的融合估计问题,针对非线性系统提出了基于序贯逆协方差交叉和并行逆协方差交叉的两种容积卡尔曼融合估计算法。各个子系统通过容积卡尔曼滤波器得到滤波估计,分别利用序贯逆协方差交叉融合算法和并行逆协方差交叉融合算法对各子系统局部估计进行融合。两种算法可有效地避免求解高维的权系数凸优化问题,降低了计算负担。当传感器数目很多时,并行逆协方差交叉融合算法因其多层并行结构可以显著节约融合时间。最后仿真结果证明了算法的有效性。 展开更多

关键词 多传感器信息融合 逆协方差交叉融合 容积卡尔曼滤波器 非线性系统

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一种非线性GM-PHD滤波新方法 被引量：14

15

作者 王品 谢维信 +1 位作者 刘宗香 李鹏飞 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第8期1597-1602,共6页

为了解决目标数未知情况下的多目标跟踪问题,提出了一种非线性条件下的高斯混合概率假设密度滤波新方法.该方法利用三阶球面容积-径向采样规则计算目标状态的概率分布特性,解决了状态方程和观测方程的非线性计算问题,利用模糊门限对滤... 为了解决目标数未知情况下的多目标跟踪问题,提出了一种非线性条件下的高斯混合概率假设密度滤波新方法.该方法利用三阶球面容积-径向采样规则计算目标状态的概率分布特性,解决了状态方程和观测方程的非线性计算问题,利用模糊门限对滤波器的剪枝方法进行了优化,避免了高斯项数目的指数增长,利用观测数据生成新目标密度,使滤波器具备了对观测空间任意位置随机出现新目标的跟踪能力.通过仿真实验比较了四种非线性高斯混合概率假设密度滤波方法的性能,实验结果验证了提出算法的有效性. 展开更多

关键词 多目标跟踪 随机有限集 概率假设密度滤波器 容积卡尔曼滤波 模糊门限

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单站无源定位中的抗野值鲁棒CKF算法 被引量：2

16

作者 霍光 李冬海 李晶 《雷达科学与技术》 2013年第4期419-423,共5页

单站无源定位系统的测量噪声中如果出现野值,会影响滤波器的估计精度和稳定性,严重时还会导致滤波器发散。针对这一问题,基于Bayes定理并结合归一化受污染正态模型,提出了一种抗野值鲁棒容积卡尔曼滤波算法。该算法采用球面径向积分原... 单站无源定位系统的测量噪声中如果出现野值,会影响滤波器的估计精度和稳定性,严重时还会导致滤波器发散。针对这一问题,基于Bayes定理并结合归一化受污染正态模型,提出了一种抗野值鲁棒容积卡尔曼滤波算法。该算法采用球面径向积分原则直接计算非线性函数的均值和方差,并对测量误差建立一个归一化的受污染正态模型,然后根据野值出现的后验概率来自适应调整测量预测残差的方差阵。结合空频域单站无源定位模型进行仿真实验表明,该算法可以较好地抑制测量噪声中的离散或成片连续野值的不利影响,具有较强的鲁棒性。 展开更多

关键词 单站无源定位 容积卡尔曼滤波(ckf) 鲁棒性 抗野值 Bayes原理

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基于马氏距离结合自适应滤波的协同定位方法 被引量：10

17

作者 徐博 王权达 +1 位作者 李盛新 王连钊 《中国惯性技术学报》 EI CSCD 北大核心 2021年第5期617-624,共8页

在双艇交替领航协同导航系统中,水声测距设备易受水下复杂环境等因素影响引起量测信息出现异常,导致协同导航系统定位误差增大。为了解决该问题,设计了一种基于马氏距离结合自适应容积卡尔曼滤波器的协同定位算法。采用新息序列马氏距... 在双艇交替领航协同导航系统中,水声测距设备易受水下复杂环境等因素影响引起量测信息出现异常,导致协同导航系统定位误差增大。为了解决该问题,设计了一种基于马氏距离结合自适应容积卡尔曼滤波器的协同定位算法。采用新息序列马氏距离故障检测法对系统进行评估,利用卡方假设检验原理对量测异常进行判断,再构造自适应因子对协方差矩阵进行在线修正,提高算法的鲁棒性。最后利用自适应容积卡尔曼滤波算法实现协同导航系统的实时数据融合。利用湖试试验数据进行仿真,在量测异常情况下,从艇最大定位误差不超过15 m,结果表明所提出的算法能有效地提高在量测异常情况下协同导航系统定位精度。 展开更多

关键词 协同导航系统 马氏距离 自适应容积卡尔曼滤波器 量测异常 数据融合

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基于TACKF的海面目标航向航速估计算法 被引量：1

18

作者 程然 何科峰 缪礼锋 《雷达科学与技术》 北大核心 2017年第4期368-374,共7页

航向航速是海面目标的重要特征,能准确估计出目标的航向航速对于海面目标的跟踪、识别和打击具有非常重要的意义。由于海面目标跟踪中易出现量测高精度、系统复杂强非线性等情况,导致传统非线性滤波器对海面目标航向航速的估计精度不高... 航向航速是海面目标的重要特征,能准确估计出目标的航向航速对于海面目标的跟踪、识别和打击具有非常重要的意义。由于海面目标跟踪中易出现量测高精度、系统复杂强非线性等情况,导致传统非线性滤波器对海面目标航向航速的估计精度不高。此外,海面运动目标自身速度较慢,滤波器的稳态波动对海面目标的航速估计影响较大。针对上述问题,提出了一种基于截断的自适应容积卡尔曼滤波器(TACKF)的海面目标航向航速估计算法。仿真结果表明,所提出的TACKF算法较传统的非线性滤波算法有显著的性能提升,可以有效提高复杂环境下海面目标航向航速的估计精度。 展开更多

关键词 海面目标 航向航速 机载雷达 截断的自适应容积卡尔曼滤波器

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基于IRSRCKF高超声速目标跟踪

19

作者 李志飞 周宏宇 +3 位作者 张剑云 张正言 马驹 韩旭 《太赫兹科学与电子信息学报》 北大核心 2019年第5期811-817,共7页

以临近空间高超声速目标作为研究对象,提出一种迭代简化平方根容积卡尔曼滤波算法(IRSRCKF)。该算法以平方根容积卡尔曼滤波算法(SRCKF)为理论框架,针对SRCKF算法对于系统的状态方程为线性时需用容积点进行加权求和的缺点,对SRCKF算法... 以临近空间高超声速目标作为研究对象,提出一种迭代简化平方根容积卡尔曼滤波算法(IRSRCKF)。该算法以平方根容积卡尔曼滤波算法(SRCKF)为理论框架,针对SRCKF算法对于系统的状态方程为线性时需用容积点进行加权求和的缺点,对SRCKF算法的时间更新环节线性简化,提高了实时性;结合迭代运算的思想,充分利用量测信息,对量测更新过程进行迭代运算,提高了跟踪精确度。仿真验证结果表明,该算法具有较高的精确性和有效性,为临近空间高超声速目标的跟踪提供了一种新方法。 展开更多

关键词 临近空间 平方根容积卡尔曼滤波器 线性简化 迭代

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基于LMI和BP网络的非线性矩阵加权次优融合算法

20

作者 郭航延 郝钢 《黑龙江大学工程学报（中英俄文）》 2024年第2期50-57,共8页

为了解决互协方差未知的多传感器非线性系统融合估计问题,提出了一种改进的矩阵加权次优融合算法。利用舒尔补定理推导出线性最小方差意义下基于矩阵融合的最简约束条件。此约束条件可保证融合估计误差方差的正定性,以及所提出次优融合... 为了解决互协方差未知的多传感器非线性系统融合估计问题,提出了一种改进的矩阵加权次优融合算法。利用舒尔补定理推导出线性最小方差意义下基于矩阵融合的最简约束条件。此约束条件可保证融合估计误差方差的正定性,以及所提出次优融合估计的一致性;基于线性矩阵不等式(LMI)提出了一种矩阵加权次优融合估计。考虑到LMI算法优化过程中存在的耗时问题,采用BP网络获取最优值;结合容积卡尔曼滤波算法(CKF),提出了基于LMI算法和BP网络的非线性矩阵加权次优融合算法。仿真分析结果证明了算法应用于非线性系统的有效性。 展开更多

关键词 矩阵加权次优融合 线性矩阵不等式 BP网络 容积卡尔曼滤波器

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