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基于自适应强跟踪CQKF的目标跟踪算法
被引量：
9
1
作者
刘畅
杨锁昌
+1 位作者
汪连栋
张宽桥
《北京航空航天大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018年第5期982-990,共9页
针对容积积分卡尔曼滤波(CQKF)受模型不确定性影响较大及需要精确已知噪声统计特性的缺点,提出了一种自适应强跟踪CQKF算法。该算法根据强跟踪滤波原理,引入渐消因子调整状态预测协方差矩阵,强迫残差序列正交,有效抑制了模型不确定性引...
针对容积积分卡尔曼滤波(CQKF)受模型不确定性影响较大及需要精确已知噪声统计特性的缺点,提出了一种自适应强跟踪CQKF算法。该算法根据强跟踪滤波原理,引入渐消因子调整状态预测协方差矩阵,强迫残差序列正交,有效抑制了模型不确定性引起的滤波发散。在滤波过程中,利用Sage-Husa时变噪声统计估值器对过程噪声及量测噪声实时估计,提高了算法在未知时变噪声环境下的滤波精度。目标跟踪仿真实验验证了算法的有效性和鲁棒性。
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关键词
目标跟踪
容积积分卡尔曼滤波
(CQKF)
强跟踪
滤波
噪声统计估值器
自适应
滤波
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职称材料
基于变中心最大熵CQKF的WiFi/IMU组合定位方法
被引量：
1
2
作者
张丽杰
郝利军
李志宇
《导航定位学报》
CSCD
2021年第5期48-53,共6页
针对移动目标室内定位噪声大、精度低等问题,提出了一种基于变中心最大熵容积积分卡尔曼滤波的无线保真(WiFi)与惯性测量单元(IMU)组合定位方法。该方法将变中心最大熵准则引入容积积分卡尔曼滤波(CQKF),对量测噪声进行实时最优估计,并...
针对移动目标室内定位噪声大、精度低等问题,提出了一种基于变中心最大熵容积积分卡尔曼滤波的无线保真(WiFi)与惯性测量单元(IMU)组合定位方法。该方法将变中心最大熵准则引入容积积分卡尔曼滤波(CQKF),对量测噪声进行实时最优估计,并采用变中心最大熵CQKF滤波算法,分别对WiFi定位结果进行滤波和对WiFi/IMU组合系统数据进行融合。实验结果表明:WiFi/IMU组合定位方法比单独WiFi或单独IMU定位的定位误差至少减少81%;变中心最大熵CQKF比CQKF具有更高的滤波性能,可使定位误差减少38%,收敛速度提高1.78倍。
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关键词
室内定位
无线保真
惯性测量单元
变中心最大熵
容积积分卡尔曼滤波
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职称材料
改进WKNN结合最大熵CQKF的室内定位方法
被引量：
4
3
作者
郝利军
张丽杰
《电子测量技术》
2020年第23期46-50,共5页
为了提高移动目标的室内定位精度,本文提出一种改进加权K近邻法(WKNN)结合最大熵容积积分卡尔曼滤波(MCCQKF)的WiFi室内定位方法。该方法对WKNN定位算法进行改进,采用马氏距离作为WKNN中距离的度量方法,其次计算接入点信号取值的差异程...
为了提高移动目标的室内定位精度,本文提出一种改进加权K近邻法(WKNN)结合最大熵容积积分卡尔曼滤波(MCCQKF)的WiFi室内定位方法。该方法对WKNN定位算法进行改进,采用马氏距离作为WKNN中距离的度量方法,其次计算接入点信号取值的差异程度,将其作为移动目标与参考点之间马氏距离的权重参数,并用该加权距离对参考点位置进行加权估计移动目标位置。通过将最大熵准则引入CQKF得到MCCQKF,并采用MCCQKF算法对改进WKNN得到的定位结果进行滤波,有效地提高定位精度。实验结果表明,改进WKNN比传统WKNN具有更小的定位误差,MCCQKF不但具有较高的估计精度,而且相比于未采用滤波处理的定位结果,MCCQKF可使定位误差减小53.2%。
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关键词
位置指纹定位
加权K近邻法
马氏距离
最大熵准则
容积积分卡尔曼滤波
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职称材料
题名
基于自适应强跟踪CQKF的目标跟踪算法
被引量：
9
1
作者
刘畅
杨锁昌
汪连栋
张宽桥
机构
军械工程学院导弹工程系
电子信息系统复杂电磁环境效应国家重点实验室
出处
《北京航空航天大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018年第5期982-990,共9页
文摘
针对容积积分卡尔曼滤波(CQKF)受模型不确定性影响较大及需要精确已知噪声统计特性的缺点,提出了一种自适应强跟踪CQKF算法。该算法根据强跟踪滤波原理,引入渐消因子调整状态预测协方差矩阵,强迫残差序列正交,有效抑制了模型不确定性引起的滤波发散。在滤波过程中,利用Sage-Husa时变噪声统计估值器对过程噪声及量测噪声实时估计,提高了算法在未知时变噪声环境下的滤波精度。目标跟踪仿真实验验证了算法的有效性和鲁棒性。
关键词
目标跟踪
容积积分卡尔曼滤波
(CQKF)
强跟踪
滤波
噪声统计估值器
自适应
滤波
Keywords
target tracking
cubature quadrature Kalman filter （CQKF）
strong tracking filter
noise statistics estimators
adaptive filter
分类号
TN953 [电子电信—信号与信息处理]
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职称材料
题名
基于变中心最大熵CQKF的WiFi/IMU组合定位方法
被引量：
1
2
作者
张丽杰
郝利军
李志宇
机构
内蒙古工业大学电力学院
内蒙古机电控制重点实验室
出处
《导航定位学报》
CSCD
2021年第5期48-53,共6页
基金
国家自然科学基金项目(61663034)
内蒙古自然科学基金项目(2020MS06019)。
文摘
针对移动目标室内定位噪声大、精度低等问题,提出了一种基于变中心最大熵容积积分卡尔曼滤波的无线保真(WiFi)与惯性测量单元(IMU)组合定位方法。该方法将变中心最大熵准则引入容积积分卡尔曼滤波(CQKF),对量测噪声进行实时最优估计,并采用变中心最大熵CQKF滤波算法,分别对WiFi定位结果进行滤波和对WiFi/IMU组合系统数据进行融合。实验结果表明:WiFi/IMU组合定位方法比单独WiFi或单独IMU定位的定位误差至少减少81%;变中心最大熵CQKF比CQKF具有更高的滤波性能,可使定位误差减少38%,收敛速度提高1.78倍。
关键词
室内定位
无线保真
惯性测量单元
变中心最大熵
容积积分卡尔曼滤波
Keywords
indoor positioning
wireless fidelity
intertial measurement unit
variable center maximum correntropy
cubature quadrature Kalman filter
分类号
P228 [天文地球—大地测量学与测量工程]
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职称材料
题名
改进WKNN结合最大熵CQKF的室内定位方法
被引量：
4
3
作者
郝利军
张丽杰
机构
内蒙古工业大学电力学院内蒙古机电控制重点实验室
出处
《电子测量技术》
2020年第23期46-50,共5页
基金
国家自然科学基金(61663034)
内蒙古科技成果转化项目(CGZH2018129)
内蒙古自然科学基金(2020MS06019)项目资助。
文摘
为了提高移动目标的室内定位精度,本文提出一种改进加权K近邻法(WKNN)结合最大熵容积积分卡尔曼滤波(MCCQKF)的WiFi室内定位方法。该方法对WKNN定位算法进行改进,采用马氏距离作为WKNN中距离的度量方法,其次计算接入点信号取值的差异程度,将其作为移动目标与参考点之间马氏距离的权重参数,并用该加权距离对参考点位置进行加权估计移动目标位置。通过将最大熵准则引入CQKF得到MCCQKF,并采用MCCQKF算法对改进WKNN得到的定位结果进行滤波,有效地提高定位精度。实验结果表明,改进WKNN比传统WKNN具有更小的定位误差,MCCQKF不但具有较高的估计精度,而且相比于未采用滤波处理的定位结果,MCCQKF可使定位误差减小53.2%。
关键词
位置指纹定位
加权K近邻法
马氏距离
最大熵准则
容积积分卡尔曼滤波
Keywords
location fingerprint positioning
weighted K-nearest neighbor method
Mahalanobis distance
maximum correntropy criterion
cubature quadrature Kalman filter
分类号
TP2 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
TN92 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于自适应强跟踪CQKF的目标跟踪算法
刘畅
杨锁昌
汪连栋
张宽桥
《北京航空航天大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018
9
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于变中心最大熵CQKF的WiFi/IMU组合定位方法
张丽杰
郝利军
李志宇
《导航定位学报》
CSCD
2021
1
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
改进WKNN结合最大熵CQKF的室内定位方法
郝利军
张丽杰
《电子测量技术》
2020
4
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职称材料
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