基于量子粒子群优化容积卡尔曼滤波的LANDMARC室内定位算法 被引量：8

1

作者 张悦 袁莉芬 +1 位作者 何怡刚 吕密 《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2018年第2期72-79,共8页

针对噪声环境下,基于标准容积卡尔曼滤波的LANDMARC室内定位算法因噪声特性估计不准,引起滤波性能下降而导致定位误差较大的问题,提出一种基于量子粒子群优化容积卡尔曼滤波的LANDMARC室内定位算法。该算法首先建立基于LANDMARC定位框... 针对噪声环境下,基于标准容积卡尔曼滤波的LANDMARC室内定位算法因噪声特性估计不准,引起滤波性能下降而导致定位误差较大的问题,提出一种基于量子粒子群优化容积卡尔曼滤波的LANDMARC室内定位算法。该算法首先建立基于LANDMARC定位框架下的运动目标动态模型,然后引入量子粒子群优化技术对容积卡尔曼滤波中时间更新过程的状态预测值进行优化,以降低因畸变噪声引起的误差;最后将改进的容积卡尔曼滤波算法应用到运动目标状态估计中。实验结果表明,所提算法定位误差均值为0.175 m,与相同环境下传统的LANDMARC算法、基于容积卡尔曼滤波的LANDMARC算法以及基于粒子群优化容积卡尔曼滤波的LANDMARC算法相比,定位精度和稳定性均有明显提高,且运算时间比基于粒子群优化的算法少,应用在室内定位中能够得到较为真实的目标移动轨迹。 展开更多

关键词 量子粒子群优化算法 容积卡尔曼滤波算法 定位模型 噪声特性

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基于后向平滑容积卡尔曼滤波的单站无源定位算法 被引量：6

2

作者 霍光 李冬海 《信号处理》 CSCD 北大核心 2013年第1期68-74,共7页

单站无源定位跟踪是一个典型的非线性滤波问题,由于测量精度不高、初始误差较大等原因容易导致滤波算法定位精度低、收敛速度慢。本文将一种新型的滤波算法——容积卡尔曼滤波(cubature Kalman filter,CKF)应用于单站无源定位领域,并将... 单站无源定位跟踪是一个典型的非线性滤波问题,由于测量精度不高、初始误差较大等原因容易导致滤波算法定位精度低、收敛速度慢。本文将一种新型的滤波算法——容积卡尔曼滤波(cubature Kalman filter,CKF)应用于单站无源定位领域,并将后向平滑思想与CKF算法相结合,提出了一种后向平滑容积卡尔曼滤波算法(backward-smoothing CKF,BSCKF)。该算法使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,并采用后向平滑值进行递归滤波,具有更优的非线性估计性能。仿真实验表明,与EKF、UKF和CKF算法相比,BSCKF算法的定位精度更高、收敛速度更快。 展开更多

关键词 单站无源定位跟踪 滤波算法 容积原则 后向平滑 容积卡尔曼滤波

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基于修正的自适应平方根容积卡尔曼滤波算法 被引量：9

3

作者 李春辉 马健 +3 位作者 杨永建 肖冰松 邓有为 盛涛 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2021年第7期1824-1830,共7页

目标建模不确定性会造成滤波算法性能下降,通过构建强跟踪滤波器(strong tracking filter,STF)可以提升滤波算法的自适应性,但是构建STF时存在理论推导复杂、求解计算量大等局限和不足,针对上述问题,在平方根容积卡尔曼滤波(square-root... 目标建模不确定性会造成滤波算法性能下降,通过构建强跟踪滤波器(strong tracking filter,STF)可以提升滤波算法的自适应性,但是构建STF时存在理论推导复杂、求解计算量大等局限和不足,针对上述问题,在平方根容积卡尔曼滤波(square-root cubature Kalman filter,SRCKF)的基础上,提出一种基于修正的自适应SRCKF算法。该算法通过设置判定门限和修正准则,直接对状态预测值或滤波增益进行修正以平衡先验的预测值和后验反馈的量测值在滤波中所占的比重,进而减小状态估计误差。仿真结果表明,所提算法具有在目标状态突变和量测非线性时的良好滤波性能和数值稳定性,同时相比较需要计算渐消因子的STF算法,该算法在计算量和收敛速度上具有优势。 展开更多

关键词 目标建模 平方根容积卡尔曼滤波 修正算法 自适应滤波

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基于固定点迭代的Huber鲁棒容积卡尔曼滤波算法 被引量：3

4

作者 李松 刘哲 +2 位作者 唐小妹 吴健 王飞雪 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2021年第16期90-96,共7页

对于非线性系统而言,容积卡尔曼滤波(Cubature Kalman Filter,CKF)算法是处理状态估计问题的一种有效方法,并且其在高斯噪声下可以获得良好的估计性能。然而,当噪声被重尾噪声污染时,其性能通常会急剧下降。为解决此问题,将Huber方法应... 对于非线性系统而言,容积卡尔曼滤波(Cubature Kalman Filter,CKF)算法是处理状态估计问题的一种有效方法,并且其在高斯噪声下可以获得良好的估计性能。然而,当噪声被重尾噪声污染时,其性能通常会急剧下降。为解决此问题,将Huber方法应用于CKF框架中,取代了传统的最小均方误差(Minimum Mean Square Error,MMSE)准则,以提高算法的鲁棒性。在所提算法中,通过将量测方程线性化构造了线性回归模型,并采用固定点迭代的方法求解基于Huber方法的最小化问题。因此,推导了基于固定点迭代的Huber鲁棒CKF(FP-IHCKF)算法,在该算法中先验信息和量测信息通过Huber方法进行了重构。通过对再入目标跟踪问题进行仿真,验证了所提算法的有效性和鲁棒性。 展开更多

关键词 非线性滤波 容积卡尔曼滤波(CKF) Huber方法 鲁棒性 固定点算法

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低复杂度自适应容积卡尔曼滤波算法 被引量：12

5

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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改进的基于奇异值分解的抗差容积卡尔曼滤波算法在全球定位导航中的应用 被引量：6

6

作者 王姚宇 陈仁文 张祥 《科学技术与工程》 北大核心 2021年第6期2356-2362,共7页

非线性动态系统存在非线性和噪声不确定的问题,容积卡尔曼滤波对解算该类系统有较好的精度,为了提升导航系统对异常观测值的稳定性,对采样数据进行均值滤波处理,降低干扰较大的采样数据对于滤波结果的影响。用奇异值分解代替Cholesky分... 非线性动态系统存在非线性和噪声不确定的问题,容积卡尔曼滤波对解算该类系统有较好的精度,为了提升导航系统对异常观测值的稳定性,对采样数据进行均值滤波处理,降低干扰较大的采样数据对于滤波结果的影响。用奇异值分解代替Cholesky分解,改善滤波稳定性,避免先验协方差非正定而降低滤波性能。最后通过引入抗差因子调节观测协方差矩阵,再次减少观测异常值对于滤波结果的影响。采用仿真实验进行分析,改进的抗差容积卡尔曼滤波算法对于减弱异常观测值影响有良好的效果。 展开更多

关键词 容积卡尔曼滤波(CKF) 奇异值分解(SVD) 抗差算法 均值滤波

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H ∞ 模糊自适应容积卡尔曼滤波 被引量：3

7

作者 刘胜 牛鸿敏 +1 位作者 张兰勇 郭晓杰 《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第3期404-410,共7页

针对滤波过程中噪声统计特性不准确及非零均值噪声统计特性的情况,本文依据H∞卡尔曼滤波和容积卡尔曼滤波理论,设计了一种H∞模糊自适应容积卡尔曼滤波方法,有效地提高滤波的精度以及对系统未建模动态的鲁棒性。考虑到容积卡尔曼滤波... 针对滤波过程中噪声统计特性不准确及非零均值噪声统计特性的情况,本文依据H∞卡尔曼滤波和容积卡尔曼滤波理论,设计了一种H∞模糊自适应容积卡尔曼滤波方法,有效地提高滤波的精度以及对系统未建模动态的鲁棒性。考虑到容积卡尔曼滤波过程中需要已知噪声的先验统计特性的情况,提出了一种模糊自适应方法对系统噪声和测量噪声进行估计,从而提高滤波的稳定性和收敛的快速性。通过仿真实验表明:本文提出的H∞自适应容积卡尔曼滤波能够对噪声特性进行有效的估计,在系统存在参数摄动的情况下具有更高的鲁棒性。 展开更多

关键词 H∞滤波 容积卡尔曼滤波 非线性滤波 模糊规则 自适应算法 噪声统计估计 线性化 鲁棒性

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基于容积卡尔曼滤波的输电线路弧垂预测 被引量：3

8

作者 范佳欣 郭权利 《现代电子技术》 2023年第23期173-177,共5页

输电线路弧垂是线路安全运维的重要指标,为减少因弧垂过大或过小而产生运行时的安全问题,必须要考虑输电线路在不同气候条件下的应力及弧垂值,因此输电线路弧垂的预测具有重要意义。针对这一现象,国内外学者采用神经网络等预测算法对弧... 输电线路弧垂是线路安全运维的重要指标,为减少因弧垂过大或过小而产生运行时的安全问题,必须要考虑输电线路在不同气候条件下的应力及弧垂值,因此输电线路弧垂的预测具有重要意义。针对这一现象,国内外学者采用神经网络等预测算法对弧垂进行评估,但在实现动态实时估计的方法较少。文中采用输电线路模型优化融合容积卡尔曼模型,实现在不同工况下输电线路弧垂模拟预测。该方法利用系统状态方程,通过对输入输出数据的观测,对系统的状态进行最优估计,在含有不确定因素的动态系统中对数据进行实时追踪并修正,估计出真实发生的情况。通过对几种工作状态的导线应力预测,并与真实情况进行对比得出该算法具有良好的精度及动态性,为恶劣天气下高压输电线路无人巡检和预防故障的发生提供可能。 展开更多

关键词 输电线路 弧垂 算法预测 容积卡尔曼滤波 动态估计 导线应力

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一种自适应滤波与干扰观测器相结合的大型舰船状态估计算法 被引量：4

9

作者 王泳安 李东光 +1 位作者 吴浩 刘洋 《兵工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第7期2318-2328,共11页

为满足航母等大型舰船目标的状态估计要求,提出一种由非线性干扰观测器和强跟踪容积卡尔曼滤波算法融合形成的交互多模型强补偿容积卡尔曼滤波算法。引入非线性干扰观测器,完成由外界不确定因素引起的干扰总量的估计,并对观测器稳定性... 为满足航母等大型舰船目标的状态估计要求,提出一种由非线性干扰观测器和强跟踪容积卡尔曼滤波算法融合形成的交互多模型强补偿容积卡尔曼滤波算法。引入非线性干扰观测器,完成由外界不确定因素引起的干扰总量的估计,并对观测器稳定性进行证明。使用估计的干扰值实时修正强跟踪容积卡尔曼滤波的过程参数,最终形成交互多模型强补偿容积卡尔曼滤波算法,完成对目标状态相对准确的估计。研究结果表明:新提出的滤波算法能够较为准确地完成对目标状态的估计,与变结构多模型粒子滤波算法、变结构多模型无迹卡尔曼滤波算法和交互多模型强跟踪容积卡尔曼滤波算法相比,在目标位置和速度估计上具有更高的估计精度。 展开更多

关键词 舰船 目标状态估计 交互多模型强补偿容积卡尔曼滤波 自适应滤波算法 干扰观测器

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基于SRCKF算法的锂离子电池荷电状态估计

10

作者 肜瑶 张洋洋 吕运朋 《电池》 北大核心 2025年第2期273-278,共6页

为提高荷电状态(SOC)估计的精度,以磷酸铁锂锂离子电池为研究对象,在双极化等效电路模型的基础上,分析容积卡尔曼滤波器(CKF)的SOC估计过程。针对CKF算法发散的问题,采用平方根容积卡尔曼滤波(SRCKF)算法进行电池SOC估计。SRCKF算法通... 为提高荷电状态(SOC)估计的精度,以磷酸铁锂锂离子电池为研究对象,在双极化等效电路模型的基础上,分析容积卡尔曼滤波器(CKF)的SOC估计过程。针对CKF算法发散的问题,采用平方根容积卡尔曼滤波(SRCKF)算法进行电池SOC估计。SRCKF算法通过引入正交三角(QR)分解,误差协方差矩阵在计算过程中以平方根的形式传播,从而确保矩阵的正定和对称。与CKF算法对比发现,SRCKF算法的估计误差为2.0534×10-4 V,说明可以提高SOC估计的精度。 展开更多

关键词 磷酸铁锂锂离子电池 双极化模型 平方根容积卡尔曼滤波(SRCKF)算法 荷电状态(SOC)估计

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δ-广义标签多伯努利滤波算法的非线性扩展 被引量：1

11

作者 齐美彬 胡晶晶 +1 位作者 程佩琳 靳学明 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2021年第12期3571-3578,共8页

针对高斯混合(Gaussian mixture,GM)实现的变分贝叶斯-δ-广义标签多伯努利(variational Bayesian-δ-generalized labeled multi-Bernoulli,VB-δ-GLMB)滤波算法在非线性场景下跟踪性能较低这一问题,结合基于临近点算法(proximal point... 针对高斯混合(Gaussian mixture,GM)实现的变分贝叶斯-δ-广义标签多伯努利(variational Bayesian-δ-generalized labeled multi-Bernoulli,VB-δ-GLMB)滤波算法在非线性场景下跟踪性能较低这一问题,结合基于临近点算法(proximal point algorithm,PPA)和变分贝叶斯(variational Bayesian,VB)的迭代优化与容积卡尔曼滤波(cubature Kalman filtering,CKF),提出一种适用于非线性模型的机动多目标跟踪算法。该算法在GM-VB-δ-GLMB的基础上采用逆伽马(inverse-Gamma,IG)和高斯乘积混合分布近似量测噪声协方差和状态联合后验分布;利用PPA-CKF-VB(PCKF-VB)方法对传递过程中的高斯项参数进行预测更新;最后为提高滤波精度进行变分贝叶斯容积RTS(VB cubature Rauch-Tung-Striebel,VB-CRTS)平滑。仿真结果表明,对于量测噪声未知的非线性系统,所提的算法与现有的VB-δ-GLMB算法相比目标跟踪精度有显著提高。 展开更多

关键词 δ-广义标签多伯努利算法 非线性模型 容积卡尔曼滤波 临近点算法 变分贝叶斯近似

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基于抗差自适应CKF的水下重力匹配导航SITAN算法 被引量：1

12

作者 付林威 赵东明 +1 位作者 范雕 付林 《海洋测绘》 CSCD 北大核心 2024年第2期5-8,26,共5页

为提高水下重力匹配算法的定位精度和稳健性,将容积卡尔曼滤波应用到水下重力匹配惯性导航中,同时引入抗差估计和自适应因子,提出了基于抗差自适应容积卡尔曼滤波的水下重力匹配导航SITAN算法。利用重力异常模型数据开展仿真实验,结果表... 为提高水下重力匹配算法的定位精度和稳健性,将容积卡尔曼滤波应用到水下重力匹配惯性导航中,同时引入抗差估计和自适应因子,提出了基于抗差自适应容积卡尔曼滤波的水下重力匹配导航SITAN算法。利用重力异常模型数据开展仿真实验,结果表明,所提算法能有效修正惯导整体航迹,在观测值未加入粗差的情况下较普通容积卡尔曼滤波算法提高了76%的导航定位精度,在观测值加入30 mGal粗差的情况下,提高了88%的导航定位精度。该研究成果可为后续水下重力匹配导航算法的理论研究及工程实践提供一定的数据支撑。 展开更多

关键词 水下重力匹配导航 容积卡尔曼滤波 抗差估计 自适应因子 SITAN算法

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基于球面单径容积准则的多雷达分布式再入目标实时跟踪算法

13

作者 李春月 廖育荣 +1 位作者 倪淑燕 陈帅 《科学技术与工程》 北大核心 2018年第2期180-185,共6页

针对多雷达对再入目标的实时跟踪问题,提出一种基于球面单径容积准则的分布式容积卡尔曼滤波算法。首先,利用球面单径容积准则近似计算非线性高斯权重积分,然后由统计线性误差传播方法等价表示滤波过程中的互协方差矩阵;最后通过一致性... 针对多雷达对再入目标的实时跟踪问题,提出一种基于球面单径容积准则的分布式容积卡尔曼滤波算法。首先,利用球面单径容积准则近似计算非线性高斯权重积分,然后由统计线性误差传播方法等价表示滤波过程中的互协方差矩阵;最后通过一致性算法将单雷达容积卡尔曼滤波器所得时间更新结果与邻居雷达间进行信息交互与一致化处理,得到分布式球面单径容积卡尔曼滤波算法。该算法提高了再入弹道目标跟踪精度;无信息融合中心的通信拓扑结构降低了雷达间的通信量与计算量,提高了整个系统的生存能力。数值仿真结果验证了算法的有效性。 展开更多

关键词 再入目标 分布式 球面单径 容积卡尔曼滤波 一致性算法

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降维CKF算法及其在SINS初始对准中的应用 被引量：9

14

作者 钱华明 葛磊 +1 位作者 黄蔚 彭宇 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2013年第7期1492-1497,共6页

针对常规容积卡尔曼滤波(cubature Kalman filter,CKF)算法在捷联惯导系统(strapdown inertialnavigation system,SINS)大方位失准角初始对准中采样点个数与状态向量维数成正比、计算量较大的问题,提出了降维CKF算法。与常规CKF算法相比... 针对常规容积卡尔曼滤波(cubature Kalman filter,CKF)算法在捷联惯导系统(strapdown inertialnavigation system,SINS)大方位失准角初始对准中采样点个数与状态向量维数成正比、计算量较大的问题,提出了降维CKF算法。与常规CKF算法相比,该算法只对离散化后的SINS非线性误差模型中的大方位失准角进行采样,再利用三阶球面-相径容积规则计算后验均值和协方差,从而将采样向量从10维降低到1维,采样点数量从20个下降到2个,减小了计算量。仿真实验结果表明,该算法与常规CKF算法具有相同的对准精度,计算时间仅为常规CKF算法的1/3,是一种较为实用的方法。 展开更多

关键词 捷联惯导系统 初始对准 常规容积卡尔曼滤波算法 降维容积卡尔曼滤波算法 三阶球面-相径容积规则

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非高斯噪声下的参数自适应高斯混合CQKF算法 被引量：6

15

作者 孟东 缪玲娟 +1 位作者 邵海俊 沈军 《北京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第10期1079-1084,共6页

研究非高斯噪声环境下的高斯混合滤波方法,进行纯方位跟踪系统的目标跟踪.利用改进的参数自适应方法,调整位移参数的大小,从而修正了高斯混合模型,提出了在非高斯噪声下的参数自适应高斯混合CQKF算法;基于非高斯噪声下的离散系统模型,... 研究非高斯噪声环境下的高斯混合滤波方法,进行纯方位跟踪系统的目标跟踪.利用改进的参数自适应方法,调整位移参数的大小,从而修正了高斯混合模型,提出了在非高斯噪声下的参数自适应高斯混合CQKF算法;基于非高斯噪声下的离散系统模型,分析了高斯混合CQKF算法中建模过程的局限性,并结合初值优化方法,提出了利用参数自适应方法修正高斯混合滤波模型的方法,从而克服了高斯混合滤波的局限性,提高了滤波精度.仿真实验表明在非高斯噪声下参数自适应高斯混合CQKF算法比原算法有更高的滤波精度. 展开更多

关键词 高斯混合模型 容积卡尔曼滤波算法 参数自适应方法 初值优化

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基于自适应CKF的恒模盲波束形成算法 被引量：4

16

作者 钱华明 刘可 马俊达 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2016年第6期1258-1261,共4页

针对均匀线阵,利用信号的恒模特性,与容积卡尔曼滤波相结合,提出一种新的盲自适应波束形成算法。通过对恒模算法的优化代价函数进行变换,使其满足系统状态空间模型。利用容积卡尔曼滤波算法进行自适应滤波,以实现抑制干扰和消除噪声。... 针对均匀线阵,利用信号的恒模特性,与容积卡尔曼滤波相结合,提出一种新的盲自适应波束形成算法。通过对恒模算法的优化代价函数进行变换,使其满足系统状态空间模型。利用容积卡尔曼滤波算法进行自适应滤波,以实现抑制干扰和消除噪声。所提算法对状态空间模型中的系统噪声和过程噪声进行了自适应处理,免除滤波噪声参数的设置,增强了算法的通用性,并引入了收敛因子,加速系统的收敛速度。仿真结果表明了该算法的正确性和有效性。 展开更多

关键词 恒模算法 自适应滤波 容积卡尔曼滤波 盲波束形成

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捷联惯导大失准角下传递对准的鲁棒算法 被引量：3

17

作者 王跃钢 杨家胜 文超斌 《现代防御技术》 北大核心 2013年第6期32-37,共6页

针对大失准角下捷联惯导的传递对准问题,建立了传递对准的非线性模型;针对传递对准过程中,挠曲变形难以建模,非线性滤波受到不确定性干扰,传递对准算法的精确性和鲁棒性下降的问题,提出了鲁棒容积卡尔曼滤波(CKF)算法。该算法以CKF为基... 针对大失准角下捷联惯导的传递对准问题,建立了传递对准的非线性模型;针对传递对准过程中,挠曲变形难以建模,非线性滤波受到不确定性干扰,传递对准算法的精确性和鲁棒性下降的问题,提出了鲁棒容积卡尔曼滤波(CKF)算法。该算法以CKF为基础,结合H∞滤波思想,通过在方差阵更新加入鲁棒模块实现。该算法与传统的UKF和CKF滤波算法进行了传递对准的对比研究,仿真结果表明,在不对挠曲变形进行建模的情况下,UKF和CKF滤波算法滤波发散,无法达到对准要求,而鲁棒CKF滤波算法,它降低了挠曲变形对传递对准的干扰,能够实现传递对准,具有更好的鲁棒性。 展开更多

关键词 大失准角 捷联惯导 传递对准 鲁棒算法 容积卡尔曼滤波

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基于无线传感器网络的视频目标跟踪算法 被引量：10

18

作者 毛颉 《控制工程》 CSCD 北大核心 2018年第1期71-75,共5页

目标跟踪一直是计算机视觉研究中的重点和难点，针对当前算法鲁棒性差、难以获得高精度的跟踪结果的局限性，设计了基于无线传感器网络的视频目标跟踪算法。首先多个传感器节点组成1个无线传感器网络。并通过无线传感网络收集目标信息... 目标跟踪一直是计算机视觉研究中的重点和难点，针对当前算法鲁棒性差、难以获得高精度的跟踪结果的局限性，设计了基于无线传感器网络的视频目标跟踪算法。首先多个传感器节点组成1个无线传感器网络。并通过无线传感网络收集目标信息，然后采用容积卡尔曼滤波算法对视频中的目标运动状态进行估计和跟踪，最后在Matlab2014平台上进行了视频目标跟踪仿真验证实验。结果表明，该算法可以对视频目标运动状态进行高精度的跟踪，提高了视频目标跟踪的鲁棒性，视频目标跟踪实时性可满足实际应用的要求，而且视频目标跟踪效果要明显优于对比算法，具有更高的实际应用价值。 展开更多

关键词 传感器节点 计算机视频 目标跟踪 容积卡尔曼滤波算法 目标状态

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数据中心机房温度T-S模糊预测模型

19

作者 魏东 吴淦 孔明 《控制工程》 北大核心 2025年第7期1163-1176,共14页

数据中心空调末端系统预测控制的基础是对机柜入口温度的多步预测。为了改善预测模型的预测精度和可移植性,提出一种数据中心机房温度非线性Takagi-Sugeno(T-S)模糊模型构建方法。首先,采用计算流体动力学(computational fluid dynamics... 数据中心空调末端系统预测控制的基础是对机柜入口温度的多步预测。为了改善预测模型的预测精度和可移植性,提出一种数据中心机房温度非线性Takagi-Sugeno(T-S)模糊模型构建方法。首先,采用计算流体动力学(computational fluid dynamics,CFD)数值模拟方法建立机房CFD模型,并设计了数据采集策略,以捕捉系统的完整动态特性;然后,为了解决模糊C-均值聚类算法易陷入局部最优的问题,采用改进天牛须搜索算法对其进行优化,实现了T-S模糊模型的前件结构辨识;最后,采用容积卡尔曼滤波算法进行T-S模糊模型的后件参数辨识和在线修正。实验结果表明,与传统T-S模糊模型相比,此方法构建的T-S模糊模型具有更高的计算效率和预测精度,通过后件参数的更新可满足模型可移植的要求。 展开更多

关键词 数据中心 CFD T-S模糊模型 天牛须搜索算法 容积卡尔曼滤波

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针对临近空间目标跟踪的自适应AMCKF算法 被引量：1

20

作者 聂晓华 张夫鸣 《现代雷达》 CSCD 北大核心 2016年第5期49-53,81,共6页

临近空间飞行器具有机动特性复杂、运动轨迹多阶段性等特点,在目标跟踪的过程中,易出现由于系统模型误差较大导致跟踪精度降低、滤波发散的问题。针对该问题,在容积卡尔曼滤波的过程中加入衰减因子,通过衰减记忆的方法补偿模型误差;同时... 临近空间飞行器具有机动特性复杂、运动轨迹多阶段性等特点,在目标跟踪的过程中,易出现由于系统模型误差较大导致跟踪精度降低、滤波发散的问题。针对该问题,在容积卡尔曼滤波的过程中加入衰减因子,通过衰减记忆的方法补偿模型误差;同时,提出了一种实时辨识容积卡尔曼滤波衰减因子的方法,达到自适应跟踪的目的。仿真结果表明:衰减记忆容积卡尔曼滤波算法能够很好地解决模型失配问题,自适应算法实时对衰减因子赋值,避免了衰减因子取值的困难,可以达到更好的跟踪效果。 展开更多

关键词 临近空间 容积卡尔曼滤波 衰减记忆 自适应算法

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