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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
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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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基于四元数平方根容积卡尔曼滤波的姿态估计 被引量:6
2
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
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 平方根容积卡尔曼滤波 自适应滤波 鲁棒性
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基于强跟踪平方根容积卡尔曼滤波的GNSS信号跟踪环路设计 被引量:8
4
作者 程向红 张晶晶 《中国惯性技术学报》 EI CSCD 北大核心 2021年第6期740-745,共6页
在GNSS接收机信号跟踪阶段,跟踪环路容易因为载体高速运动导致环路失锁。为了提高跟踪环路的动态性能和精度,提出了一种基于平方根容积卡尔曼滤波和强跟踪滤波的跟踪环路。在传统跟踪环路的基础上,以同相、正交各支路输出为观测量,在平... 在GNSS接收机信号跟踪阶段,跟踪环路容易因为载体高速运动导致环路失锁。为了提高跟踪环路的动态性能和精度,提出了一种基于平方根容积卡尔曼滤波和强跟踪滤波的跟踪环路。在传统跟踪环路的基础上,以同相、正交各支路输出为观测量,在平方根容积卡尔曼滤波中引入渐消因子以提高跟踪环路的鲁棒性,对伪码相位和载波多普勒频率作统一估计。动态仿真试验结果表明,相比于二阶锁频环辅助三阶锁相环,所提出的跟踪环路定位、定速误差减小了25%以上,可以为后续的导航解算等模块提供更为可靠的观测量。 展开更多
关键词 GNSS信号跟踪环路 平方根容积卡尔曼滤波 强跟踪滤波
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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
5
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 自动识别系统 轨迹跟踪
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后向平滑平方根容积卡尔曼滤波算法及其应用
6
作者 张智 姜秋喜 潘继飞 《探测与控制学报》 CSCD 北大核心 2014年第6期67-71,75,共6页
针对单站无源定位精度低、收敛速度慢和滤波性能不稳定甚至不能工作的问题,提出了后向平滑平方根容积卡尔曼滤波算法。该算法采用Q-R分解的形式,使用误差协方差的平方根进行递推运算,同时其通过后向平滑与量测更新为二次前向滤波提供更... 针对单站无源定位精度低、收敛速度慢和滤波性能不稳定甚至不能工作的问题,提出了后向平滑平方根容积卡尔曼滤波算法。该算法采用Q-R分解的形式,使用误差协方差的平方根进行递推运算,同时其通过后向平滑与量测更新为二次前向滤波提供更为精确的初始值,改善了算法的总体性能。仿真实验表明,该算法在满足实时性要求的基础上,提高了单站无源定位的精度、收敛速度以及稳定性。 展开更多
关键词 后向平滑 平方根容积卡尔曼滤波 Q-R分解 单站无源定位
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改进的平方根容积卡尔曼滤波及其在POS中的应用 被引量:2
7
作者 赵兵 曹剑中 +3 位作者 杨洪涛 周祚峰 史魁 徐伟高 《红外与激光工程》 EI CSCD 北大核心 2015年第9期2819-2824,共6页
为解决扩展卡尔曼滤波在处理复杂非线性状态估计时,存在收敛速度慢、估计精度低及数值稳定性差等问题,引入一种改进的平方根容积卡尔曼滤波算法(A-SRCKF)。该算法在容积卡尔曼滤波基础上引入矩阵QR分解、Cholesky分解因数更新等技术,避... 为解决扩展卡尔曼滤波在处理复杂非线性状态估计时,存在收敛速度慢、估计精度低及数值稳定性差等问题,引入一种改进的平方根容积卡尔曼滤波算法(A-SRCKF)。该算法在容积卡尔曼滤波基础上引入矩阵QR分解、Cholesky分解因数更新等技术,避免了矩阵分解、求逆及求导等复杂运算,极大降低了计算复杂度;并针对系统时变及统计特性未知情况下量测噪声协方差阵难以获取问题,通过引入自适应噪声估计器并结合小波卡尔曼滤波思想,构造出加权量测噪声协方差阵,提高了数值精度及稳定性。将A-SRCKF应用于机载定姿定位系统中,仿真结果表明:该算法有效地提升了估计精度,并且运行速度较快。 展开更多
关键词 平方根容积卡尔曼滤波 非线性滤波 容积规则 数据融合 POS
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平方根容积卡尔曼滤波在角测量跟踪中的应用 被引量:4
8
作者 赵曦晶 汪立新 +2 位作者 何志昆 姚志成 李瑞 《压电与声光》 CSCD 北大核心 2014年第3期445-449,共5页
为解决扩展卡尔曼滤波算法(EKF)在处理角测量跟踪问题时对复杂非线性状态估计收敛速度慢、估计精度低的问题,引入一种平方根容积卡尔曼滤波算法(SRCKF)。SRCKF是一类sigma点滤波方法,基于容积原则的数值积分方法计算非线性随机函数的均... 为解决扩展卡尔曼滤波算法(EKF)在处理角测量跟踪问题时对复杂非线性状态估计收敛速度慢、估计精度低的问题,引入一种平方根容积卡尔曼滤波算法(SRCKF)。SRCKF是一类sigma点滤波方法,基于容积原则的数值积分方法计算非线性随机函数的均值与协方差,避免了EKF中Jacobian矩阵的计算,有效提高了计算效率。另外,与一般容积卡尔曼滤波算法相比,SRCKF确保了状态协方差矩阵的对称性与半正定性,有效改进了数值精度和鲁棒性。将SRCKF应用于角测量跟踪系统中,仿真结果表明,SRCKF、Unscented卡尔曼滤波(UKF)滤波精度较传统EKF有较大提高,同时,与UKF相比,SRCKF能以较快的运行效率获得较好的滤波效果。 展开更多
关键词 角测量跟踪 平方根容积卡尔曼滤波 容积规则 非线性滤波 UNSCENTED卡尔曼滤波 扩展卡尔曼滤波
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基于简化平方根容积卡尔曼滤波的跟踪算法 被引量:10
9
作者 戴定成 蔡宗平 牛创 《电光与控制》 北大核心 2015年第3期11-14,共4页
目标跟踪的模型通常可表示为一个线性的状态方程与一个非线性的观测方程,为提高平方根容积卡尔曼滤波(SCKF)算法的跟踪精度和实时性,提出了一种简化的平方根容积卡尔曼滤波(RSCKF)算法。简化算法在时间更新环节,直接利用状态转移矩阵计... 目标跟踪的模型通常可表示为一个线性的状态方程与一个非线性的观测方程,为提高平方根容积卡尔曼滤波(SCKF)算法的跟踪精度和实时性,提出了一种简化的平方根容积卡尔曼滤波(RSCKF)算法。简化算法在时间更新环节,直接利用状态转移矩阵计算状态变量以及协方差矩阵的一步预测值,避免了原算法中采用一组容积点近似计算的复杂过程,推导证明,简化后的算法其时间更新环节与卡尔曼滤波的一步预测结果一致。最后对两种算法进行了计算复杂度比较以及角跟踪仿真实验。实验结果表明,简化的算法能够降低运算时间并提高跟踪精度。 展开更多
关键词 目标跟踪 平方根容积卡尔曼滤波 实时性 非线性系统
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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
10
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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平方根容积卡尔曼滤波算法及其应用 被引量:17
11
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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似然迭代平方根容积卡尔曼滤波算法的克拉美罗下界分析 被引量:5
12
作者 穆静 陈芳 《西安工业大学学报》 CAS 2014年第7期538-542,共5页
本文介绍了平方根容积卡尔曼滤波算法和似然迭代平方根容积卡尔曼滤波算法,推出了后验克拉美罗下限.将两种算法应用到弹道再入段的状态估计中,分析和比较了两种算法的标准差与后验克罗美罗下限的关系.仿真实验结果表明,相比于平方根容... 本文介绍了平方根容积卡尔曼滤波算法和似然迭代平方根容积卡尔曼滤波算法,推出了后验克拉美罗下限.将两种算法应用到弹道再入段的状态估计中,分析和比较了两种算法的标准差与后验克罗美罗下限的关系.仿真实验结果表明,相比于平方根容积卡尔曼滤波算法,似然迭代平方根容积卡尔曼滤波算法的位置、速度和弹道系数的标准差与后验克拉美罗下限很接近,算法的滤波性能明显优于平方根容积卡尔曼滤波算法,是一个有效的状态估计算法. 展开更多
关键词 非线性状态估计 容积卡尔曼滤波 克拉美罗下界 再入目标
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基于平方根容积卡尔曼滤波的路面附着系数估计
13
作者 杜若飞 王健 +3 位作者 李楠 费明哲 邓欢 王云靖 《汽车工程师》 2023年第8期30-37,共8页
针对车辆主动安全系统中路面附着系数这一关键参数的估计问题,建立了融合Dugoff轮胎模型的三自由度车辆动力学模型,基于平方根容积卡尔曼滤波(SCKF)思想设计了路面附着系数估计器,该方法将正交三角分解法引入容积卡尔曼滤波(CKF)算法,... 针对车辆主动安全系统中路面附着系数这一关键参数的估计问题,建立了融合Dugoff轮胎模型的三自由度车辆动力学模型,基于平方根容积卡尔曼滤波(SCKF)思想设计了路面附着系数估计器,该方法将正交三角分解法引入容积卡尔曼滤波(CKF)算法,避免了CKF中对协方差矩阵的开方操作,提高了算法的稳定性。利用MATLAB与CarSim联合仿真平台在不同路面条件下进行了多工况仿真验证,并将所提出算法与CKF算法进行对比,结果表明,SCKF算法的鲁棒性较高,估计精度高于CKF算法的估计精度,可以满足车辆主动安全系统的要求。 展开更多
关键词 路面附着系数估计 平方根容积卡尔曼滤波 车辆动力学模型 Dugoff轮胎模型
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平方根容积卡尔曼滤波器 被引量:27
14
作者 郝燕玲 杨峻巍 +1 位作者 陈亮 郝金会 《弹箭与制导学报》 CSCD 北大核心 2012年第2期169-172,共4页
针对容积卡尔曼滤波器在递推过程中,计算量大、数值不稳定等问题,提出了平方根容积卡尔曼滤波器。该滤波器不仅增强了数值鲁棒性,确保了状态协方差矩阵的正定性,且在一定程度上提高了滤波精度。仿真结果表明,该滤波器的滤波精度与容积... 针对容积卡尔曼滤波器在递推过程中,计算量大、数值不稳定等问题,提出了平方根容积卡尔曼滤波器。该滤波器不仅增强了数值鲁棒性,确保了状态协方差矩阵的正定性,且在一定程度上提高了滤波精度。仿真结果表明,该滤波器的滤波精度与容积卡尔曼滤波相比提高了约10%,且均高于扩展卡尔曼滤波;随着状态维数的增加,该滤波器的估计性能越加优于扩展卡尔曼滤波器。因此对系统维数较高的场合,该滤波器是一种非常有效的非线性滤波算法。 展开更多
关键词 容积卡尔曼滤波 平方根滤波 贝叶斯估计 数值稳定性 球面径向容积规则
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基于平方根容积卡尔曼滤波的SINS大失准角快速对准方法 被引量:1
15
作者 孙钰琛 段凤阳 李赞平 《弹箭与制导学报》 CSCD 北大核心 2014年第4期25-28,68,共5页
为提高大失准角情况下捷联惯导方位失准角的收敛速度,提出了一种以水平速度误差和等效东向陀螺输出为观测量的快速对准方法。推导了基于欧拉平台误差角的非线性误差模型和非线性观测方程,采用平方根容积卡尔曼滤波作为非线性滤波器。数... 为提高大失准角情况下捷联惯导方位失准角的收敛速度,提出了一种以水平速度误差和等效东向陀螺输出为观测量的快速对准方法。推导了基于欧拉平台误差角的非线性误差模型和非线性观测方程,采用平方根容积卡尔曼滤波作为非线性滤波器。数字仿真表明,新方法的方位失准角收敛速度明显优于常规方法,适用于三个失准角均为大角的情况。最后,针对对准精度提出几点看法和建议。 展开更多
关键词 捷联惯导系统 初始对准 非线性模型 容积卡尔曼滤波
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一种基于截断奇异值分解的强跟踪平方根卡尔曼滤波估计燃气轮机健康参数的方法
16
作者 房友龙 贺星 +2 位作者 刘东风 刘冲培 周志才 《燃气轮机技术》 2025年第1期24-32,共9页
燃气轮机健康参数的估计对其健康管理非常重要。在采用扩展卡尔曼滤波对燃气轮机健康参数进行估计过程中,针对燃气轮机监测参数少于健康参数而导致系统可观性不足的问题,采用截断奇异值分解降低健康参数估计维数的方法改进系统的可观性... 燃气轮机健康参数的估计对其健康管理非常重要。在采用扩展卡尔曼滤波对燃气轮机健康参数进行估计过程中,针对燃气轮机监测参数少于健康参数而导致系统可观性不足的问题,采用截断奇异值分解降低健康参数估计维数的方法改进系统的可观性;针对模型和噪声统计特性的误差和递推过程中计算机舍入误差导致滤波发散和计算发散问题,提出一种强跟踪平方根卡尔曼滤波改善滤波稳定性的方法,并应用于实例分析。分析结果表明本文提出的方法可有效改善估计系统可观性,提高滤波稳定性。 展开更多
关键词 燃气轮机 健康参数 卡尔曼滤波 截断奇异值分解 强跟踪 平方根
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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
17
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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平方根求容积卡尔曼滤波的组合导航算法 被引量:6
18
作者 管冰蕾 汤显峰 葛泉波 《中国航海》 CSCD 北大核心 2011年第4期1-4,共4页
以全球定位系统与航位推算(GPS/DR)相结合的组合导航系统为研究对象。为解决在GPS/DR组合导航研究中传统扩展卡尔曼滤波(EKF)算法的滤波精度和稳定性差问题,引入了平方根求容积卡尔曼滤波算法。作为一类sigma点滤波方法,SCKF有效避免了... 以全球定位系统与航位推算(GPS/DR)相结合的组合导航系统为研究对象。为解决在GPS/DR组合导航研究中传统扩展卡尔曼滤波(EKF)算法的滤波精度和稳定性差问题,引入了平方根求容积卡尔曼滤波算法。作为一类sigma点滤波方法,SCKF有效避免了EKF计算雅可比矩阵,提高了估计精度。仿真结果表明,对于船用GPS/DR组合导航问题,该算法能获得更好的性能指标,更符合实际船用组合导航要求。 展开更多
关键词 船舶、舰船工程 海事智能交通 船舶组合导航 非线性滤波 平方根容积卡尔曼滤波
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基于5阶降维平方根-容积卡尔曼滤波的动基座对准应用研究 被引量:4
19
作者 黄湘远 汤霞清 +1 位作者 武萌 吴伟胜 《兵工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第2期219-225,共7页
为提高动基座下捷联惯导系统的对准精度、数值稳定性和减小计算量,将5阶容积卡尔曼滤波(CKF)、降维算法、多次离散和平方根(SR)滤波结合起来,形成5阶降维SR-CKF非线性对准方案。为减小5阶CKF的计算量,建立非线性-线性分离的系统模型,引... 为提高动基座下捷联惯导系统的对准精度、数值稳定性和减小计算量,将5阶容积卡尔曼滤波(CKF)、降维算法、多次离散和平方根(SR)滤波结合起来,形成5阶降维SR-CKF非线性对准方案。为减小5阶CKF的计算量,建立非线性-线性分离的系统模型,引入降维算法;为提高1阶龙格-库塔法的逼近精度,设计多次离散和时间更新的滤波框架;为提高数值稳定性,推导了5阶降维SR-CKF;比较常规3阶SR-CKF、5阶CKF和5阶降维SR-CKF的各项特性。实车动基座对准实验结果表明:该方案对准精度高、数值稳定性强、计算量小,满足应用需要。 展开更多
关键词 兵器科学与技术 容积卡尔曼滤波 降维 平方根滤波 多次离散
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基于平方根中心差分卡尔曼滤波的大方位失准角初始对准 被引量:11
20
作者 郝燕玲 杨峻巍 +1 位作者 陈亮 郝金会 《中国惯性技术学报》 EI CSCD 北大核心 2011年第2期180-184,189,共6页
基于大方位失准角条件下捷联惯导系统误差模型的非线性特点,采用非线性滤波方法进行初始对准。扩展卡尔曼滤波存在精度低,且需要计算雅可比矩阵等不足,而中心差分卡尔曼滤波在递推过程中具有计算量大,数值不稳定等缺点。针对上述问题采... 基于大方位失准角条件下捷联惯导系统误差模型的非线性特点,采用非线性滤波方法进行初始对准。扩展卡尔曼滤波存在精度低,且需要计算雅可比矩阵等不足,而中心差分卡尔曼滤波在递推过程中具有计算量大,数值不稳定等缺点。针对上述问题采用了一种改进的中心差分滤波算法——平方根中心差分卡尔曼滤波。仿真结果表明,与扩展卡尔曼滤波相比,平方根中心差分卡尔曼滤波对方位失准角的对准精度由24.5′提高到5.83′,并且避免了计算雅可比矩阵带来的不便;与中心差分滤波相比,平方根中心差分卡尔曼滤波在保证滤波精度的同时,降低了滤波的计算量,提高了滤波的数值稳定性。 展开更多
关键词 大方位失准角 初始对准 平方根中心差分卡尔曼滤波 扩展卡尔曼滤波
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