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平方根容积卡尔曼滤波器 被引量:28
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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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含未知输入非线性系统的扩展平方根容积卡尔曼滤波算法
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作者 鹿子豪 王娜 +2 位作者 林崇 赵克友 董世桂 《科学技术与工程》 北大核心 2024年第14期5892-5900,共9页
针对工程实际应用中存在的未知输入会导致经典的非线性滤波器状态估计精度下降甚至滤波发散的问题,提出了一种基于最小方差无偏估计(minimum variance unbiased estimation,MVUE)准则的扩展平方根容积卡尔曼滤波(extended square-root c... 针对工程实际应用中存在的未知输入会导致经典的非线性滤波器状态估计精度下降甚至滤波发散的问题,提出了一种基于最小方差无偏估计(minimum variance unbiased estimation,MVUE)准则的扩展平方根容积卡尔曼滤波(extended square-root cubature Kalman filter,ESRCKF)算法。首先,结合上一时刻未知输入估计值对状态一步预测值进行修正,得到含未知输入条件下的状态预测值。其次,设计新息并采用加权最小二乘(weighted least squares,WLS)法获取当前时刻未知输入的无偏估计。最后,通过最小化协方差矩阵的迹,同时采用拉格朗日乘子法和舒尔补引理得到系统状态的最小方差无偏估计。仿真结果表明,相比于现有的非线性滤波算法,ESRCKF算法提高了在处理含未知输入非线性系统时的状态估计精度,并能同时实现系统状态和未知输入的最优估计,验证了该算法的有效性。 展开更多
关键词 平方根容积卡尔曼滤波 最小方差无偏估计 加权最小二乘法 状态估计 未知输入估计
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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:5
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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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基于平方根容积卡尔曼滤波的发电机动态状态估计 被引量:18
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作者 安军 杨振瑞 +2 位作者 周毅博 桂建忠 石岩 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2017年第12期234-240,共7页
发电机动态状态估计是电力系统动态安全分析的重要内容。针对容积卡尔曼滤波(CKF)在迭代中协方差阵不对称或非正定导致的估计精度下降甚至滤波发散问题,利用平方根滤波(SRF)能确保协方差阵非负定和数值稳定性方面的优势,提出基于平方根... 发电机动态状态估计是电力系统动态安全分析的重要内容。针对容积卡尔曼滤波(CKF)在迭代中协方差阵不对称或非正定导致的估计精度下降甚至滤波发散问题,利用平方根滤波(SRF)能确保协方差阵非负定和数值稳定性方面的优势,提出基于平方根容积卡尔曼滤波(SRCKF)的发电机动态状态估计方法,并给出了计算步骤。最后,利用仿真系统和实际系统比较了SRCKF、CKF和无迹卡尔曼滤波(UKF)三种算法的估计性能,证明了SRCKF算法能够解决CKF滤波中因协方差阵非正定导致的滤波发散问题;同时SRCKF算法在计算效率、滤波精度和数值稳定性方面均优于CKF和UKF算法。 展开更多
关键词 容积卡尔曼滤波 非负定 数值稳定性 平方根容积卡尔曼滤波
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自适应CS模型的强跟踪平方根容积卡尔曼滤波算法 被引量:24
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作者 张浩为 谢军伟 +2 位作者 葛佳昂 宗彬锋 路文龙 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2019年第6期1186-1194,共9页
对于目标跟踪过程中的强机动问题,基于当前统计(current statistical,CS)模型和改进的强跟踪平方根容积卡尔曼滤波器(square-root cubature Kalman filter,SCKF),提出新的跟踪算法。在CS模型和改进输入估计算法的基础上,引入加加速度估... 对于目标跟踪过程中的强机动问题,基于当前统计(current statistical,CS)模型和改进的强跟踪平方根容积卡尔曼滤波器(square-root cubature Kalman filter,SCKF),提出新的跟踪算法。在CS模型和改进输入估计算法的基础上,引入加加速度估计,使得状态过程噪声与状态协方差矩阵相联系,实现模型的自适应调整。从正交性原理出发,重新确定了渐消因子的引入位置,并提出了新的渐消因子计算形式,以克服传统渐消因子在雷达量测坐标系中的失效问题,从而构造强跟踪平方根容积卡尔曼滤波器。另外,构造强机动检测函数,利用SCKF的输出来调整自适应CS模型中的机动频率。仿真结果表明,相比基于CS模型的多重渐消因子强跟踪SCKF算法、改进CS模型的强跟踪SCKF(SCKF-STF)算法和交互式多模型(interacting multiple-model,IMM)SCKF算法,所提算法具有更佳的目标机动适应性和跟踪精度;相比于IMM-SCKF算法,实时性有明显改善。 展开更多
关键词 机动目标跟踪 当前统计模型 平方根容积卡尔曼滤波 强跟踪
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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
6
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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平方根容积卡尔曼滤波概率假设密度算法在移动机器人同时定位与地图构建中的应用 被引量:11
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作者 闫德立 宋永端 +1 位作者 宋宇 康轶非 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第8期1009-1017,共9页
针对杂波环境或数据关联模糊环境下移动机器人同时定位与地图构建(SLAM)的问题,本文提出平方根容积卡尔曼滤波概率假设密度(SRCKF-PHD)SLAM算法,该算法的主要特点在于:1)采用容积规则方法计算非线性函数高斯权重积分以及机器人位姿粒子... 针对杂波环境或数据关联模糊环境下移动机器人同时定位与地图构建(SLAM)的问题,本文提出平方根容积卡尔曼滤波概率假设密度(SRCKF-PHD)SLAM算法,该算法的主要特点在于:1)采用容积规则方法计算非线性函数高斯权重积分以及机器人位姿粒子权重,达到改善位姿估计性能的目的;2)在高斯混合概率假设密度更新过程中,将平方根容积卡尔曼滤波应用于高斯项权重更新及观测似然计算中,保证了协方差矩阵的对称性和半正定性,提高了地图估计的精度和稳定性.通过仿真实验及CarPark数据集,将提出算法与RB-PHD-SLAM算法进行对比,结果表明该算法对机器人位姿估计精度及地图估计精度的提高是有效的. 展开更多
关键词 移动机器人 同时定位与地图构建 平方根容积卡尔曼滤波 概率假设密度
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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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强跟踪平方根容积卡尔曼滤波SLAM算法 被引量:16
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作者 戴雪梅 郎朗 陈孟元 《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2015年第10期1493-1499,共7页
针对移动机器人在状态突变时同步定位与地图构建精度下降的问题,提出了强跟踪平方根容积卡尔曼滤波SLAM算法(STF-SRCKF-SLAM)。该算法首先根据移动机器人的运动学模型和观测模型进行预测,然后通过直接传播误差协方差矩阵的平方根因子进... 针对移动机器人在状态突变时同步定位与地图构建精度下降的问题,提出了强跟踪平方根容积卡尔曼滤波SLAM算法(STF-SRCKF-SLAM)。该算法首先根据移动机器人的运动学模型和观测模型进行预测,然后通过直接传播误差协方差矩阵的平方根因子进行更新,使计算复杂度大大降低。同时在预测和更新过程中引入时变渐消因子,实时调整相应数据权值,达到提高机器人定位精度的目的。仿真实验结果表明,相比容积卡尔曼滤波SLAM算法(CKF-SLAM)、平方根容积卡尔曼滤波SLAM算法(SRCKF-SALM),STF-SRCKF-SLAM算法均方根误差降低了26.25%和13.8%,运行时间减少了1.83%和1.21%,表明该算法在SLAM性能上更优。 展开更多
关键词 移动机器人 同步定位与地图构建 容积卡尔曼滤波 平方根滤波 强跟踪
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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
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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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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
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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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基于强跟踪的平方根不敏卡尔曼滤波器 被引量:3
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作者 李中志 赵梦 +2 位作者 于雪莲 周云 汪学刚 《现代雷达》 CSCD 北大核心 2014年第2期52-57,共6页
针对不敏卡尔曼滤波器在递推过程中的数值不稳定性以及系统发生突变时跟踪效果不佳的问题,提出一种新的机动目标自适应跟踪算法——基于强跟踪的平方根不敏卡尔曼滤波器(STF-SRUKF)。该算法一方面基于平方根滤波的思想,在递推过程中采... 针对不敏卡尔曼滤波器在递推过程中的数值不稳定性以及系统发生突变时跟踪效果不佳的问题,提出一种新的机动目标自适应跟踪算法——基于强跟踪的平方根不敏卡尔曼滤波器(STF-SRUKF)。该算法一方面基于平方根滤波的思想,在递推过程中采用协方差矩阵的平方根代替协方差矩阵本身,以保证数值计算的稳定性;另一方面,基于强跟踪滤波的思想,在递推过程中引入时变渐消因子,实时调节增益矩阵,以增强目标运动发生突变时的跟踪能力。仿真结果表明,STF-SRUKF算法对于突发机动的目标运动模型具有良好的跟踪效果,而且具有较好的稳定性。 展开更多
关键词 机动目标跟踪 不敏卡尔曼滤波器 平方根滤波 强跟踪
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平方根嵌入式容积卡尔曼粒子滤波算法 被引量:7
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作者 刘华 缪晨 吴文 《南京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第4期471-476,共6页
为了提高现有粒子滤波算法对非线性、非高斯系统的状态估计精度,该文提出了一种平方根嵌入式容积粒子滤波(Square-root imbedded cubature particle filter,SICPF)算法。该算法采用平方根嵌入式容积卡尔曼滤波(Square-root imbedded cub... 为了提高现有粒子滤波算法对非线性、非高斯系统的状态估计精度,该文提出了一种平方根嵌入式容积粒子滤波(Square-root imbedded cubature particle filter,SICPF)算法。该算法采用平方根嵌入式容积卡尔曼滤波(Square-root imbedded cubature Kalman filter,SICKF)产生重要性密度函数。该算法融合了最新的观测信息,由其产生的重要性密度函数更接近系统状态的真实后验概率分布,最后采用经典非线性、非高斯状态模型对该文算法的性能进行仿真测试。仿真结果表明:SICPF算法的估计误差约为扩展粒子滤波(Extended particle filter,EPF)算法1/4、无迹粒子滤波(Unscented particle filter,UPF)算法误差的2/3、容积粒子滤波(Cubature particle filter,CPF)算法的估计误差的3/4,SICPF算法是一种有效的滤波算法。 展开更多
关键词 非线性非高斯 粒子滤波 重要性密度函数 平方根嵌入式容积卡尔曼滤波 扩展粒子滤波 无迹粒子滤波 容积粒子滤波
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强跟踪平方根容积卡尔曼滤波和自回归模型融合的故障预测 被引量:6
14
作者 杜占龙 李小民 +1 位作者 郑宗贵 毛琼 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第8期1047-1052,共6页
为了解决非线性系统中不可测量参数的预测问题,提出一种带有次优渐消因子的强跟踪平方根容积卡尔曼滤波(STSCKF)和自回归(AR)模型相结合的故障预测方法.利用AR模型时间序列预测法预测未来时刻的测量值,将预测的测量值作为STSCKF的测量变... 为了解决非线性系统中不可测量参数的预测问题,提出一种带有次优渐消因子的强跟踪平方根容积卡尔曼滤波(STSCKF)和自回归(AR)模型相结合的故障预测方法.利用AR模型时间序列预测法预测未来时刻的测量值,将预测的测量值作为STSCKF的测量变量,从而将预测问题转化为滤波估计问题.STSCKF通过在预测误差方差阵的均方根中引入渐消因子调节滤波过程中的增益矩阵,克服了故障参数变化函数未知情况下普通SCKF跟踪故障参数缓慢甚至失效的局限性,使得STSCKF能较好地预测故障参数的发展趋势.连续搅拌反应釜(CSTR)仿真结果表明,STSCKF的预测精度高于普通SCKF和强跟踪无迹卡尔曼滤波(STUKF),验证了方法的有效性. 展开更多
关键词 强跟踪滤波 非线性滤波 状态和参数联合估计 平方根容积卡尔曼滤波(SCKF) 故障预测
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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
15
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:10
16
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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基于平方根容积卡尔曼滤波的RSSI定位参数估计算法 被引量:4
17
作者 刘颖 苏军峰 朱明强 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2014年第1期119-124,共6页
室内无线定位时由于复杂环境多径效应的影响,接收节点接收到的信号强度与发送节点到接收节点的距离之间没有一致的变化关系,这导致接收信号强度指示(RSSI)定位方法在室内环境下会存在较大的误差。提出一种基于平方根容积卡尔曼滤波的RSS... 室内无线定位时由于复杂环境多径效应的影响,接收节点接收到的信号强度与发送节点到接收节点的距离之间没有一致的变化关系,这导致接收信号强度指示(RSSI)定位方法在室内环境下会存在较大的误差。提出一种基于平方根容积卡尔曼滤波的RSSI参数估计算法,该算法将RSSI定位问题转变为非线性方程组的参数估计问题,使用平方根容积卡尔曼滤波(SCKF)对目标位置和无线信道衰减参数同时进行估计,并利用信道参数动态变化实时修正估计的定位节点坐标。实验结果表明,本文提出的基于SCKF的目标位置和无线信道参数估计算法相比于传统的最小二乘曲线拟合的RSSI定位方法,能够有效提高室内无线定位的精度。 展开更多
关键词 室内定位 接收信号强度指示(RSSI) 平方根容积卡尔曼滤波(SCKF) 定位误差
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基于距离参数化的混合坐标系下平方根容积卡尔曼滤波纯方位目标跟踪 被引量:1
18
作者 周德云 章豪 +2 位作者 张堃 张凯 潘潜 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2015年第5期1353-1357,共5页
针对纯方位单站目标跟踪中观测方程非线性且易受滤波初值影响的问题,提出了一种距离参数化混合坐标系下的平方根容积卡尔曼滤波(SRCKF)算法。该滤波算法首先将平方根容积卡尔曼滤波算法应用于混合坐标系,比直角坐标系下的平方根容积卡... 针对纯方位单站目标跟踪中观测方程非线性且易受滤波初值影响的问题,提出了一种距离参数化混合坐标系下的平方根容积卡尔曼滤波(SRCKF)算法。该滤波算法首先将平方根容积卡尔曼滤波算法应用于混合坐标系,比直角坐标系下的平方根容积卡尔曼滤波算法能得到更好的跟踪效果;接着将距离参数化思想和混合坐标系下的平方根容积卡尔曼滤波算法结合,消除了距离信息不可测对跟踪效果的影响。仿真结果表明,该滤波算法虽略微提升了计算复杂度,但其鲁棒性和滤波精度均有大幅度的提高。 展开更多
关键词 纯方位跟踪 混合坐标系 距离参数化 平方根容积卡尔曼滤波 鲁棒性
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后向平滑平方根容积卡尔曼滤波算法及其应用
19
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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基于修正的自适应平方根容积卡尔曼滤波算法 被引量:9
20
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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