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平方根容积卡尔曼滤波器 被引量:27
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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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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
2
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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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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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
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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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平方根求容积卡尔曼滤波的组合导航算法 被引量:6
8
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:8
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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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后向平滑平方根容积卡尔曼滤波算法及其应用
10
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
11
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
12
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
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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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平方根单形容积卡尔曼滤波算法
14
作者 王先明 赵阳 姜枫 《电子质量》 2021年第12期1-5,9,共6页
传统的容积卡尔曼滤波(CKF)系列算法在非线性滤波问题中存在数值稳定性差,精度低,计算量大等问题,该文基于平方根滤波技术和超球面的单形采样方法对容积卡尔曼滤波进行改进,提出了一种平方根单形容积卡尔曼滤波(SR-SSRCKF)算法。该滤波... 传统的容积卡尔曼滤波(CKF)系列算法在非线性滤波问题中存在数值稳定性差,精度低,计算量大等问题,该文基于平方根滤波技术和超球面的单形采样方法对容积卡尔曼滤波进行改进,提出了一种平方根单形容积卡尔曼滤波(SR-SSRCKF)算法。该滤波算法不仅增强了递推过程中的数值稳定性,保证了状态误差协方差阵的正定性,并且大幅减少了计算量,同时提高了滤波精度。仿真案例表明,该滤波算法的性能显著优于传统的容积卡尔曼滤波系列算法。 展开更多
关键词 非线性滤波 容积卡尔曼滤波 平方根 单形采样
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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
15
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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基于平方根无迹卡尔曼滤波的混沌信号盲分离
16
作者 陈越 李硕明 江武志 《探测与控制学报》 CSCD 北大核心 2015年第2期66-71,共6页
针对现有卡尔曼盲分离算法在分离混沌信号时性能较差的问题,提出了基于平方根无迹卡尔曼滤波器(SRUKF)的混沌信号盲分离方法。该方法采用递推方式实现,在每一次递推中,首先将分离向量作为状态变量进行卡尔曼估计,然后将分离向量视为已知... 针对现有卡尔曼盲分离算法在分离混沌信号时性能较差的问题,提出了基于平方根无迹卡尔曼滤波器(SRUKF)的混沌信号盲分离方法。该方法采用递推方式实现,在每一次递推中,首先将分离向量作为状态变量进行卡尔曼估计,然后将分离向量视为已知量,再次利用SRUKF重建源信号,从而得到源信号在最小均方误差意义下的优化估计。实验仿真表明,所提算法能够快速收敛,并且在噪声环境下估计误差比现有的卡尔曼盲分离方法明显减小。 展开更多
关键词 盲分离 混沌信号 平方根无迹卡尔曼滤波器
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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
17
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
18
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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应用自适应容积卡尔曼滤波改善组合导航性能 被引量:5
19
作者 史岳鹏 汤显峰 周溪召 《中国航海》 CSCD 北大核心 2013年第4期12-16,共5页
基于状态和测量模型扰动的有色噪声建模,研究应用自适应容积卡尔曼(Kalman)滤波来改善北斗导航系统/航位推算(BDNS/DR)组合导航系统的性能。利用有色噪声白化技术获得等价的白噪声组合导航系统;通过将一种自适应调节因子计算与平方根求... 基于状态和测量模型扰动的有色噪声建模,研究应用自适应容积卡尔曼(Kalman)滤波来改善北斗导航系统/航位推算(BDNS/DR)组合导航系统的性能。利用有色噪声白化技术获得等价的白噪声组合导航系统;通过将一种自适应调节因子计算与平方根求容积卡尔曼滤波结合获得一类自适应容积卡尔曼滤波(ASCKF),应用该算法改善组合导航系统的精度和稳定性。通过两个仿真实例验证了新算法的有效性。 展开更多
关键词 船舶、舰舶工程 舰船组合导航 北斗导航系统 航位推算 自适应 平方根容积卡尔曼滤波 有色噪声
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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
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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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