基于粒子群算法和平方根平淡卡尔曼滤波的北斗导航系统定位估计算法 被引量：3

1

作者 陈小玲 茅旭初 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第5期592-597,共6页

为提高北斗定位系统(BDS)的估计精度,克服传统平淡卡尔曼滤波(UKF)算法中可能因状态量协方差矩阵失去正定性而导致滤波器发散的问题,将平方根平淡卡尔曼滤波(SRUKF)算法应用于BDS定位估计.在此基础上,为进一步提高SRUKF算法的性能,引入... 为提高北斗定位系统(BDS)的估计精度,克服传统平淡卡尔曼滤波(UKF)算法中可能因状态量协方差矩阵失去正定性而导致滤波器发散的问题,将平方根平淡卡尔曼滤波(SRUKF)算法应用于BDS定位估计.在此基础上,为进一步提高SRUKF算法的性能,引入粒子群优化(PSO)算法,提出基于PSO和SRUKF算法的BDS定位估计(PSO-SRUKF)算法.结果表明,PSO-SRUKF算法可以降低系统噪声和测量噪声特性估计不准确带来的误差,有效提高了BDS定位精度和稳定性. 展开更多

关键词 平淡卡尔曼滤波算法 平方根平淡卡尔曼滤波算法 粒子群优化算法 北斗定位系统 定位模型

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基于平方根无迹卡尔曼滤波平滑算法的水下纯方位目标跟踪（英文） 被引量：12

2

作者 王宝宝 吴盘龙 《中国惯性技术学报》 EI CSCD 北大核心 2016年第2期180-184,共5页

为了避免被动跟踪中非线性带来的计算复杂化及跟踪精度的下降,提出将平方根无迹卡尔曼滤波平滑算法(SR-UKFS)应用到水下纯方位目标跟踪。SR-UKFS利用Rauch-Tung-Striebel(RTS)平滑算法将平方根无迹卡尔曼滤波(SR-UKF)作为前向滤波算法... 为了避免被动跟踪中非线性带来的计算复杂化及跟踪精度的下降,提出将平方根无迹卡尔曼滤波平滑算法(SR-UKFS)应用到水下纯方位目标跟踪。SR-UKFS利用Rauch-Tung-Striebel(RTS)平滑算法将平方根无迹卡尔曼滤波(SR-UKF)作为前向滤波算法得到的目标状态估计向后平滑,得到前一时刻目标状态估计,再利用该状态估计值进行再次滤波得到当前时刻目标状态估计。该算法得到的前一时刻的目标状态估计更加精确,从而进一步提高了目标跟踪的精度。最后,通过对SR-UKFS算法和SR-UKF算法的跟踪性能进行了对比分析和验证,仿真结果表明在相同条件下,SR-UKFS算法能减少59%的位置误差和54%的速度误差,SR-UKFS算法应用于水下纯方位目标跟踪系统是有效的,为水下纯方位目标跟踪系统的工程实现提供了非常有价值的参考。 展开更多

关键词 目标跟踪 纯方位 平方根无迹卡尔曼滤波 平滑算法 前向滤波 后向平滑

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平方根球形无味卡尔曼滤波机载无源定位算法

3

作者 裴畔 丁永红 马铁华 《中国测试》 CAS 北大核心 2017年第2期93-97,共5页

针对机载无源定位系统中,初始值误差和数值的舍入计算对无味卡尔曼滤波(un-scented Kalman filtering,UKF)算法的定位精度和滤波稳定性影响较大的问题,提出一种基于平方根球形无味的卡尔曼滤波算法(square root spherical unscented Kal... 针对机载无源定位系统中,初始值误差和数值的舍入计算对无味卡尔曼滤波(un-scented Kalman filtering,UKF)算法的定位精度和滤波稳定性影响较大的问题,提出一种基于平方根球形无味的卡尔曼滤波算法(square root spherical unscented Kalman filter,Sqrt-UKFST)。该方法以单位超球体球面无味变换为基础,通过减少采样点数目和球面半径,保证所有采样点在一个单位超球体上,从而提高算法对初始值的鲁棒性,并采用平方根滤波提高算法的数值稳定性。对该算法进行100次Monte-Carlo实验,仿真结果表明,Sqrt-UKFST算法收敛速度快,滤波性能稳定;当初始状态估计误差较大时,Sqrt-UKFST算法的定位精度保持在30%以内,提高系统对初始值的鲁棒性。 展开更多

关键词 机载无源定位 算法精度 平方根球形无味卡尔曼滤波 球面无味变换 鲁棒性 稳定性

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基于平淡卡尔曼滤波的微弱GPS信号跟踪算法

4

作者 张婧 茅旭初 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第10期1709-1709,共1页

在接收信号很微弱的情况下，全球定位系统（GPS）的传统方法不能很好地跟踪信号．文中采用非线性卡尔曼滤波算法取代传统的延迟锁定环和相位锁定环，用于高灵敏度GPS接收机的微弱信号处理环节，针对所提出的微弱信号系统模型中相关运算... 在接收信号很微弱的情况下，全球定位系统（GPS）的传统方法不能很好地跟踪信号．文中采用非线性卡尔曼滤波算法取代传统的延迟锁定环和相位锁定环，用于高灵敏度GPS接收机的微弱信号处理环节，针对所提出的微弱信号系统模型中相关运算的特点，运用平淡卡尔曼滤波器进行信号跟踪．仿真结果表明，新方法能够较好地跟踪到载噪比低至27dB-Hz的微弱信号，确保了跟踪精度；同时具有较高的灵敏度． 展开更多

关键词 跟踪算法 平淡卡尔曼滤波 GPS信号 微弱信号处理 卡尔曼滤波算法 全球定位系统 GPS接收机 卡尔曼滤波器

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低成本MINS/GPS组合导航中卡尔曼滤波算法的综合应用研究 被引量：7

5

作者 黄丽斌 周百令 《中国惯性技术学报》 EI CSCD 2005年第5期16-19,共4页

在基于DSP的低成本MINS/GPS组合导航系统中,针对DSP的实型变量位数不足的缺点,在卡尔曼滤波器的设计中同时运用了状态与偏差解耦算法和平方根算法,并推导出状态与偏差解耦-平方根算法的具体公式,既能减少计算量,又能增强滤波的数值稳定性。

关键词 组合导航 卡尔曼滤波 状态与偏差解耦 平方根算法 DSP

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基于平方根滤波的GPS/INS紧组合导航算法优化研究

6

作者 曲丰 张仪 吴磊 《舰船电子工程》 2018年第4期31-34,共4页

在运用传统的紧组合导航卡尔曼滤波算法计算过程中,出现了一种现象,本应按滤波方程计算的估计误差随着时间的增加趋于零或者趋于一个稳态值。但估计值相对于实际上的值的偏差越来越大。从而使卡尔曼滤波器逐渐失去作用,这种现象称为滤... 在运用传统的紧组合导航卡尔曼滤波算法计算过程中,出现了一种现象,本应按滤波方程计算的估计误差随着时间的增加趋于零或者趋于一个稳态值。但估计值相对于实际上的值的偏差越来越大。从而使卡尔曼滤波器逐渐失去作用,这种现象称为滤波器的发散。论文对传统的卡尔曼滤波算法进行优化,分别运用了平方根滤波算法和传统的卡尔曼滤波算法进行了仿真实验,仿真分析结果验证了平方根滤波算法的可行性和有效性。 展开更多

关键词 平方根滤波 组合导航 卡尔曼滤波算法

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基于平方根UKF的伪卫星动态跟踪定位算法 被引量：1

7

作者 段晨浩 王珏 邓志鑫 《河北科技大学学报》 CAS 2020年第6期493-499,共7页

为了解决传统Kalman滤波在处理非线性系统时的局限性,以及扩展Kalman滤波(EKF)在处理强非线性系统时发散性和精度较差的问题,结合动态导航系统中的目标跟踪定位问题,在不敏Kalman滤波(UKF)算法的基础上,提出了一种基于平方根UKF的动态... 为了解决传统Kalman滤波在处理非线性系统时的局限性,以及扩展Kalman滤波(EKF)在处理强非线性系统时发散性和精度较差的问题,结合动态导航系统中的目标跟踪定位问题,在不敏Kalman滤波(UKF)算法的基础上,提出了一种基于平方根UKF的动态跟踪定位算法,在递推运算过程中采用协方差矩阵的平方根代替传统算法计算过程中的协方差矩阵。MATLAB仿真结果表明,平方根UKF算法的精度比EKF提升了54.7%,比UKF提升了14.8%。所提出的算法解决了Kalman处理非线性系统的局限性以及传统EKF和UKF算法精度不高的问题,为伪卫星系统的高精度定位研究提供了有力支撑。 展开更多

关键词 算法理论 动态定位跟踪 伪卫星 平方根滤波 卡尔曼滤波算法 非线性

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基于非线性滤波和平滑相迭代的GPS定位估计算法 被引量：7

8

作者 曹意 茅旭初 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第7期1108-1112,共5页

针对目前全球定位系统(GPS)单机定位精度较低的问题,提出一种新的定位估计算法.每一时刻点先用平淡卡尔曼滤波进行位置估计;然后,利用滤波结果对前一时刻点的位置估计进行平滑修正;接着,再用修正值进行滤波,得到当前时刻点更新的估计值... 针对目前全球定位系统(GPS)单机定位精度较低的问题,提出一种新的定位估计算法.每一时刻点先用平淡卡尔曼滤波进行位置估计;然后,利用滤波结果对前一时刻点的位置估计进行平滑修正;接着,再用修正值进行滤波,得到当前时刻点更新的估计值,通过若干次迭代,得到最终估计值.后向平滑算法分别采用固定区间平滑和固定滞后平滑,前者适用于非线性系统模型,后者在平滑步长增大时,其计算量较小.实验结果表明,迭代算法能够有效提高定位精度,不仅可以应用于后验数据处理中,也可以应用于GPS实时定位估计. 展开更多

关键词 全球定位系统 最优平滑 平淡卡尔曼滤波 迭代算法

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基于SVD的机动目标自适应滤波研究与仿真 被引量：6

9

作者 石章松 王树宗 刘忠 《海军工程大学学报》 CAS 2003年第2期53-56,共4页

由于计算误差等因素的影响,致使滤波协方差阵不对称或负定,从而导致滤波器发散,影响滤波算法的收敛速度和稳定性.该研究在机动加速度"当前"统计自适应卡尔曼滤波算法的基础上,引入了基于奇异值分解(SVD)的协方差平方根滤波的... 由于计算误差等因素的影响,致使滤波协方差阵不对称或负定,从而导致滤波器发散,影响滤波算法的收敛速度和稳定性.该研究在机动加速度"当前"统计自适应卡尔曼滤波算法的基础上,引入了基于奇异值分解(SVD)的协方差平方根滤波的自适应卡尔曼滤波算法.仿真结果表明,该算法可以较好地跟踪机动目标,具有精度高、稳定好、收敛快等特点. 展开更多

关键词 SVD 机动目标跟踪 自适应滤波 滤波器 奇异值分解 卡尔曼滤波算法 加速度模型 自适应平方根滤波算法

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基于固定延迟平滑算法的机动目标跟踪方法

10

作者 吴伟 《舰船电子工程》 2010年第3期63-66,88,共5页

为进一步提高机动目标的跟踪精度和估值算法的数值稳定性,文章基于平方根UKF(square root UKF:SR-UKF)和固定延迟平滑算法(fixed-lag smoothing)提出一种新的固定延迟平方根UKS算法(fixed-lag square root unscentedkal man smoothing:F... 为进一步提高机动目标的跟踪精度和估值算法的数值稳定性,文章基于平方根UKF(square root UKF:SR-UKF)和固定延迟平滑算法(fixed-lag smoothing)提出一种新的固定延迟平方根UKS算法(fixed-lag square root unscentedkal man smoothing:FL-SR-UKS)。数值仿真说明该算法可以有效处理机动目标跟踪问题,且状态估值精度优于SR-UKF。 展开更多

关键词 机动目标跟踪 平方根UKF 固定延迟平滑算法 卡尔曼滤波

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基于期望最大化算法的车载导航定位

11

作者 张欣 战兴群 +1 位作者 翟传润 张炎华 《信息技术》 2008年第7期85-88,共4页

随着GPS车载导航系统的普及,围绕车载导航系统性能的研究主要集中在了如何提高导航精度的问题上。然而,车载导航应用的特殊环境决定了传统的精度提高方法的局限性。文中首先简述了车载导航的特殊环境,然后在此基础上提出了利用EM(Expect... 随着GPS车载导航系统的普及,围绕车载导航系统性能的研究主要集中在了如何提高导航精度的问题上。然而,车载导航应用的特殊环境决定了传统的精度提高方法的局限性。文中首先简述了车载导航的特殊环境,然后在此基础上提出了利用EM(Expectation Maximization,期望最大化)算法提高导航状态解算精度的构想。通过使用平淡卡尔曼滤波,解决了期望最大化两步算法中的第一步即状态估计问题。基于实测数据的仿真结果证明,该方法能够有效地提高车载环境下接收机的定位精度和稳定性,进而提高车载导航的服务质量。 展开更多

关键词 车载导航 期望最大化算法 平淡卡尔曼滤波

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一种基于ARI模型和SRCKF的融合型算法的锂电池剩余寿命预测方法 被引量：3

12

作者 王玉斐 《舰船电子对抗》 2019年第4期117-120,I0001,共5页

锂电池的健康状态估计和剩余寿命(RUL)预测是电池管理系统的重要研究课题之一。平方根容积卡尔曼滤波(SRCKF)算法是扩展卡尔曼滤波(EKF)算法的一种改进,适合对锂电池的非线性退化过程建模。其中,对于特定电池单体,将自回归综合(ARI)模... 锂电池的健康状态估计和剩余寿命(RUL)预测是电池管理系统的重要研究课题之一。平方根容积卡尔曼滤波(SRCKF)算法是扩展卡尔曼滤波(EKF)算法的一种改进,适合对锂电池的非线性退化过程建模。其中,对于特定电池单体,将自回归综合(ARI)模型的长期趋势预测作为SRCKF算法预测阶段的容量观测真值,从而弱化SRCKF算法对经验模型的依赖性,体现不同电池单体的差异性。同时,针对ARI模型对非线性系统预测能力差的问题,引入了一种表征锂电池不同阶段退化速率的健康因子,提升了ARI模型对锂电池非线性退化趋势的拟合度。最后,使用马里兰大学先进寿命周期工程研究中心(CALCE)的公开数据集验证所提算法,实验结果表明混合型算法在容量预测误差和寿命预测的精度上均有所提高。 展开更多

关键词 锂电池 电池管理系统 剩余使用寿命 平方根容积卡尔曼滤波算法 自回归综合模型

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未知新生目标先验下基于SCK-CBMeMBer的弱小目标检测前跟踪算法研究

13

作者 王荣 高振怀 《科技创新与应用》 2023年第28期24-27,共4页

该文针对红外弱小目标跟踪场景中未知新生分布先验信息且传统MeMBer会造成势低估的问题,提出一种基于平方根容积卡尔曼滤波势均衡多目标多伯努利的新生目标自动搜索算法并给出高斯混合实现。该算法首先将平方根容积卡尔曼滤波(SCK)算法... 该文针对红外弱小目标跟踪场景中未知新生分布先验信息且传统MeMBer会造成势低估的问题,提出一种基于平方根容积卡尔曼滤波势均衡多目标多伯努利的新生目标自动搜索算法并给出高斯混合实现。该算法首先将平方根容积卡尔曼滤波(SCK)算法引入到红外图像的多弱小目标检测跟踪中,用来实现CBMeMBer-TBD算法,同时结合新生目标自动搜索算法,自适应地产生新生弱小目标的分布,而势分布则通过CBMeMBer来实现。仿真实验表明,所提算法能够实现在新生目标未知场景下的红外弱小目标跟踪,且其跟踪精度与传统的MeMBer跟踪算法相比,有明显提高。 展开更多

关键词 红外弱小目标 平方根容积卡尔曼滤波 势均衡多目标多伯努利滤波 自动搜索 目标跟踪算法

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一种锂电池SOC估算方法 被引量：2

14

作者 严利民 卢迪 《电动工具》 2020年第1期1-4,共4页

锂电池组中每个单体电池之间的状态差异会随着电池的使用周期变得严重,可能导致电池组提前报废或发生危险。目前广泛使用单体电池的荷电状态(SOC)来判断电池差异性,研究在锂电池动态二阶Thevenin等效电路模型上应用平方根无迹卡尔曼滤... 锂电池组中每个单体电池之间的状态差异会随着电池的使用周期变得严重,可能导致电池组提前报废或发生危险。目前广泛使用单体电池的荷电状态(SOC)来判断电池差异性,研究在锂电池动态二阶Thevenin等效电路模型上应用平方根无迹卡尔曼滤波算法(SRUKF)进行锂电池SOC的实时估计,并将估算结果与其他SOC估算方法进行比较,结果表明在变参数模型上应用SRUKF估算电池SOC的方法具有较强实用性、较快收敛性和较高准确性。 展开更多

关键词 锂电池 Thevenin等效电路模型 荷电状态估算 平方根无迹卡尔曼滤波算法

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轮毂电机驱动电动汽车液压执行单元的压力估计与控制方法研究 被引量：9

15

作者 刘刚 徐文博 靳立强 《汽车工程》 EI CSCD 北大核心 2019年第10期1138-1144,共7页

为提高轮毂电机驱动电动汽车的制动性能和安全性能,对其液压制动系统轮缸压力估计和压力控制进行了研究。首先对液压执行单元中的关键部件回路控制阀建立了数学模型,分析其液压特性和电气特性,接着针对回路电磁阀建立了状态方程,采用平... 为提高轮毂电机驱动电动汽车的制动性能和安全性能,对其液压制动系统轮缸压力估计和压力控制进行了研究。首先对液压执行单元中的关键部件回路控制阀建立了数学模型,分析其液压特性和电气特性,接着针对回路电磁阀建立了状态方程,采用平方根容积卡尔曼滤波算法,估计电磁阀阀芯行程,从而准确计算出当前制动液流量和制动轮缸压力,然后再依据p-V特性设计了基于滑模变结构算法的电磁阀阀芯行程控制算法,通过调节阀芯行程来控制制动轮缸内的制动压力。最后采用Matlab/Simulink-AMESim联合仿真和硬件在环台架实验两种方法进行算法验证,结果表明:所提出的制动轮缸压力估计和压力控制算法能准确跟随控制目标值,提高轮毂电机驱动电动汽车的制动性能。 展开更多

关键词 车辆动力学 液压执行单元 平方根容积卡尔曼滤波 滑模控制算法 硬件在环试验

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