平方根求容积卡尔曼滤波的组合导航算法 被引量：6

1

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 平方根求容积卡尔曼滤波

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基于PMU/SCADA混合量测的电力系统求积分卡尔曼滤波的状态估计 被引量：7

2

作者 闫丽梅 崔佳 +3 位作者 徐建军 谢一冰 祝玉松 黄雨晴 《电机与控制学报》 EI CSCD 北大核心 2014年第6期79-84,共6页

针对目前电力系统状态估计主要采用的扩展卡尔曼滤波(EKF)存在鲁棒性差,精确度被非线性程度制约大等缺点,提出一种电力系统的计算线性方法——求积分卡尔曼滤波(QKF)进行电力系统的状态估计,该算法从统计线性回归的角度,运用高斯-厄米... 针对目前电力系统状态估计主要采用的扩展卡尔曼滤波(EKF)存在鲁棒性差,精确度被非线性程度制约大等缺点,提出一种电力系统的计算线性方法——求积分卡尔曼滤波(QKF)进行电力系统的状态估计,该算法从统计线性回归的角度,运用高斯-厄米特积分点,使得估计精确度大幅提高,并且引入精确度高,全网实时同步的同步相量测量单元(PMU)数据,成熟性好,技术成熟的SCADA数据进行混合量测。仿真结果表明,QKF法比EKF法具有更高的计算精确度,PMU数据的引入又进一步提高了电力系统状态估计的性能。基于混合量测的QKF法状态估计在正常状态和系统发生扰动情况下均有较好的估计性能,且估计精确度在系统加入混合量测的数据后明显高于单一SCADA系统。 展开更多

关键词 电力系统 状态估计 求积分卡尔曼滤波 同步相量测量单元

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基于Gauss-Hermite求积分卡尔曼滤波的SINS非线性初始对准方法 被引量：3

3

作者 冉昌艳 程向红 王海鹏 《东南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第2期266-271,共6页

为了改善大方位角初始对准精度和缩短收敛时间,在SINS动基座初始对准中引入了简化的Gauss-Hermite求积分卡尔曼滤波(QKF)方法.首先分析了Gauss-Hermite求积分中的单变量Gauss点及其系数配置方法,然后采用直接张量积法将单变量配置扩展... 为了改善大方位角初始对准精度和缩短收敛时间,在SINS动基座初始对准中引入了简化的Gauss-Hermite求积分卡尔曼滤波(QKF)方法.首先分析了Gauss-Hermite求积分中的单变量Gauss点及其系数配置方法,然后采用直接张量积法将单变量配置扩展后得到多变量Gauss点及其系数配置方法,给出了简化的QKF滤波算法.最后通过数学仿真分析比较了单变量积分点数为3的QKF(3点QKF)与比例对称采样UKF的对准性能,以及单变量积分点数取不同值(3,5和7)对QKF滤波性能的影响.结果表明:在动基座SINS大方位角初始对准中,3点QKF的对准精度远高于UKF的精度,方位角估计收敛速度也快于UKF,并且随着单变量Gauss积分点数的增加,QKF对准精度会进一步提高. 展开更多

关键词 求积分卡尔曼滤波 捷联惯导系统 初始对准 大方位失准角 SINS (strapdown INERTIAL navingation system)

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强跟踪求积分卡尔曼滤波算法 被引量：1

4

作者 马丽丽 贺姗 陈金广 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2014年第5期1802-1806,共5页

在非线性系统滤波问题中,可能出现真实系统和滤波模型不匹配的现象,而标准形式的求积分卡尔曼滤波器对于这种具有模型不确定性系统的鲁棒性较差、滤波精度降低的问题。针对该问题,结合强跟踪滤波器的思想,提出了强跟踪求积分卡尔曼滤波... 在非线性系统滤波问题中,可能出现真实系统和滤波模型不匹配的现象,而标准形式的求积分卡尔曼滤波器对于这种具有模型不确定性系统的鲁棒性较差、滤波精度降低的问题。针对该问题,结合强跟踪滤波器的思想,提出了强跟踪求积分卡尔曼滤波算法。通过引入衰减因子对当前时刻的状态预测协方差矩阵进行修正,使得不同时刻的残差序列保持正交,减弱先前滤波结果对当前滤波过程的影响,增强量测值的作用,减弱模型的作用,克服模型的不确定性对滤波结果的影响。仿真结果表明,在具有模型不确定性情况的非线性滤波问题中,该算法与标准形式的求积分卡尔曼滤波算法相比,能够获得更高的滤波精度。 展开更多

关键词 非线性系统 强跟踪滤波 求积分卡尔曼滤波 状态估计 卡尔曼滤波

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基于求积分卡尔曼滤波的交互式多模型算法 被引量：1

5

作者 马丽丽 陈金广 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2011年第16期191-193,共3页

针对非线性系统中的多模型估计问题,将求积分卡尔曼滤波算法应用到交互式多模型算法过程中,提出一种基于求积分卡尔曼滤波的交互式多模型算法。该算法不需要求取非线性方程的雅可比矩阵,且能够获得比基于不敏卡尔曼滤波的交互式多模型... 针对非线性系统中的多模型估计问题,将求积分卡尔曼滤波算法应用到交互式多模型算法过程中,提出一种基于求积分卡尔曼滤波的交互式多模型算法。该算法不需要求取非线性方程的雅可比矩阵,且能够获得比基于不敏卡尔曼滤波的交互式多模型方法更高的滤波精度。仿真结果证明了该算法的有效性。 展开更多

关键词 交互式多模型 非线性滤波 求积分卡尔曼滤波 目标跟踪 状态估计

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高阶球面单形—径向容积求积分卡尔曼滤波算法 被引量：4

6

作者 李兆铭 杨文革 +1 位作者 丁丹 廖育荣 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2017年第8期111-117,共7页

为了进一步提高非线性卡尔曼滤波算法的估计精度,提出一种高阶球面单形—径向容积求积分卡尔曼滤波(HDSSRCQKF,high-degree spherical simplex-radial cubature quadrature Kalman filter)算法。将非线性函数的高斯加权积分分解为球面... 为了进一步提高非线性卡尔曼滤波算法的估计精度,提出一种高阶球面单形—径向容积求积分卡尔曼滤波(HDSSRCQKF,high-degree spherical simplex-radial cubature quadrature Kalman filter)算法。将非线性函数的高斯加权积分分解为球面积分和径向积分,采用基于正则单形变换群的七阶球面单形准则计算球面积分,使用高阶高斯—拉盖尔求积分准则计算径向积分,推导出高阶球面单形—径向容积求积分准则。从该准则中提取出容积点及其相应权值的一般计算方法,并利用该计算方法给出非线性卡尔曼滤波框架下高阶球面单形—径向容积求积分卡尔曼滤波的具体计算步骤。数值仿真实验结果表明,所提算法具有比高阶容积卡尔曼滤波更高的估计精度,在信道估计与均衡、语音增强和混沌通信等领域具有一定的应用价值。 展开更多

关键词 容积卡尔曼滤波 高斯-拉盖尔求积分 球面单形 非线性

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求积分卡尔曼粒子滤波算法 被引量：13

7

作者 巫春玲 韩崇昭 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第2期25-28,42,共5页

针对非线性/非高斯系统的状态估计问题,提出一种采用求积分卡尔曼滤波(QKF)算法来产生重要性密度函数的粒子滤波新算法——PF-QKF算法.新算法使用统计线性回归的方法,通过一套高斯-厄米特积分点来线性化非线性函数,不需要计算雅可比矩阵... 针对非线性/非高斯系统的状态估计问题,提出一种采用求积分卡尔曼滤波(QKF)算法来产生重要性密度函数的粒子滤波新算法——PF-QKF算法.新算法使用统计线性回归的方法,通过一套高斯-厄米特积分点来线性化非线性函数,不需要计算雅可比矩阵,易于实现,而且所产生的重要性密度函数在系统状态转移概率密度的基础上,融入最新的观测数据,提高了对系统状态后验概率的逼近程度.理论分析和实验结果表明,PF-QKF算法的估计精度比无味粒子滤波(PF-UF)算法提高了约18%,其计算复杂度比PF-UF算法稍有降低,表明PF-QKF算法是一种很有效的非线性滤波算法. 展开更多

关键词 粒子滤波 统计线性回归 求积分卡尔曼滤波 重要性密度函数

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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

8

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 平方根求容积卡尔曼滤波 有色噪声

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用于再入弹道目标跟踪的Sigma点卡尔曼滤波器（英文）

9

作者 巫春玲 巨永锋 +1 位作者 胡平 段晨东 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2016年第3期640-647,653,共9页

提出一种新的Sigma点卡尔曼滤波器,求积分卡尔曼滤波器(Quadrature Kalman Filter,QKF),用于再入弹道目标的跟踪问题。新滤波器通过一系列参数化高斯密度的高斯-赫米特求积分点,使用统计线性回归的方法来线性化非线性函数的。仿真实验... 提出一种新的Sigma点卡尔曼滤波器,求积分卡尔曼滤波器(Quadrature Kalman Filter,QKF),用于再入弹道目标的跟踪问题。新滤波器通过一系列参数化高斯密度的高斯-赫米特求积分点,使用统计线性回归的方法来线性化非线性函数的。仿真实验比较了这个新的Sigma点滤波器和扩展卡尔曼滤波器(Extended Kalman Filter,EKF),均差滤波器(Divided Difference Filter,DDF),无味滤波器(Uncented Kalman Filter,UKF)。结果表明所有Sigma点滤波器的估计误差都低于EKF的估计误差。QKF的估计误差低于UKF的估计误差,其滤波可靠性也与UKF很接近。QKF的计算复杂性比UKF稍高,新的Sigma点滤波器是一种有效算法。 展开更多

关键词 Sigma点滤波 卡尔曼滤波 求积分卡尔曼滤波 跟踪

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基于新的数值积分粒子滤波的机载无源定位算法 被引量：4

10

作者 刘学 焦淑红 《宇航学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第7期1478-1485,共8页

针对机载无源定位这一多维非线性滤波问题,提出一种新的用3阶数值积分卡尔曼滤波算法来产生重要性密度函数的粒子滤波算法。新算法采用球形和径向数值积分规则选取积分点和确定相应的权值,得出的积分点数仅为状态维数的二倍,大幅的减少... 针对机载无源定位这一多维非线性滤波问题,提出一种新的用3阶数值积分卡尔曼滤波算法来产生重要性密度函数的粒子滤波算法。新算法采用球形和径向数值积分规则选取积分点和确定相应的权值,得出的积分点数仅为状态维数的二倍,大幅的减少了计算量,较好地解决了求积分卡尔曼粒子滤波算法(Quadrature KalmanParticle Filter,QPF)在高维滤波时存在计算量大的问题;而且通过设定比例因子使得所产生的重要性密度函数在系统状态转移概率密度的基础上,融入最新的观测值,增加了粒子的多样性,提高了对系统状态后验概率的逼近程度。仿真结果表明:新算法在稳定性和定位精度上与QPF相当,但计算时间仅约为QPF的15%。 展开更多

关键词 无源定位 粒子滤波 求积分卡尔曼滤波(QKF)

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多星对合作目标的分布式协同导航滤波算法 被引量：3

11

作者 李兆铭 杨文革 +1 位作者 丁丹 廖育荣 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第3期462-469,共8页

针对多颗在轨卫星对空间合作目标的协同导航问题,提出了一种适用于协同导航的分布式球面单形-径向容积求积分卡尔曼滤波(DSSRCQKF)算法。为了计算非线性滤波中的高斯加权积分,分别使用球面单形准则和二阶高斯-拉盖尔求积分准则计算球面... 针对多颗在轨卫星对空间合作目标的协同导航问题,提出了一种适用于协同导航的分布式球面单形-径向容积求积分卡尔曼滤波(DSSRCQKF)算法。为了计算非线性滤波中的高斯加权积分,分别使用球面单形准则和二阶高斯-拉盖尔求积分准则计算球面积分和径向积分,提出了一种新的球面单形-径向容积求积分准则。将该准则嵌入分布式卡尔曼滤波框架中,结合协同导航的非线性数学模型,给出适用于协同导航的DSSRCQKF算法,该算法要求每颗导航星仅与其邻居星进行通信,通过数据的分布式融合实现对目标星轨道状态的一致估计,从而避免了传统集中式处理中较高的通信和计算压力。仿真实验结果表明,与分布式卡尔曼滤波相比,本文算法将对合作目标的实时定位精度提高了11 m,定速精度提高了0.02 m/s,从而验证了本文算法的有效性。 展开更多

关键词 分布式协同导航 容积卡尔曼滤波 球面单形 高斯-拉盖尔求积分 非线性系统

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基于SQKF的锂离子电池剩余寿命预测 被引量：2

12

作者 黄梦涛 胡礼芳 张齐波 《西安科技大学学报》 CAS 北大核心 2022年第5期994-1002,共9页

针对锂离子电池剩余寿命(remaining useful life, RUL)难以精准预测的问题,建立单指数经验容量衰退模型,提出能够有效解决电池非线性问题的平方根求积分卡尔曼滤波(square-root quadrature kalman filtering, SQKF)算法。现有的最优估... 针对锂离子电池剩余寿命(remaining useful life, RUL)难以精准预测的问题,建立单指数经验容量衰退模型,提出能够有效解决电池非线性问题的平方根求积分卡尔曼滤波(square-root quadrature kalman filtering, SQKF)算法。现有的最优估计方法中,求积分卡尔曼滤波(quadrature kalman filtering, QKF)是一种高精度采样算法。研究发现,QKF的估计误差易引起非对称、非正定协方差的传播,影响算法稳定性。在QKF算法上进行平方根扩展,并对单变量求积节点进行多维扩展,将SQKF算法应用于电池容量跟踪估计;另外,从理论上证明SQKF的稳定性。使用NASA公开数据集对算法进行仿真验证,并与现有的扩展卡尔曼滤波、无迹滤波、QKF算法对比。结果表明,在一定条件下,SQKF的RUL预测误差在6%以内,数值精度以及数值稳定性有很大提高,并且研究发现SQKF受锂离子电池个体差异性的影响较小,文中方法在锂离子电池RUL预测的实际应用方面具有参考价值。 展开更多

关键词 锂离子电池 剩余使用寿命 经验容量衰退模型 平方根求积分卡尔曼滤波

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自适应SCKF在机动目标跟踪中的应用 被引量：5

13

作者 王思思 齐国清 《电光与控制》 北大核心 2013年第8期6-10,共5页

目标跟踪系统的数学模型或统计特性的不确定性,往往会导致机动目标跟踪精度降低甚至跟踪发散。在综合平方根求容积卡尔曼滤波算法和改进的Sage-Husa估计器的基础上,提出一种自适应求容积平方根卡尔曼滤波算法。该算法通过实时估计未知... 目标跟踪系统的数学模型或统计特性的不确定性,往往会导致机动目标跟踪精度降低甚至跟踪发散。在综合平方根求容积卡尔曼滤波算法和改进的Sage-Husa估计器的基础上,提出一种自适应求容积平方根卡尔曼滤波算法。该算法通过实时估计未知系统噪声,抑制由于噪声统计特性未知时变而导致的滤波误差,从而实现机动目标的自适应跟踪。仿真结果表明,在系统噪声未知时变,且与先验系统噪声存在一定差异时,自适应平方根求容积卡尔曼滤波器能有效地改进标准平方根求容积卡尔曼滤波器的跟踪精度和跟踪稳定性。 展开更多

关键词 机动目标跟踪 自适应 平方根求容积卡尔曼滤波

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一种新的非线性目标跟踪方法 被引量：3

14

作者 巫春玲 韩崇昭 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2011年第7期1-3,15,共4页

在实际的目标跟踪场景中,普遍存在非高斯过程噪声和/或量测噪声,以及非高斯先验信息等情况,针对这一问题,提出一种新的解决非线性/非高斯系统滤波问题的非线性滤波算法,即高斯和求积分卡尔曼滤波(GSQKF)算法。仿真实验将新算法与标准的... 在实际的目标跟踪场景中,普遍存在非高斯过程噪声和/或量测噪声,以及非高斯先验信息等情况,针对这一问题,提出一种新的解决非线性/非高斯系统滤波问题的非线性滤波算法,即高斯和求积分卡尔曼滤波(GSQKF)算法。仿真实验将新算法与标准的粒子滤波算法进行了比较,表明新算法是一种非常有效的非线性滤波算法。 展开更多

关键词 目标跟踪 粒子滤波 高斯和求积分卡尔曼滤波

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基于刚性约束的双移动机器人协同定位 被引量：5

15

作者 刘剑锋 孙力帆 +2 位作者 普杰信 何子述 王燕玲 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第9期1777-1785,共9页

准确、快速的状态估计是保证多机器人顺利完成协作搬运任务的关键.然而,大部分现有多机器人协同定位方法都存在一定的局限性,往往无法同时兼顾定位精度与计算复杂度.因此,本文从协作搬运任务的特点出发,将距离与方位的刚性约束条件引入... 准确、快速的状态估计是保证多机器人顺利完成协作搬运任务的关键.然而,大部分现有多机器人协同定位方法都存在一定的局限性,往往无法同时兼顾定位精度与计算复杂度.因此,本文从协作搬运任务的特点出发,将距离与方位的刚性约束条件引入协同定位中,同时根据机器人之间的紧密耦合关系建立起通用有效的运动模型和量测模型.最终在此刚性约束系统建模的基础上,提出一种基于高斯-厄米特求积分卡尔曼滤波(Quadrature Kalman Filter,QKF)的双移动机器人协同定位方法.仿真实验结果表明:与基于无约束模型的QKF协同定位方法相比,本文所提方法不但具有更高的定位精度,而且计算复杂度大大降低,有助于实现多机器人实时协同定位. 展开更多

关键词 协同定位 协作搬运 刚性约束 求积分卡尔曼滤波 双机器人系统 时间复杂度分析

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