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强跟踪容积卡尔曼滤波在空空导弹制导中的应用
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作者 梁津鑫 唐奇 +1 位作者 崔颢 张公平 《航空兵器》 CSCD 北大核心 2024年第5期82-87,共6页
针对传统滤波算法在处理目标复杂机动时非线性逼近能力不足、跟踪精度下降等问题,提出一种强跟踪容积卡尔曼滤波(STCKF)方法。首先,根据战斗机规避空空导弹的机动特征,建立了蛇形机动和桶滚机动两种目标运动模型;其次,引入强跟踪滤波(S... 针对传统滤波算法在处理目标复杂机动时非线性逼近能力不足、跟踪精度下降等问题,提出一种强跟踪容积卡尔曼滤波(STCKF)方法。首先,根据战斗机规避空空导弹的机动特征,建立了蛇形机动和桶滚机动两种目标运动模型;其次,引入强跟踪滤波(STF)以增强容积卡尔曼滤波(CKF)对系统状态突变等不确定因素的能力;然后,将STCKF应用于导弹末制导目标运动参数估计中,并通过与CKF、无迹卡尔曼滤波(UKF)和粒子滤波(PF)的对比仿真分析验证了该方法的有效性。仿真结果表明,STCKF具有较强的鲁棒性和系统自适应能力,尤其在目标机动突变时其跟踪误差相比CKF减小约10%,能够满足空空导弹末制导高精度和快速响应要求。 展开更多
关键词 容积卡尔曼滤波 跟踪滤波 非线性滤波 目标跟踪 空空导弹 制导
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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 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
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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 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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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 跟踪
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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 跟踪滤波器 容积卡尔曼滤波
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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 跟踪
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模糊自适应强跟踪卡尔曼滤波器研究 被引量:6
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作者 王春柏 赵保军 何佩琨 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2004年第10期1367-1369,1372,共4页
针对卡尔曼滤波器对系统模型依赖性强、鲁棒性差和跟踪机动目标能力有限的问题,提出了一种具备模糊自适应特点的模糊强跟踪卡尔曼滤波器(fuzzystrongtrackingKalmanfilter,FSTKF)。这种方法主要利用模糊逻辑自适应控制器监测残差均值与... 针对卡尔曼滤波器对系统模型依赖性强、鲁棒性差和跟踪机动目标能力有限的问题,提出了一种具备模糊自适应特点的模糊强跟踪卡尔曼滤波器(fuzzystrongtrackingKalmanfilter,FSTKF)。这种方法主要利用模糊逻辑自适应控制器监测残差均值与标准差,并根据模糊规则动态调整弱化因子,从而对强跟踪滤波器中多重次优渐消因子进行自适应调整,进一步提高滤波器的估计性能。仿真结果表明,该改进滤波器跟踪机动目标的精度高于常规卡尔曼滤波器和强跟踪卡尔曼滤波器。 展开更多
关键词 模糊逻辑自适应控制器 跟踪滤波器 卡尔曼滤波器
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基于逻辑切换的改进强跟踪卡尔曼滤波器 被引量:7
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作者 柯晶 钱积新 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2002年第6期925-927,共3页
针对线性随机系统提出了一种改进强跟踪卡尔曼滤波器 (MSTKF) .通过改变强跟踪滤波器的多重时变渐消因子 ,MSTKF在卡尔曼滤波和强跟踪滤波两种工作状态之间切换 .当卡尔曼滤波不能有效跟踪突变状态时 ,MSTKF切换为可变弱化因子的强跟踪... 针对线性随机系统提出了一种改进强跟踪卡尔曼滤波器 (MSTKF) .通过改变强跟踪滤波器的多重时变渐消因子 ,MSTKF在卡尔曼滤波和强跟踪滤波两种工作状态之间切换 .当卡尔曼滤波不能有效跟踪突变状态时 ,MSTKF切换为可变弱化因子的强跟踪滤波 .数值仿真实例显示了本方法的有效性 . 展开更多
关键词 逻辑切换 卡尔曼滤波器 随机系统 跟踪滤波器 状态估计 MSTKF 数值仿真
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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
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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 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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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
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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 跟踪滤波
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改进的强跟踪容积卡尔曼滤波的机动目标跟踪 被引量:3
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作者 张恒 高敏 徐超 《现代防御技术》 北大核心 2015年第6期142-147,152,共7页
机动目标的跟踪在实际中有着广泛的应用,其核心问题是机动建模和滤波算法。采用当前统计模型和容积卡尔曼滤波对机动目标进行跟踪。针对容积卡尔曼滤波在目标突发机动时跟踪性能较差的问题,借鉴强跟踪滤波思想,将渐消因子引入滤波过程,... 机动目标的跟踪在实际中有着广泛的应用,其核心问题是机动建模和滤波算法。采用当前统计模型和容积卡尔曼滤波对机动目标进行跟踪。针对容积卡尔曼滤波在目标突发机动时跟踪性能较差的问题,借鉴强跟踪滤波思想,将渐消因子引入滤波过程,提出了一种改进的强跟踪容积卡尔曼滤波算法,该算法实现简单,估计精度高,鲁棒性强。仿真结果表明,该算法有效增强了系统对目标突发机动的自适应跟踪能力,并保持了对弱机动和非机动目标良好的跟踪性能,且运算速度较快。 展开更多
关键词 机动目标 当前统计模型 容积卡尔曼滤波 跟踪滤波器
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基于强跟踪容积卡尔曼滤波的车辆行驶状态估计 被引量:2
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作者 李刚 解瑞春 +2 位作者 宗长富 李宁 李贵远 《汽车技术》 北大核心 2015年第9期53-58,共6页
针对车辆行驶过程中的状态估计问题,提出了基于强跟踪容积卡尔曼滤波的车辆行驶状态估计算法。建立了采用Dugoff轮胎模型非线性3自由度车辆估算模型,通过对纵向加速度、侧向加速度、横摆角速度、转向盘转角和车轮轮速低成本传感器信号... 针对车辆行驶过程中的状态估计问题,提出了基于强跟踪容积卡尔曼滤波的车辆行驶状态估计算法。建立了采用Dugoff轮胎模型非线性3自由度车辆估算模型,通过对纵向加速度、侧向加速度、横摆角速度、转向盘转角和车轮轮速低成本传感器信号的信息融合以实现对车辆行驶状态的准确估计。应用驾驶员模拟器进行在环试验结果表明,基于强跟踪容积卡尔曼滤波的估计算法能够较准确地对车辆行驶状态进行估计。 展开更多
关键词 跟踪容积卡尔曼滤波 Dugoff轮胎模型 车辆状态 驾驶模拟器在环试验
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基于强跟踪泰勒-卡尔曼滤波器的动态相量估计算法 被引量:18
13
作者 刘洁波 黄纯 +2 位作者 江亚群 汤涛 谢兴 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2018年第2期433-441,共9页
同步相量估计算法是同步相量测量技术的核心,在电力系统动态条件下如何提高算法的测量精度和改善算法的动态性能至关重要。提出基于强跟踪泰勒-卡尔曼滤波器(STKF)的动态相量估计算法。首先在考虑谐波和噪声影响以及电气信号幅值、相位... 同步相量估计算法是同步相量测量技术的核心,在电力系统动态条件下如何提高算法的测量精度和改善算法的动态性能至关重要。提出基于强跟踪泰勒-卡尔曼滤波器(STKF)的动态相量估计算法。首先在考虑谐波和噪声影响以及电气信号幅值、相位时变特性的基础上,基于动态相量的泰勒级数展开项建立动态电气信号的状态空间模型;然后考虑到基于泰勒-卡尔曼滤波器(TKF)的相量估计算法在递推估计各状态变量时无法快速跟踪系统参数突变的缺陷,引入强跟踪滤波器的思想,根据理论残差和实际残差的失配程度及时自适应性地调整估计协方差矩阵,增强了算法对时变电气信号的跟踪能力。分析含噪声的数值信号及Matlab/Simulink的仿真故障电压信号,结果表明,STKF算法比泰勒-卡尔曼滤波器(TKF)算法具有更好的动态响应性能和更高的测量精度,且稳定性更好。 展开更多
关键词 相量测量 卡尔曼滤波器 跟踪滤波器 动态性能
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适用处理非高斯观测噪声的强跟踪卡尔曼滤波器 被引量:12
14
作者 吕东辉 王炯琦 +2 位作者 熊凯 侯博文 何章鸣 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第12期1997-2004,共8页
在高斯噪声条件下,卡尔曼滤波器(KF)能够获得系统状态的一致最小方差线性无偏估计.但当噪声非高斯,KF性能将严重下降.观测噪声非高斯现象在深空探测自主导航中经常遇到,然而现有模型可能存在着精度不高、稳定性不强或者计算复杂度较高... 在高斯噪声条件下,卡尔曼滤波器(KF)能够获得系统状态的一致最小方差线性无偏估计.但当噪声非高斯,KF性能将严重下降.观测噪声非高斯现象在深空探测自主导航中经常遇到,然而现有模型可能存在着精度不高、稳定性不强或者计算复杂度较高的缺点.针对这种现状,本文在传统强跟踪卡尔曼滤波器(STKF)中新息正交原则的基础上,推导了适用处理非高斯观测噪声的强跟踪卡尔曼滤波器(STKFNO),并将其嵌入到无迹卡尔曼滤波(UKF)框架下形成适用处理非线性系统非高斯观测噪声的强跟踪无迹卡尔曼滤波器(STUKFNO).所提出的算法被应用到深空光学自主导航系统中,仿真结果表明所提出的算法能够较好地应对观测噪声的非高斯性. 展开更多
关键词 卡尔曼滤波器 跟踪滤波器 非高斯观测噪声 滤波性能
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自适应强跟踪Sage-Husa卡尔曼滤波器载波环设计 被引量:7
15
作者 王福军 丁小燕 +1 位作者 王前 白英广 《电光与控制》 CSCD 北大核心 2019年第10期12-16,共5页
针对Sage-Husa自适应卡尔曼滤波算法易引起发散且对初始条件的选取非常敏感的问题,提出一种自适应强跟踪Sage-Husa滤波算法。该算法从Sage-Husa自适应卡尔曼滤波算法出发,引入强跟踪技术,通过渐消因子在线修正一步预测误差协方差矩阵,... 针对Sage-Husa自适应卡尔曼滤波算法易引起发散且对初始条件的选取非常敏感的问题,提出一种自适应强跟踪Sage-Husa滤波算法。该算法从Sage-Husa自适应卡尔曼滤波算法出发,引入强跟踪技术,通过渐消因子在线修正一步预测误差协方差矩阵,使算法具有应对场景变化等不确定情况的能力,增强算法的鲁棒性;通过改进Sage-Husa自适应算法对噪声方差阵进行实时在线估计,使算法具有应对噪声变化的自适应能力,保证较好的跟踪精度。仿真结果表明,所提出的滤波算法能够有效提高载波环路的跟踪精度和鲁棒性。 展开更多
关键词 卡尔曼滤波器 Sage-Husa自适应滤波 跟踪滤波 载波跟踪环路
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一种简化的强跟踪容积卡尔曼滤波算法 被引量:4
16
作者 蔡宗平 张雪影 +1 位作者 牛创 卫浩 《电光与控制》 北大核心 2017年第1期6-8,32,共4页
针对强跟踪容积卡尔曼滤波(STCKF)算法因引入渐消因子而导致计算量增加、实时性变差的问题,提出一种简化的STCKF算法。通过证明STCKF算法的时间更新环节与KF算法的一步预测过程相一致,推导出简化的STCKF算法,并进行了算法复杂度分析。... 针对强跟踪容积卡尔曼滤波(STCKF)算法因引入渐消因子而导致计算量增加、实时性变差的问题,提出一种简化的STCKF算法。通过证明STCKF算法的时间更新环节与KF算法的一步预测过程相一致,推导出简化的STCKF算法,并进行了算法复杂度分析。仿真结果表明,简化后的STCKF算法在保证滤波精度不变的情况下,有效提高了算法实时性。 展开更多
关键词 目标跟踪 跟踪 容积卡尔曼滤波 实时性
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GPS动态定位的强跟踪卡尔曼滤波研究 被引量:4
17
作者 房建成 万德钧 吴秋平 《东南大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 1997年第2期60-66,共7页
提出一种改进的强跟踪卡尔曼滤波算法,应用于GPS动态定位滤波中获得明显效果.首先采用描述机动载体运动的“当前”统计模型,建立了一种新的GPS动态定位扩展卡尔曼滤波模型及其自适应算法.然后,为了进一步提高滤波器的动态性... 提出一种改进的强跟踪卡尔曼滤波算法,应用于GPS动态定位滤波中获得明显效果.首先采用描述机动载体运动的“当前”统计模型,建立了一种新的GPS动态定位扩展卡尔曼滤波模型及其自适应算法.然后,为了进一步提高滤波器的动态性能,改进了周东华等提出的强跟踪滤波器,大大提高了GPS动态定位扩展卡尔曼滤波器的跟踪能力. 展开更多
关键词 GPS 动态定位 卡尔曼滤波 跟踪滤波器 导航
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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:6
18
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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多终端五阶强跟踪容积卡尔曼滤波实时定轨
19
作者 李兆铭 杨文革 +1 位作者 丁丹 廖育荣 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第8期2195-2203,共9页
为了提高多手持终端对卫星脉冲机动轨道的实时确定精度,并降低定轨精度对滤波初值的敏感性,提出一种五阶强跟踪球面单形-径向容积卡尔曼滤波(5-STSSRCKF)方法。采用n维正则单形变换群和矩匹配法推导五阶球面单形-径向容积准则,并将该准... 为了提高多手持终端对卫星脉冲机动轨道的实时确定精度,并降低定轨精度对滤波初值的敏感性,提出一种五阶强跟踪球面单形-径向容积卡尔曼滤波(5-STSSRCKF)方法。采用n维正则单形变换群和矩匹配法推导五阶球面单形-径向容积准则,并将该准则嵌入强跟踪滤波(STF)框架。利用STF的等价表示计算次优渐消因子,实现了在滤波稳定时在线实时调整增益矩阵,克服了残差增大时增益矩阵仍保持极小值的缺点,提高了对系统突变状态的跟踪能力。进行了仿真实验,结果表明,当滤波初值误差增大时,已有方法的定轨精度降低为1 798.199m,而提出的5-STSSRCKF的定轨精度可以维持在8.688m;当卫星进行脉冲机动时,已有方法不具备对机动轨道状态的跟踪能力,而5-STSSRCKF的定轨精度仍然维持在8.976m。实验显示,5-STSSRCKF对滤波初值不敏感,并且对卫星脉冲机动轨道的实时确定精度更高。 展开更多
关键词 手持终端 实时定轨 五阶球面单形-径向准则 五阶跟踪球面单形-径向容积卡尔曼滤波
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自适应容积卡尔曼滤波在空间机动目标跟踪中的应用 被引量:4
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作者 黄璜 林浩申 何兵 《电光与控制》 北大核心 2015年第6期56-59,共4页
针对目标在线机动时,平方根容积卡尔曼滤波不具有良好的鲁棒性,不能够快速发生响应的问题,提出一种自适应容积卡尔曼滤波(CKF)算法,算法利用CKF的平方根形式进行迭代,即SCKF。将强跟踪滤波算法引入平方根容积卡尔曼滤波,引入渐消因子对... 针对目标在线机动时,平方根容积卡尔曼滤波不具有良好的鲁棒性,不能够快速发生响应的问题,提出一种自适应容积卡尔曼滤波(CKF)算法,算法利用CKF的平方根形式进行迭代,即SCKF。将强跟踪滤波算法引入平方根容积卡尔曼滤波,引入渐消因子对滤波发散情况进行检测和抑制,有效克服了空间目标发生机动时标准滤波器无法快速准确对其进行跟踪的问题,提高了空间目标定位跟踪的数值稳定性。仿真表明:与标准SCKF相比,自适应SCKF有效地提高了机动目标被动定位跟踪的鲁棒性,具有较高的滤波精度和稳定性,同时具有良好的实时性,能更好地完成对空间机动目标的跟踪任务。 展开更多
关键词 机动目标 目标跟踪 自适应 容积卡尔曼滤波 跟踪滤波
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