基于扩展卡尔曼粒子滤波算法的锂电池SOC估计 被引量：35

1

作者 赵又群 周晓凤 刘英杰 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第3期394-397,共4页

锂电池荷电状态用来描述电池剩余电量的多少,进而反映电动汽车的续驶里程,是电池管理系统中的核心参数。电池循环次数、瞬间大电流以及温度等因素都会使电池特性发生变化,使用扩展卡尔曼滤波算法对电池荷电状态进行估计,会有较大的误差... 锂电池荷电状态用来描述电池剩余电量的多少,进而反映电动汽车的续驶里程,是电池管理系统中的核心参数。电池循环次数、瞬间大电流以及温度等因素都会使电池特性发生变化,使用扩展卡尔曼滤波算法对电池荷电状态进行估计,会有较大的误差甚至导致算法不收敛。为了有效地抑制发散以及噪声的影响,基于锂电池混合噪声模型,应用扩展卡尔曼粒子滤波算法对锂电池荷电状态和电流漂移噪声进行同步估计。最后根据充放电试验数据进行仿真分析,结果证明了该算法的优越性。 展开更多

关键词 锂电池 荷电状态 混合噪声模型 扩展卡尔曼粒子滤波

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远距离干扰环境下目标跟踪的扩展卡尔曼粒子滤波算法 被引量：19

2

作者 侯静 景占荣 羊彦 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2013年第7期1587-1592,共6页

该文在扩展卡尔曼粒子滤波算法的基础上融合了"负"信息(没有接收到观测值的扫描)来实现远距离干扰环境下的目标跟踪。在整个实现过程中,由传感器模型推导出的高斯和似然函数充分考虑了正负信息,直接用于计算粒子权重更新。并... 该文在扩展卡尔曼粒子滤波算法的基础上融合了"负"信息(没有接收到观测值的扫描)来实现远距离干扰环境下的目标跟踪。在整个实现过程中,由传感器模型推导出的高斯和似然函数充分考虑了正负信息,直接用于计算粒子权重更新。并且通过扩展卡尔曼滤波算法产生重要性密度函数,利用当前时刻的量测,使得粒子的分布更接近其后验概率分布,而且使用较少的粒子个数即可达到较好的跟踪效果。仿真证明,扩展卡尔曼粒子滤波算法在航迹连续性和跟踪精度方面明显优于扩展卡尔曼滤波算法,但计算复杂度较高。 展开更多

关键词 目标跟踪 远距离干扰机 扩展卡尔曼粒子滤波 负信息

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仅测角卫星跟踪的扩展卡尔曼粒子滤波算法 被引量：11

3

作者 吴盘龙 蔡亚东 王宝宝 《红外与激光工程》 EI CSCD 北大核心 2011年第10期2008-2013,共6页

卫星被动跟踪技术对于空间监视系统非常重要,为提高非合作跟踪模式下空间低轨卫星(LEO)的跟踪精度,提出一种基于扩展卡尔曼粒子滤波(EKPF)的仅测角卫星被动跟踪算法。首先,在卫星二体运动下,以地球惯性直角坐标系为基础,对卫星运动状态... 卫星被动跟踪技术对于空间监视系统非常重要,为提高非合作跟踪模式下空间低轨卫星(LEO)的跟踪精度,提出一种基于扩展卡尔曼粒子滤波(EKPF)的仅测角卫星被动跟踪算法。首先,在卫星二体运动下,以地球惯性直角坐标系为基础,对卫星运动状态方程的二阶线性化、状态方程和测量方程的雅可比矩阵进行了详细推导。其次,利用二阶扩展卡尔曼滤波(EKF)产生粒子滤波(PF)的建议分布,并将EKPF应用到低轨卫星跟踪。最后,通过STK6.0仿真场景产生的数据对EKPF算法和扩展卡尔曼滤波算法的跟踪性能进行了对比分析和验证。仿真结果表明,该算法可以实现单颗高轨卫星通过仅测角对圆轨道的低轨卫星进行跟踪,且跟踪精度优于EKF算法。 展开更多

关键词 卫星跟踪 仅测角 扩展卡尔曼粒子滤波

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基于双时间尺度扩展卡尔曼粒子滤波算法的电池组单体荷电状态估计 被引量：6

4

作者 刘征宇 汤伟 +1 位作者 王雪松 黎盼春 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第15期1834-1839,共6页

为实现对电池组单体荷电状态(SOC)的精确估算,首先对锂电池组单体建立增强自校正(ESC)模型,然后根据锂电池ESC模型建立电池组平均模型和各单体SOC差异模型,再对其用双时间尺度的扩展卡尔曼粒子滤波(EKPF)算法来估算电池组平均SOC值和各... 为实现对电池组单体荷电状态(SOC)的精确估算,首先对锂电池组单体建立增强自校正(ESC)模型,然后根据锂电池ESC模型建立电池组平均模型和各单体SOC差异模型,再对其用双时间尺度的扩展卡尔曼粒子滤波(EKPF)算法来估算电池组平均SOC值和各单体差异SOC值,从而得到电池组中各单体SOC值。对12节锂电池串联电池组进行SOC估算实验,结果表明,基于双时间尺度EKPF算法的电池组单体SOC估计方法可实现对单体SOC的精确估计,且该方法比双时间尺度扩展卡尔曼滤波算法和扩展卡尔曼滤波(EKF)算法具有更高的估算精度。 展开更多

关键词 扩展卡尔曼粒子滤波 单体荷电状态估计 双时间尺度 电池组

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基于扩展卡尔曼粒子滤波算法的神经网络训练 被引量：11

5

作者 王法胜 郭权 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2010年第5期48-50,共3页

神经网络的训练是一种非线性系统的辨识问题,基本粒子滤波算法已被成功用于训练神经网络,但基本粒子滤波算法在建议分布的选择上并没有考虑当前时刻观测值的影响,本文针对该问题提出使用扩展卡尔曼滤波器来生成建议分布。由于扩展卡尔... 神经网络的训练是一种非线性系统的辨识问题,基本粒子滤波算法已被成功用于训练神经网络,但基本粒子滤波算法在建议分布的选择上并没有考虑当前时刻观测值的影响,本文针对该问题提出使用扩展卡尔曼滤波器来生成建议分布。由于扩展卡尔曼滤波器在传递近似建议分布的均值和协方差的过程中充分利用了观测值信息,从而可以更好地描述神经网络权值的后验概率分布。实验结果证明,使用扩展卡尔曼滤波器作为建议分布的粒子滤波算法性能明显优于基本粒子滤波算法。 展开更多

关键词 多层感知器 神经网络训练 扩展卡尔曼粒子滤波

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基于鲁棒扩展卡尔曼粒子滤波的RAIM算法 被引量：4

6

作者 彭雅奇 许承东 +2 位作者 牛飞 李臻 范国超 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2018年第12期2790-2796,共7页

针对基于粒子滤波的接收机自主完好性监测(receiver autonomous integrity monitoring,RAIM)算法中普遍存在粒子退化和采样枯竭问题,提出基于鲁棒扩展卡尔曼粒子滤波(robust extended Kalman particle filter,REKPF)的RAIM算法。该算法... 针对基于粒子滤波的接收机自主完好性监测(receiver autonomous integrity monitoring,RAIM)算法中普遍存在粒子退化和采样枯竭问题,提出基于鲁棒扩展卡尔曼粒子滤波(robust extended Kalman particle filter,REKPF)的RAIM算法。该算法利用扩展卡尔曼滤波计算粒子的建议密度函数,引导重采样做出更加准确的采样分布;同时,为了减小伪距偏差对滤波估计的影响,利用抗差估计对卡尔曼增益矩阵进行修正。通过实测数据构建卫星故障检测的检验统计量,对各状态的累加对数似然比进行一致性检测。仿真结果表明,当存在伪距偏差时,基于REKPF的RAIM算法能够有效诊断故障星,缩短告警延迟时间,提高定位精度,算法性能更好。 展开更多

关键词 接收机自主完好性监测 鲁棒扩展卡尔曼粒子滤波 故障检测 对数似然比

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混杂系统粒子滤波混合状态估计及故障诊断算法 被引量：6

7

作者 郭健彬 纪丁菲 +2 位作者 王鑫 曾声奎 赵健宇 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2015年第8期1936-1942,共7页

混杂系统同时包含连续动态特性和离散动态特性,并且两种动态相互作用,使其故障诊断变得更加困难。针对此问题,提出了一种混合系统粒子滤波混合状态估计及故障诊断算法,提高了现有方法的适用范围和诊断效率。针对混杂系统受控迁移、自治... 混杂系统同时包含连续动态特性和离散动态特性,并且两种动态相互作用,使其故障诊断变得更加困难。针对此问题,提出了一种混合系统粒子滤波混合状态估计及故障诊断算法,提高了现有方法的适用范围和诊断效率。针对混杂系统受控迁移、自治迁移和随机迁移等特点,首先利用随机混杂自动机对系统离散状态(包括故障)和连续状态进行统一建模,重点对现有基于扩展卡尔曼粒子滤波的连续估计算法进行改进,支持利用在线监测数据来估计混杂系统各类迁移产生的各种离散和连续状态,最后根据离散状态估计结果快速实现故障诊断。通过对典型非线性混杂系统的故障诊断,证明了该方法的有效性。 展开更多

关键词 混杂系统 故障诊断 混合状态估计 扩展卡尔曼粒子滤波

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基于半球谐振陀螺的捷联惯性姿态系统的一种粒子滤波方法

8

作者 沈博昌 伊国兴 王常虹 《宇航学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第2期620-624,共5页

为了抑制积分运算带来的捷联惯性姿态累积误差,根据姿态角三角函数关系引入横滚、俯仰角的三个替换变量作为姿态变量,并根据系统姿态变量之间的约束方程和运动体的前向速度测量提出了基于半球谐振陀螺的捷联惯性姿态确定系统的一种扩展... 为了抑制积分运算带来的捷联惯性姿态累积误差,根据姿态角三角函数关系引入横滚、俯仰角的三个替换变量作为姿态变量,并根据系统姿态变量之间的约束方程和运动体的前向速度测量提出了基于半球谐振陀螺的捷联惯性姿态确定系统的一种扩展卡尔曼粒子滤波算法。采用基于国产半球谐振陀螺的捷联惯性测量组合进行实验与仿真,与标准卡尔曼滤波算法进行了比较。实验与仿真结果表明:该算法有效地提高了定姿性能。作为高可靠性姿态确定系统的备用算法,该算法尤其适用于长寿命的小型航天器。 展开更多

关键词 扩展卡尔曼滤波 粒子滤波 扩展卡尔曼粒子滤波 半球谐振陀螺 姿态确定

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GPS静态单点定位的滤波算法比较 被引量：13

9

作者 孙罡 王昌明 张爱军 《南京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第1期80-85,共6页

针对目前利用低成本全球卫星定位系统(GPS)进行静态单点定位精度较差的问题,分别将卡尔曼滤波、粒子滤波和扩展卡尔曼粒子滤波理论应用于其中。对两组由不同GPS-OEM板构成的单点定位系统实测的经纬度和海拔高度数据进行了滤波处理,并对... 针对目前利用低成本全球卫星定位系统(GPS)进行静态单点定位精度较差的问题,分别将卡尔曼滤波、粒子滤波和扩展卡尔曼粒子滤波理论应用于其中。对两组由不同GPS-OEM板构成的单点定位系统实测的经纬度和海拔高度数据进行了滤波处理,并对不同滤波算法的效果作出了比较与分析。分析结果表明,滤波后定位精度有了明显提高,3种滤波算法中扩展卡尔曼粒子滤波的滤波效果最好,粒子滤波次之,卡尔曼滤波效果一般。实验结果为提高低成本GPS静态单点定位系统的定位精度提供了一种有效的解决方案,同时也对各滤波器理论上的滤波效果进行了验证。 展开更多

关键词 全球卫星定位系统 静态单点定位 卡尔曼滤波 粒子滤波 扩展卡尔曼粒子滤波

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基于IQPSO-EKF的多传感器融合姿态测量方法研究 被引量：1

10

作者 胡启国 王磊 +1 位作者 马鉴望 任渝荣 《机电工程》 CAS 北大核心 2024年第2期353-363,共11页

为解决自动化竖井掘进设备的定位调姿精度对竖井、孔桩挖掘效率与质量的影响,提出了一种基于改进量子粒子群(IQPSO)-扩展卡尔曼滤波(EKF)的姿态测量算法,以提高微机电系统(MEMS)传感器测量精度。首先,对MEMS传感器数据进行了预处理(除... 为解决自动化竖井掘进设备的定位调姿精度对竖井、孔桩挖掘效率与质量的影响,提出了一种基于改进量子粒子群(IQPSO)-扩展卡尔曼滤波(EKF)的姿态测量算法,以提高微机电系统(MEMS)传感器测量精度。首先,对MEMS传感器数据进行了预处理(除噪、滤波、校准等);然后,参考现有飞行器的坐标系,建立了姿态解算模型,通过姿态角数学模型及运动学分析,构建了EFK状态方程,针对EKF方法参数估计不准确的问题,以分段混沌映射优化初始种群,引入平均位置最优值来避免陷入局部最优的IQPSO-EFK算法,优化EKF的系统、测量噪声的协方差参数;最后,对改进算法和三组姿态误差估计进行了对比实验。研究结果表明:对比三种典型目标函数,IQPSO-EFK相较于普通粒子群算法(QPSO-EFK)具有更强的寻优能力与收敛精度;对比三组旋转速度姿态测量误差,基于IQPSO-EKF算法的姿态测量方法在测量误差时比真实测量误差减少了约86.3%,比扩展卡尔曼滤波减少了约68.7%,比普通粒子群算法减少了约28.2%,证明该算法有效地提高了MEMS传感器测量精度。 展开更多

关键词 竖井掘进 角度测量仪器 姿态测量 微机电系统传感器 多传感器融合 改进量子粒子群-扩展卡尔曼滤波

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一种多机动目标协同跟踪的博弈论算法 被引量：4

11

作者 刘钦 刘峥 刘俊 《西安电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第6期49-54,135,共7页

针对传感器网络中的动态跟踪问题,提出一种基于博弈论的多机动目标协同跟踪算法.首先利用交互多模型扩展粒子滤波估计网络中每个机动目标的状态;然后以滤波过程中获得的目标信息增益为衡量标准,促使跟踪精度未达系统要求的目标的代理发... 针对传感器网络中的动态跟踪问题,提出一种基于博弈论的多机动目标协同跟踪算法.首先利用交互多模型扩展粒子滤波估计网络中每个机动目标的状态;然后以滤波过程中获得的目标信息增益为衡量标准,促使跟踪精度未达系统要求的目标的代理发起谈判,在保证谈判双方利益最大化的前提下,通过博弈为谈判发起者争取更多的传感器对其所代表的目标进行跟踪.仿真结果表明,在非线性非高斯环境下,该方法与传统方法相比能够有效提高跟踪精度,动态分配传感器资源以实现协同跟踪. 展开更多

关键词 博弈论 扩展卡尔曼粒子滤波 交互多模型 协同跟踪 传感器网络

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基于IMMEPF的多普勒盲区目标异类多传感器联合跟踪 被引量：3

12

作者 付莹 汤子跃 孙永健 《电光与控制》 北大核心 2013年第5期88-93,共6页

对于机载脉冲多普勒雷达,多普勒盲区是不可避免的。为解决多普勒盲区内机动目标跟踪问题,提出了基于扩展卡尔曼粒子滤波(IMMEPF)的雷达和ESM联合跟踪算法。该算法融合了交互式多模型(IMM)、粒子滤波(PF)和扩展卡尔曼滤波(EKF)的优势,采... 对于机载脉冲多普勒雷达,多普勒盲区是不可避免的。为解决多普勒盲区内机动目标跟踪问题,提出了基于扩展卡尔曼粒子滤波(IMMEPF)的雷达和ESM联合跟踪算法。该算法融合了交互式多模型(IMM)、粒子滤波(PF)和扩展卡尔曼滤波(EKF)的优势,采用多模型结构以匹配目标的运动模型。粒子滤波能处理非线性、非高斯问题,而采用EKF产生粒子,由于考虑了当前观测值,使得粒子的分布更接近后验概率密度分布,克服粒子的退化现象,从而提高估计精度。仿真结果表明,给出的算法能够显著提高对落入多普勒盲区内的目标点迹的跟踪精度。 展开更多

关键词 目标跟踪 多普勒盲区 异类多传感器 交互多模 扩展卡尔曼粒子滤波

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基于EKPF的GPS导航模型研究 被引量：2

13

作者 韩厚增 王坚 +1 位作者 李增科 王志杰 《大地测量与地球动力学》 CSCD 北大核心 2013年第2期139-142,共4页

通过模拟GPS卫星系统的运行以及接收机的运动轨迹,采用11状态PVA(Position-Velocity-Acceleration)导航模型进行导航定位分析,并分别采用扩展卡尔曼粒子滤波和扩展卡尔曼滤波计算导航解,结果表明两种滤波均能得出较好导航解,并且前者削... 通过模拟GPS卫星系统的运行以及接收机的运动轨迹,采用11状态PVA(Position-Velocity-Acceleration)导航模型进行导航定位分析,并分别采用扩展卡尔曼粒子滤波和扩展卡尔曼滤波计算导航解,结果表明两种滤波均能得出较好导航解,并且前者削弱了多路径效应的影响,进一步提高了导航定位精度,尤其在高程方向精度提高更为明显。 展开更多

关键词 GPS导航 导航模型 粒子滤波 扩展卡尔曼滤波 扩展卡尔曼粒子滤波

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基于IEPF序贯融合的多传感器管理方法 被引量：2

14

作者 黄俊 于雷 +1 位作者 李骞 张斌 《火力与指挥控制》 CSCD 北大核心 2010年第8期71-74,共4页

针对主被动传感器信息融合的特点,提出了一种在IEPF序贯融合基础上进行传感器管理的方法。工程常采用的传统扩展卡尔曼滤波融合算法滤波精度不高,因此结合采用了粒子滤波方法。先对主被动传感器采用迭代扩展卡尔曼滤波集中式序贯融合,... 针对主被动传感器信息融合的特点,提出了一种在IEPF序贯融合基础上进行传感器管理的方法。工程常采用的传统扩展卡尔曼滤波融合算法滤波精度不高,因此结合采用了粒子滤波方法。先对主被动传感器采用迭代扩展卡尔曼滤波集中式序贯融合,利用融合后的信息进行粒子更新,提高滤波精度,在此基础上采用分辨力增益的方法对传感器进行管理。仿真结果表明该方法能够提高对目标的跟踪精度,增强多传感器对环境变化的适应能力。 展开更多

关键词 迭代扩展卡尔曼粒子滤波 序贯融合 分辨力增益 传感器管理

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基于AEKPF算法对锂离子电池SOC与SOH的联合估计 被引量：10

15

作者 张新锋 姚蒙蒙 +1 位作者 宋瑞 崔金龙 《江苏大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2022年第1期24-31,共8页

为了提高锂离子电池SOC(state of charge)和SOH(state of health)的估计精度,采用自适应扩展卡尔曼粒子滤波(adaptive extended Kalman particle filter,AEKPF)算法估算SOC和SOH,该算法通过修正噪声可以解决运用EKF(extended Kalman fil... 为了提高锂离子电池SOC(state of charge)和SOH(state of health)的估计精度,采用自适应扩展卡尔曼粒子滤波(adaptive extended Kalman particle filter,AEKPF)算法估算SOC和SOH,该算法通过修正噪声可以解决运用EKF(extended Kalman filter)算法时的噪声误差累积问题,并且AEKF(adaptive extended Kalman filter)算法作为PF(particle filter)算法的建议分布用来实时更新粒子,可以改善单独采用PF算法时的粒子退化问题.为了提高SOC的估计精度,提出考虑电池的劣化特征,联合SOH实现对SOC的修正估计.在Matlab环境下的仿真结果表明:AEKPF算法与AEKF算法相比,可以得到更加准确的SOC和SOH估计值,而且AEKPF算法联合SOH可以有效提高SOC的估计精度,仿真绝对误差不超过±1%. 展开更多

关键词 锂离子电池 SOC估计 SOH估计 自适应扩展卡尔曼粒子滤波算法 联合估计

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临空高速目标模糊机动检测的IMM-EKPF算法 被引量：1

16

作者 付强 王刚 +1 位作者 刘昌云 郭相科 《现代防御技术》 北大核心 2016年第2期143-150,共8页

针对临空高速目标运动状态多变,跟踪困难的问题,将扩展卡尔曼粒子滤波与交互多模算法相结合,提出IMM-EKPF算法,该算法不需要计算雅可比矩阵,能有效求解非线性非高斯环境的机动目标跟踪问题。在此基础上,有效结合模糊机动检测,可以在目... 针对临空高速目标运动状态多变,跟踪困难的问题,将扩展卡尔曼粒子滤波与交互多模算法相结合,提出IMM-EKPF算法,该算法不需要计算雅可比矩阵,能有效求解非线性非高斯环境的机动目标跟踪问题。在此基础上,有效结合模糊机动检测,可以在目标机动和非机动之间转换跟踪算法,以提高跟踪精度,减少计算量。仿真验证该方法在临空高速目标运动状态多变的情况下跟踪效果较好。 展开更多

关键词 临空高速目标 信号融合 交互多模型算法 扩展卡尔曼粒子滤波 模糊机动检测 目标跟踪

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一种有效的水下目标运动分析算法与仿真研究 被引量：1

17

作者 王彪 曾庆军 夏捷 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2012年第11期2410-2413,2417,共5页

研究了基于纯方位观测的水下目标运动分析(TMA)原理及方法,针对常用粒子滤波算法在水下目标运动分析中存在的后验概率选择问题及粒子退化现象,通过分析问题产生的原因,提出了一种基于改进粒子滤波算法的水下目标运动分析方法。该算法首... 研究了基于纯方位观测的水下目标运动分析(TMA)原理及方法,针对常用粒子滤波算法在水下目标运动分析中存在的后验概率选择问题及粒子退化现象,通过分析问题产生的原因,提出了一种基于改进粒子滤波算法的水下目标运动分析方法。该算法首先结合了扩展卡尔曼滤波与粒子滤波算法(EKF-PF)各自的优势,同时考虑到粒子退化现象,并将马尔科夫链蒙特卡洛方法(MCMC)应用于EKF-PF算法中。与传统粒子滤波算法相比较,该算法不仅提高了重要性密度函数准确度,同时还克服了粒子退化问题,而且对重采样带来的采样枯竭也有很好的抑制作用。通过仿真实验表明该算法有效,且估计精度有较大的提高。 展开更多

关键词 纯方位 目标运动分析 粒子滤波 扩展卡尔曼粒子滤波

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联合EKF和EKPF的空间非合作目标单目位姿估计 被引量：8

18

作者 金泽明 汪玲 +2 位作者 刘柯 杜荣华 张翔 《宇航学报》 CSCD 北大核心 2021年第7期907-916,共10页

针对微小卫星自主抵近任务中模型未知的非合作目标的相对位姿估计难题,提出一种联合扩展卡尔曼滤波EKF和扩展卡尔曼粒子滤波EKPF的非合作目标的单目位姿估计方法。以任务星相机坐标系为参考,构建非合作目标的相对运动模型。以目标图像... 针对微小卫星自主抵近任务中模型未知的非合作目标的相对位姿估计难题,提出一种联合扩展卡尔曼滤波EKF和扩展卡尔曼粒子滤波EKPF的非合作目标的单目位姿估计方法。以任务星相机坐标系为参考,构建非合作目标的相对运动模型。以目标图像中的特征点坐标为观测值,构建非合作目标测量方程。对相对位姿和特征点三维坐标进行初始化后,利用扩展卡尔曼粒子滤波估计目标相对位姿,利用扩展卡尔曼滤波估计特征点三维坐标。使用OpenGL生成非合作目标空间图像进行仿真验证,结果表明本文提出的非合作目标单目位姿估计方法可获得较高精度的位姿估计,且具有较好的鲁棒性。相比已有方法,本文方法不需要初始位姿假设,且能够有效减小计算时间,提高位姿估计效率。 展开更多

关键词 非合作目标 单目视觉 相对位姿 扩展卡尔曼滤波 扩展卡尔曼粒子滤波

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一种自适应EPF算法及其在光纤水听器中的应用 被引量：2

19

作者 畅楠琪 王海斌 +1 位作者 黄晓砥 李超 《声学技术》 CSCD 北大核心 2023年第3期363-372,共10页

基于椭圆拟合的相位生成载波(Phase Generated Carrier,PGC)解调方法是消除非线性因素对光纤水听器PGC解调结果影响的一种有效手段,椭圆曲线参数的最优估计问题是实现该方法的关键。扩展卡尔曼粒子滤波(Extended Kalman Particle Filter... 基于椭圆拟合的相位生成载波(Phase Generated Carrier,PGC)解调方法是消除非线性因素对光纤水听器PGC解调结果影响的一种有效手段,椭圆曲线参数的最优估计问题是实现该方法的关键。扩展卡尔曼粒子滤波(Extended Kalman Particle Filter,EPF)是解决此类非线性估计问题的一种常用的最优估计算法。但传统的EPF算法在用于常参数过程方程的参数或状态估计问题时,过程噪声的方差通常设置为一个常量,这使得算法难以兼顾收敛速度和估计精度,一定程度上限制了算法的整体性能。为了解决这个问题,文章对现有的EPF进行了改进,提出了一种自适应扩展卡尔曼粒子滤波(Adaptive Extended Kalman Particle Filter,AEPF)算法。模拟仿真和实验结果表明,文中所提出的AEPF算法能根据基于椭圆拟合的PGC解调方法有效地解调出待测声信号,相比EKF算法和EPF算法,AEPF算法的收敛速度和估计精度都得到了提升。此外,文章所提出的AEPF算法也适用于其他具有常参数过程方程的参数或状态估计问题,具有一定的通用性。 展开更多

关键词 贝叶斯滤波 扩展卡尔曼粒子滤波 光纤水听器 相位生成载波

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基于组合导航与EKPF飞行器的地形边界与面积估计 被引量：2

20

作者 史添玮 王宏 孙明星 《东北大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第8期1069-1073,共5页

提出了一种使用四旋翼飞行器作为测量平台的地形边界与面积估计算法.该算法采用紧耦合闭环组合导航系统(捷联惯性导航系统与全球卫星定位系统)获取待测地形边界点的定位数据,分别使用Pauta准则与扩展卡尔曼粒子滤波方法剔除异常数据与... 提出了一种使用四旋翼飞行器作为测量平台的地形边界与面积估计算法.该算法采用紧耦合闭环组合导航系统(捷联惯性导航系统与全球卫星定位系统)获取待测地形边界点的定位数据,分别使用Pauta准则与扩展卡尔曼粒子滤波方法剔除异常数据与处理定位数据.算法在得到的最终定位数据的基础上,估算待测地形与面积.飞行器使用前视和下视摄像头确定飞行方向和选择边界点.使用该算法可以实现不规则的凸多边形、凹多边形和弧段等地形的精确估计,估计误差可以在±1.2%以内.实际飞行实验结果验证了该算法的可行性和准确性. 展开更多

关键词 四旋翼飞行器 组合导航 边界与面积估计 Pauta准则 扩展卡尔曼粒子滤波

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