基于奇异值分解的多重渐消鲁棒Cubature卡尔曼滤波及在组合导航中的应用(英文)

1

作者 张秋昭 张书毕 +1 位作者 王坚 郑南山 《中国惯性技术学报》 EI CSCD 北大核心 2013年第4期506-511,共6页

为了提高标准Cubature卡尔曼滤波(CKF)的稳定性和鲁棒性,提出一种改进的多重渐消H∞滤波Cubature卡尔曼滤波算法。首先基于系统状态的可观测性给出多重渐消因子矩阵求解过程,提高滤波算法的稳定性,抑制滤波发散;其次,引入H∞鲁棒思想,... 为了提高标准Cubature卡尔曼滤波(CKF)的稳定性和鲁棒性,提出一种改进的多重渐消H∞滤波Cubature卡尔曼滤波算法。首先基于系统状态的可观测性给出多重渐消因子矩阵求解过程,提高滤波算法的稳定性,抑制滤波发散;其次,引入H∞鲁棒思想,构造多重渐消H∞滤波Cubature卡尔曼滤波器;最后,提出采用一种奇异值分解的矩阵分解策略代替标准Cubature卡尔曼滤波中的Cholesky分解,进一步提高算法的数值稳定性。实际GPS/INS组合导航实验表明,改进的多重渐消H∞滤波Cubature卡尔曼滤波算法不仅能有效抑制滤波发散提高算法的稳定性,而且对观测野值具有更高的鲁棒性;提出的新算法与标准CKF算法相比,XYZ三个方向的位置精度分别提高了55.8%,46.6%和39.7%。 展开更多

关键词 Cubature卡尔曼滤波 多重渐消滤波 鲁棒滤波 奇异值分解 组合导航

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基于理想弹道鲁棒容积卡尔曼滤波视线角估计 被引量：4

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作者 刘振亚 高敏 程呈 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2018年第2期409-416,共8页

针对惯性元件在低成本全捷联制导弹药中应用难度大的问题,设计了一种利用理想弹道弹体运动参数代替惯性元件测量值的弹目视线角滤波估计方法。根据坐标系转换关系及弹目视线几何关系,将理想弹道参数作为系统不确定性参数,建立非线性滤... 针对惯性元件在低成本全捷联制导弹药中应用难度大的问题,设计了一种利用理想弹道弹体运动参数代替惯性元件测量值的弹目视线角滤波估计方法。根据坐标系转换关系及弹目视线几何关系,将理想弹道参数作为系统不确定性参数,建立非线性滤波系统;针对具有参数不确定性的非线性系统滤波问题,提出了一种基于理想弹道的鲁棒容积卡尔曼滤波(ideal trajectory robust cubature Kalman filter,ITRCKF)算法,将具有不确定性系统的滤波问题转化为带参数κ的误差协方差上界最小化问题;最终利用导引头探测器测量得到弹体视线角,结合ITRCKF对非线性系统状态进行估计。实验结果表明:在小扰动条件下,ITRCKF偏角估计最大误差值较容积卡尔曼滤波(cubature Kalman filter,CKF)下降了85.57%,误差均方根(root mean square error,RMSE)下降了81.93%;在大扰动条件下,ITRCKF倾角估计值最大误差较CKF下降了31.64%,误差均方根下降了46.39%。所提方法对弹目视线角的估计值满足精度要求,并且相对于CKF估计值具有较好的鲁棒性能。 展开更多

关键词 捷联制导 弹目视线角 鲁棒滤波 容积卡尔曼滤波 参数不确定性

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鲁棒无迹四元数卡尔曼滤波初始对准算法

3

作者 周晓仁 徐祥 赵鹤鸣 《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2021年第12期1622-1630,共9页

针对GPS辅助的低精度捷联惯导系统行进间初始对准时GPS易受野值的影响和陀螺零偏的累积误差导致航向角误差曲线波动的问题,提出了一种鲁棒四元数无迹卡尔曼滤波初始对准算法。首先,建立了无迹卡尔曼滤波的预测模型和量测模型,分析了GPS... 针对GPS辅助的低精度捷联惯导系统行进间初始对准时GPS易受野值的影响和陀螺零偏的累积误差导致航向角误差曲线波动的问题,提出了一种鲁棒四元数无迹卡尔曼滤波初始对准算法。首先,建立了无迹卡尔曼滤波的预测模型和量测模型,分析了GPS野值对于观测矢量的影响;然后,推导了模值匹配权值函数,结合无迹四元数卡尔曼滤波设计了鲁棒四元数无迹估计器;最后,设计了仿真与跑车实验,实验结果表明,本文所提出的算法不仅能去除GPS中的野值,还能有效抑制陀螺零偏带来的影响。 展开更多

关键词 低精度捷联惯导 初始对准 模值匹配 鲁棒无迹卡尔曼滤波

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单站无源定位中的抗野值鲁棒CKF算法 被引量：2

4

作者 霍光 李冬海 李晶 《雷达科学与技术》 2013年第4期419-423,共5页

单站无源定位系统的测量噪声中如果出现野值,会影响滤波器的估计精度和稳定性,严重时还会导致滤波器发散。针对这一问题,基于Bayes定理并结合归一化受污染正态模型,提出了一种抗野值鲁棒容积卡尔曼滤波算法。该算法采用球面径向积分原... 单站无源定位系统的测量噪声中如果出现野值,会影响滤波器的估计精度和稳定性,严重时还会导致滤波器发散。针对这一问题,基于Bayes定理并结合归一化受污染正态模型,提出了一种抗野值鲁棒容积卡尔曼滤波算法。该算法采用球面径向积分原则直接计算非线性函数的均值和方差,并对测量误差建立一个归一化的受污染正态模型,然后根据野值出现的后验概率来自适应调整测量预测残差的方差阵。结合空频域单站无源定位模型进行仿真实验表明,该算法可以较好地抑制测量噪声中的离散或成片连续野值的不利影响,具有较强的鲁棒性。 展开更多

关键词 单站无源定位 容积卡尔曼滤波(CKF) 鲁棒性 抗野值 Bayes原理

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基于鲁棒滤波理论的最速跟踪微分器滤波特性研究 被引量：1

5

作者 夏卫星 杨晓东 《电光与控制》 北大核心 2010年第2期78-81,共4页

为保证获得数据的实时性以及滤除数据在获取过程中存在的一系列野值干扰,对标准最速跟踪微分器进行了仿真设计,然后利用鲁棒滤波理论对最速跟踪微分器的跟踪和抗野值功能进行了改进,并与标准最速跟踪微分器仿真结果进行了比较,表明经改... 为保证获得数据的实时性以及滤除数据在获取过程中存在的一系列野值干扰,对标准最速跟踪微分器进行了仿真设计,然后利用鲁棒滤波理论对最速跟踪微分器的跟踪和抗野值功能进行了改进,并与标准最速跟踪微分器仿真结果进行了比较,表明经改进的最速跟踪微分器有更好的跟踪、抗野值干扰效果,并将之应用于实测电罗经数据的处理过程。 展开更多

关键词 最速跟踪微分器 鲁棒滤波 跟踪 抗野值干扰 自抗扰控制

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基于鲁棒AFCKF的无人车多源组合导航方法 被引量：6

6

作者 宋迎春 冯抗洪 崔先强 《中国惯性技术学报》 EI CSCD 北大核心 2023年第12期1203-1209,1219,共8页

针对无人车进行多源信息融合时部分传感器失效或量测异常导致定位精度下降甚至无法定位的问题,提出了一种鲁棒自适应联邦容积卡尔曼滤波(AFCKF)算法。首先,在子滤波器中将Huber方法与容积卡尔曼滤波相结合,并基于马氏距离实时调整Huber... 针对无人车进行多源信息融合时部分传感器失效或量测异常导致定位精度下降甚至无法定位的问题,提出了一种鲁棒自适应联邦容积卡尔曼滤波(AFCKF)算法。首先,在子滤波器中将Huber方法与容积卡尔曼滤波相结合,并基于马氏距离实时调整Huber方法中的调节因子,提高了子滤波器的估计精度和鲁棒性。其次,在信息融合中,基于预测状态残差以及量测残差的二次型引入一种自适应信息分享因子计算方法,减小了子滤波器不准确估计对主滤波器信息融合的影响。最后,对所提方法进行了仿真实验。仿真实验结果表明,相比于传统的联邦容积卡尔曼滤波和基于Huber方法的联邦容积卡尔曼滤波,所提方法的平均定位精度分别提高了77.84%和17.20%,平均速度精度分别提高了63.25%和9.30%。 展开更多

关键词 多源组合导航 联邦容积卡尔曼滤波 鲁棒估计 自适应信息分享因子

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捷联惯导大失准角下传递对准的鲁棒算法 被引量：3

7

作者 王跃钢 杨家胜 文超斌 《现代防御技术》 北大核心 2013年第6期32-37,共6页

针对大失准角下捷联惯导的传递对准问题,建立了传递对准的非线性模型;针对传递对准过程中,挠曲变形难以建模,非线性滤波受到不确定性干扰,传递对准算法的精确性和鲁棒性下降的问题,提出了鲁棒容积卡尔曼滤波(CKF)算法。该算法以CKF为基... 针对大失准角下捷联惯导的传递对准问题,建立了传递对准的非线性模型;针对传递对准过程中,挠曲变形难以建模,非线性滤波受到不确定性干扰,传递对准算法的精确性和鲁棒性下降的问题,提出了鲁棒容积卡尔曼滤波(CKF)算法。该算法以CKF为基础,结合H∞滤波思想,通过在方差阵更新加入鲁棒模块实现。该算法与传统的UKF和CKF滤波算法进行了传递对准的对比研究,仿真结果表明,在不对挠曲变形进行建模的情况下,UKF和CKF滤波算法滤波发散,无法达到对准要求,而鲁棒CKF滤波算法,它降低了挠曲变形对传递对准的干扰,能够实现传递对准,具有更好的鲁棒性。 展开更多

关键词 大失准角 捷联惯导 传递对准 鲁棒算法 容积卡尔曼滤波

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矩阵对角化变换鲁棒QCKF在视觉和惯性融合姿态测量中的应用 被引量：4

8

作者 郭肖亭 孙长库 王鹏 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2018年第2期401-408,共8页

视觉和惯性融合姿态测量系统,可以发挥视觉测量重复性、稳定性好和惯性测量输出频率高、不受环境光干扰的特点。针对融合测量中,系统噪声和观测噪声的统计特性不完全可知及在出现异常测量值时融合测量鲁棒性较差的问题,提出一种基于矩... 视觉和惯性融合姿态测量系统,可以发挥视觉测量重复性、稳定性好和惯性测量输出频率高、不受环境光干扰的特点。针对融合测量中,系统噪声和观测噪声的统计特性不完全可知及在出现异常测量值时融合测量鲁棒性较差的问题,提出一种基于矩阵对角化变换的鲁棒四元数容积卡尔曼滤波(quaternion cubature Kalman filter,QCKF)算法,分析了鲁棒滤波参数对测量系统鲁棒性和测量准确度的影响,使用矩阵对角化变换代替标准CKF中的Cholesky分解以改善数值计算的稳定性。结合搭建的视觉和惯性融合姿态测量系统平台,实验结果表明与标准CKF算法相比,具有更高的准确度、鲁棒性以及稳定性。 展开更多

关键词 姿态测量 视觉和惯性融合系统 容积卡尔曼滤波 鲁棒滤波 姿态四元数

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基于SVD的多终端实时定轨自适应鲁棒CKF算法 被引量：10

9

作者 李兆铭 杨文革 +1 位作者 丁丹 王超 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第3期490-496,共7页

针对多终端实时定轨过程中难以精确获得量测噪声统计特性及存在异常测速值导致滤波精度降低的问题,提出一种基于奇异值分解(SVD)的自适应鲁棒容积卡尔曼滤波(CKF)算法。使用欧拉预测校正法离散带J2项摄动的轨道动力学方程以得到状态方... 针对多终端实时定轨过程中难以精确获得量测噪声统计特性及存在异常测速值导致滤波精度降低的问题,提出一种基于奇异值分解(SVD)的自适应鲁棒容积卡尔曼滤波(CKF)算法。使用欧拉预测校正法离散带J2项摄动的轨道动力学方程以得到状态方程。将H∞鲁棒滤波思想应用于CKF算法,建立了非线性条件下约束水平与滤波信息的反比关系,实现对约束水平的自适应调整,并使用SVD代替传统的Cholesky分解以提高数值计算的稳定性。仿真结果表明,欧拉预测校正法可以有效提高轨道动力学方程离散精度;相比标准CKF算法,自适应鲁棒CKF算法具有更高的定轨精度及鲁棒性。 展开更多

关键词 手持终端 实时定轨 奇异值分解 容积卡尔曼滤波 鲁棒滤波

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四轮驱动电动汽车质心侧偏角与轮胎侧向力非线性鲁棒融合估计 被引量：8

10

作者 王凡勋 殷国栋 +3 位作者 沈童 任彦君 汪䶮 冯斌 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第22期2673-2683,共11页

针对四轮驱动电动汽车质心侧偏角和轮胎侧向力难以直接测量的问题,考虑系统未建模的动态特性、模型参数摄动、系统过程噪声及测量噪声等因素,提出了一种基于遗忘因子递归最小二乘法(FFRLS)与鲁棒容积卡尔曼滤波(RCKF)的联合估计方法。基... 针对四轮驱动电动汽车质心侧偏角和轮胎侧向力难以直接测量的问题,考虑系统未建模的动态特性、模型参数摄动、系统过程噪声及测量噪声等因素,提出了一种基于遗忘因子递归最小二乘法(FFRLS)与鲁棒容积卡尔曼滤波(RCKF)的联合估计方法。基于FFRLS法对整车质量进行实时估计,并将极大值背景下的估计误差最小化嵌入标准容积卡尔曼滤波(CKF)以实现RCKF,提出了联合估计算法的改进策略,有效提高了复杂工况下滤波对模型参数摄动以及未建模噪声的抗干扰能力,可以实现质心侧偏角与轮胎侧向力的精准估计。在CarSim/Simulink联合仿真环境下,采用不同工况验证了算法的准确性、鲁棒性和抗干扰性。在四轮驱动电动汽车实车平台上分析了算法的有效性。研究结果表明,所提方法比RCKF和CKF精度更高,解决了复合工况下四驱电动汽车质心侧偏角和轮胎侧向力的联合估计问题。 展开更多

关键词 四轮驱动电动汽车 质心侧偏角 轮胎侧向力 鲁棒容积卡尔曼滤波 遗忘因子递归最小二乘法

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基于反馈判决的鲁棒自适应机动目标跟踪算法 被引量：1

11

作者 汪家宝 陈树新 +2 位作者 吴昊 何仁珂 郝思冲 《空军工程大学学报（自然科学版）》 CSCD 北大核心 2021年第1期70-76,共7页

针对平方根容积卡尔曼滤波(SRCKF)在机动目标跟踪中面临测量异常和模型失准时估计精度下降的问题,提出了一种基于反馈判决的鲁棒自适应算法。利用Huber函数对观测残差序列处理获得权重向量以修正测量协方差,增强算法的抗差能力以克服测... 针对平方根容积卡尔曼滤波(SRCKF)在机动目标跟踪中面临测量异常和模型失准时估计精度下降的问题,提出了一种基于反馈判决的鲁棒自适应算法。利用Huber函数对观测残差序列处理获得权重向量以修正测量协方差,增强算法的抗差能力以克服测量异常问题;同时,引入多重渐消因子调整预测误差协方差,从而改变滤波增益,增强算法的自适应性以解决模型失准问题。最后,根据马氏距离构建异常误差判别因子,采用反馈判决实现2种处理方式的合理切换。仿真实验表明:与现有算法相比,该算法能够有效处理测量异常和模型失准带来的误差,具备良好的抗差能力和自适应性。 展开更多

关键词 目标跟踪 容积卡尔曼滤波 鲁棒自适应算法 反馈判决

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考虑风电场量测相关性的双馈风力发电机鲁棒动态状态估计 被引量：13

12

作者 朱茂林 刘灏 毕天姝 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2023年第3期726-740,共15页

基于相量测量单元(PMU)的风力发电机动态状态估计能够为风电场能量管理系统提供实时可靠的数据基础。然而,目前多数风电场不具备为每台风机都安装PMU的量测条件,且动态状态估计易受不良数据及扰动的影响。针对上述问题,提出一种考虑风... 基于相量测量单元(PMU)的风力发电机动态状态估计能够为风电场能量管理系统提供实时可靠的数据基础。然而,目前多数风电场不具备为每台风机都安装PMU的量测条件,且动态状态估计易受不良数据及扰动的影响。针对上述问题,提出一种考虑风电场量测相关性的双馈风机鲁棒动态状态估计方法。在用最少数量的PMU实现风电场所有节点可观的基础上,提出基于PMU量测空间相关性和风机动态模型时间相关性的冗余量测集构造方法,进而利用加权最小绝对值鲁棒估计得到所有风机的机端电气量,并滤除不良数据。考虑到扰动时状态预报值不准确,提出了基于过程噪声尺度因子的鲁棒滤波方法,在扰动时降低不准确预报值的权重。仿真表明,所提方法对量测配置要求低,并能准确估计风电场内单台风机的动态状态。 展开更多

关键词 双馈风机 动态状态估计 量测相关性 最小绝对值估计 鲁棒容积卡尔曼滤波

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改进的最速跟踪微分器滤波效果仿真 被引量：2

13

作者 夏卫星 雷明良 杨晓东 《火力与指挥控制》 CSCD 北大核心 2010年第12期138-140,共3页

为保证获得数据的实时性以及滤除数据在获取过程中存在的一系列野值干扰,利用鲁棒滤波理论对最速跟踪微分器的跟踪和抗野值功能进行了改进,利用误差反馈的思想,对最速跟踪微分器进行实时在线的补偿修正,并将改进型跟踪微分器与标准最速... 为保证获得数据的实时性以及滤除数据在获取过程中存在的一系列野值干扰,利用鲁棒滤波理论对最速跟踪微分器的跟踪和抗野值功能进行了改进,利用误差反馈的思想,对最速跟踪微分器进行实时在线的补偿修正,并将改进型跟踪微分器与标准最速跟踪微分器和鲁棒Kalman滤波器仿真结果进行了比较,表明经改进的最速跟踪微分器有更好的跟踪、滤波以及抗野值效果。 展开更多

关键词 最速跟踪微分器 鲁棒Kalman滤波 跟踪 抗野值

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四轮轮毂电机电动汽车行驶状态估计 被引量：22

14

作者 李刚 王野 宗长富 《汽车工程》 EI CSCD 北大核心 2018年第2期150-155,共6页

针对四轮轮毂电机电动汽车行驶过程中的状态估计和在数据测量过程中由于偶然因素使观测序列中存在野值的问题,本文中提出了一种基于抗野值鲁棒容积卡尔曼滤波的车辆行驶状态估计算法。首先利用四轮轮毂电机电动汽车的每个车轮的电机驱... 针对四轮轮毂电机电动汽车行驶过程中的状态估计和在数据测量过程中由于偶然因素使观测序列中存在野值的问题,本文中提出了一种基于抗野值鲁棒容积卡尔曼滤波的车辆行驶状态估计算法。首先利用四轮轮毂电机电动汽车的每个车轮的电机驱动力矩容易测得的优势计算轮胎的纵向力,采用Dugoff轮胎模型计算轮胎的侧向力,建立了汽车非线性3自由度车辆模型。接着通过对简单易测低成本传感器信号的信息融合实现电动汽车在行驶过程中的纵向速度、侧向速度和质心侧偏角的准确估计。最后应用Car Sim和Matlab/Simulink联合仿真对估计算法进行验证。结果表明,基于抗野值鲁棒容积卡尔曼滤波的估计算法比扩展卡尔曼滤波估计算法更能较准确地对车辆行驶状态进行估计,且具有较好的实时性。 展开更多

关键词 四轮轮毂电机电动汽车 抗野值鲁棒容积卡尔曼滤波 Dugoff轮胎模型 车辆状态 信息融合 仿真

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基于改进高斯混合模型的机器人运动状态估计 被引量：11

15

作者 葛泉波 王贺彬 +2 位作者 杨秦敏 张兴国 刘华平 《自动化学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第8期1972-1983,共12页

针对复杂环境下机器人运动状态估计的精度改善问题,提出一种面向非线性非高斯系统的改进高斯和容积卡尔曼滤波估计方法.首先,引入加权信息量概念来改进期望最大化算法目标函数惩罚项,使得在优化过程中能考虑更全面的参数信息,以达到减... 针对复杂环境下机器人运动状态估计的精度改善问题,提出一种面向非线性非高斯系统的改进高斯和容积卡尔曼滤波估计方法.首先,引入加权信息量概念来改进期望最大化算法目标函数惩罚项,使得在优化过程中能考虑更全面的参数信息,以达到减少期望最大化算法的迭代次数和提高收敛速度的目的.此外,以基于马氏距离和Kullback-Leibler(KL)距离的高斯项合并方法为基础,提出一种能有效联合两类高斯项合并方式的融合模式.先单独使用马氏距离和KL距离进行高斯混合项合并,再对获得的高斯混合项进行加权融合处理,以改善高斯和滤波中多高斯项的合并性能和保真度.最后,应用非线性非高斯系统的高斯和容积卡尔曼滤波框架实现对复杂环境下机器人的运动状态估计.理论分析与仿真结果表明,该方法能实现对机器人运动更好的状态估计精度,并具有更强的鲁棒性能. 展开更多

关键词 非线性非高斯系统 状态估计 高斯和容积卡尔曼滤波 鲁棒期望最大化算法 凸组合融合

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