未知激励下基于改进强跟踪卡尔曼滤波的结构响应重构 被引量：1

1

作者 侯亚琨 彭珍瑞 《机械强度》 CAS CSCD 北大核心 2024年第6期1271-1278,共8页

提出一种基于改进强跟踪卡尔曼滤波的结构外部激励计算和响应重构的方法。首先,利用状态空间模型得出结构的外部激励,并将激励与模态坐标结合组成新的状态向量,构建增秩状态空间模型。然后,在传统强跟踪卡尔曼滤波算法的基础上进行改进... 提出一种基于改进强跟踪卡尔曼滤波的结构外部激励计算和响应重构的方法。首先,利用状态空间模型得出结构的外部激励,并将激励与模态坐标结合组成新的状态向量,构建增秩状态空间模型。然后,在传统强跟踪卡尔曼滤波算法的基础上进行改进,使其能够处理有色噪声。最后,利用结构部分测点的加速度响应,实现对结构外部激励的计算及其余未测点的速度、加速度响应的重构,分别通过二维桁架和外伸梁进行数值模拟和试验分析,用来验证所提方法的有效性。结果表明,该方法能够有效地重构结构外部激励、未测点的速度和加速度响应,其响应时程曲线与计算响应或测量响应时程曲线吻合良好。 展开更多

关键词 结构响应重构 状态空间模型 激励计算 改进强跟踪卡尔曼滤波算法 有色噪声

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基于弯道自适应强跟踪卡尔曼滤波的侧向坡度估计算法 被引量：2

2

作者 刘轶材 范志先 +1 位作者 王翔宇 李亮 《同济大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第S01期148-154,共7页

道路的侧向坡度直接影响车辆侧向运动,侧向坡度估计已成为智能汽车稳定控制系统的关键部分之一。然而,侧向坡度与车身侧倾之间存在耦合,且侧向力估计困难,准确的侧向坡度估计难度较大。为此,提出了一种基于加速度传感器的可拓融合侧向... 道路的侧向坡度直接影响车辆侧向运动,侧向坡度估计已成为智能汽车稳定控制系统的关键部分之一。然而,侧向坡度与车身侧倾之间存在耦合,且侧向力估计困难,准确的侧向坡度估计难度较大。为此,提出了一种基于加速度传感器的可拓融合侧向坡度估计算法:首先,提出加速度传感器模型和车辆侧倾模型,采用弯道自适应强跟踪卡尔曼滤波算法(CASTKF)对侧向坡度进行估计;然后,提出基于侧向加速度传感器的直接估计方法,防止CASTKF算法在失去可观性后的错误估计;再后,利用可拓算法对两种模式的估计值进行数据融合;最后,采用硬件在环测试(HIL)验证所提算法的有效性。结果表明,智能汽车的侧向坡度估计中采用CASTKF融合算法具有更高的精度和鲁棒性。 展开更多

关键词 智能汽车 侧向坡度估计 可拓融合 强跟踪卡尔曼滤波 自适应滤波

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强跟踪卡尔曼滤波在视频目标跟踪中的应用 被引量：12

3

作者 赵学梅 陈恳 李冬 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2011年第11期128-131,166,共5页

针对经典卡尔曼滤波器在滤波数学模型与实际过程的数学规律不匹配、滤波特性较差的情况,提出利用强跟踪卡尔曼滤波器对视频序列图像中的运动目标进行跟踪。该方法是在经典卡尔曼滤波递推公式中的一步验前误差方差阵中引入可在线计算的... 针对经典卡尔曼滤波器在滤波数学模型与实际过程的数学规律不匹配、滤波特性较差的情况,提出利用强跟踪卡尔曼滤波器对视频序列图像中的运动目标进行跟踪。该方法是在经典卡尔曼滤波递推公式中的一步验前误差方差阵中引入可在线计算的时变渐消矩阵,从而调节增益K,使之能够不断变化,保证对新息序列的自适应调节,使状态滤波更准确。实验结果表明,较之经典卡尔曼滤波,该方法具有对运动目标更强的跟踪能力,跟踪精度更高,均方误差更小。 展开更多

关键词 强跟踪卡尔曼滤波 视频图像 目标跟踪

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基于强跟踪卡尔曼滤波的电池SOC估计 被引量：14

4

作者 赵亚妮 《沈阳工业大学学报》 EI CAS 北大核心 2018年第2期192-197,共6页

针对锂电池模型不准确和状态突变导致SOC估计精度不佳的问题,提出了引入时变渐消因子的强跟踪卡尔曼滤波算法.以HPPC试验方法辨识了锂电池的等效二阶RC模型,对比分析了现有的扩展卡尔曼滤波原理及提出的强跟踪卡尔曼滤波算法.通过结合... 针对锂电池模型不准确和状态突变导致SOC估计精度不佳的问题,提出了引入时变渐消因子的强跟踪卡尔曼滤波算法.以HPPC试验方法辨识了锂电池的等效二阶RC模型,对比分析了现有的扩展卡尔曼滤波原理及提出的强跟踪卡尔曼滤波算法.通过结合强跟踪原理和卡尔曼滤波算法并引入时变渐消因子,提出的方法能够强制估计残差保持正交特性,并保证残差满足高斯白噪声特性.仿真验证表明,与扩展卡尔曼滤波原理相比,在模型不准确和状态突变的情况下,强跟踪卡尔曼滤波算法具有更高的估计精度,估计误差低于2.5%,提高了近45%. 展开更多

关键词 电池SOC估计 强跟踪原理 卡尔曼滤波 强跟踪卡尔曼滤波 时变渐消因子 正交原理 锂离子电池模型 电动汽车

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自适应强跟踪卡尔曼滤波在陀螺稳定平台中的应用 被引量：8

5

作者 宋康宁 丛爽 +3 位作者 邓科 尚伟伟 孔德杰 沈宏海 《中国科学技术大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2015年第1期17-22,共6页

考虑陀螺稳定平台速度环控制系统含有陀螺测量噪声,设计了带有系统参数扰动迭代估计的自适应强跟踪卡尔曼滤波器,并与模型参考控制系统相结合,然后将其与现有的PI控制系统进行扰动隔离性能的系统仿真对比实验及其结果分析.实验结果表明... 考虑陀螺稳定平台速度环控制系统含有陀螺测量噪声,设计了带有系统参数扰动迭代估计的自适应强跟踪卡尔曼滤波器,并与模型参考控制系统相结合,然后将其与现有的PI控制系统进行扰动隔离性能的系统仿真对比实验及其结果分析.实验结果表明,所提出的自适应强跟踪卡尔曼滤波器可以进一步提高扰动控制系统的隔离度性能,尤其在把非线性摩擦力补偿一半的情况作为未建模的不确定因素影响情况,所设计的滤波器不但能够稳定地工作,而且模型参考自适应控制系统和PI控制系统的隔离度性能都有明显的提高. 展开更多

关键词 自适应强跟踪卡尔曼滤波器 模型参考自适应控制 陀螺稳定平台 速度环

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基于强跟踪延迟滤波算法的互馈双电机联合状态估计 被引量：6

6

作者 陆可 肖建 +1 位作者 陈爽 宫金林 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2008年第36期80-86,共7页

通过分析交流传动互馈实验系统的工作特点,采用联合控制策略实现互馈双电机的高性能控制。为避免传感器安装带来的问题,提出一种新型的联合状态估计方法实现双电机转速、转矩和磁链的同时估计。在感应电机降阶模型的基础上引入运动和转... 通过分析交流传动互馈实验系统的工作特点,采用联合控制策略实现互馈双电机的高性能控制。为避免传感器安装带来的问题,提出一种新型的联合状态估计方法实现双电机转速、转矩和磁链的同时估计。在感应电机降阶模型的基础上引入运动和转矩方程,得到输出方程为一阶状态延迟的四阶模型。在强跟踪滤波算法和延迟扩展卡尔曼滤波算法的基础上,提出适用于上述模型的强跟踪延迟滤波算法,从而建立互馈双电机联合状态估计算法。通过各种工况下的交流传动实验对其进行验证,实验结果表明,该方法能有效估计互馈系统在各种工况下运行时的电机状态,同时在极低速和零速时具有理想的估计精度和跟踪速度,且计算复杂度适中,适用于互馈系统电机状态的在线联合估计。 展开更多

关键词 交流传动互馈实验系统 联合状态估计 强跟踪滤波算法 延迟扩展卡尔曼滤波算法 降阶模型 感应电机

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移动机器人的卡尔曼滤波定位算法改进与仿真 被引量：1

7

作者 靳果 朱清智 《兵工自动化》 2018年第4期69-72,共4页

针对传统卡尔曼滤波算法和扩展卡尔曼滤波算法应用于移动机器人定位系统时出现的误差值较大和算法发散现象,在定位算法中引入修正因子对状态估计方程进行优化。分析传统卡尔曼滤波和扩展卡尔曼滤波的定位算法原理,研究运动过程中驱动力... 针对传统卡尔曼滤波算法和扩展卡尔曼滤波算法应用于移动机器人定位系统时出现的误差值较大和算法发散现象,在定位算法中引入修正因子对状态估计方程进行优化。分析传统卡尔曼滤波和扩展卡尔曼滤波的定位算法原理,研究运动过程中驱动力和摩擦力对移动机器人的影响,引入修正因子改进卡尔曼滤波算法,并对传统卡尔曼滤波算法、扩展卡尔曼滤波算法和改进算法做仿真对比和研究。仿真结果表明:修正因子对传统卡尔曼滤波算法和扩展卡尔曼滤波算法都具有改进效果,能提高定位精度。 展开更多

关键词 移动机器人 传统卡尔曼滤波 扩展卡尔曼滤波 定位算法改进 位置预测仿真

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基于降阶强跟踪EKF的PMSM无传感器控制

8

作者 宋文杰 朱继元 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2025年第10期116-120,126,共6页

为减小传统强跟踪(strong tracking filter,STF)扩展卡尔曼滤波运算量、增强永磁同步电机实时控制,在分析了强跟踪算法原理及如何减小由状态信息的损失引起控制精度下降的基础上,提出了一种降阶强跟踪(downgrade strong tracking filter... 为减小传统强跟踪(strong tracking filter,STF)扩展卡尔曼滤波运算量、增强永磁同步电机实时控制,在分析了强跟踪算法原理及如何减小由状态信息的损失引起控制精度下降的基础上,提出了一种降阶强跟踪(downgrade strong tracking filter,DSTF)扩展卡尔曼滤波算法。将量测信息用于实现强跟踪和计算自适应衰减因子,推导了最高阶矩阵为三阶的自适应衰减因子求取公式,给出了膨胀因子的计算公式及动态调节自适应衰减因子的机理,并建立了DSTF算法。仿真和实验结果表明,相较于传统STF算法,DSTF算法可减小约52.6%的计算复杂度,同时保证控制精度。 展开更多

关键词 永磁同步电机 扩展卡尔曼滤波 降阶强跟踪算法 自适应衰减因子

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基于改进卡尔曼滤波和状态观测器的井下信号灯闭锁控制

9

作者 汪学明 黄竞智 +1 位作者 宋传智 吴代丰 《工矿自动化》 CSCD 北大核心 2024年第11期118-126,141,共10页

在非煤矿山井下斜坡道运输过程中,由于井下UWB动态定位精度不足、车辆定位卡采样间隔长和数据丢失等,传统信号灯闭锁控制方法效果较差。针对该问题,提出一种基于改进卡尔曼滤波和状态观测器的井下信号灯闭锁控制方法。分析了基于UWB的... 在非煤矿山井下斜坡道运输过程中,由于井下UWB动态定位精度不足、车辆定位卡采样间隔长和数据丢失等,传统信号灯闭锁控制方法效果较差。针对该问题,提出一种基于改进卡尔曼滤波和状态观测器的井下信号灯闭锁控制方法。分析了基于UWB的井下车辆定位原理,给出了适合非煤矿山井下特点的信号灯逻辑判定方法。提出一种强跟踪卡尔曼滤波算法,通过强跟踪自适应方式对卡尔曼滤波算法进行改进,在计算预测误差时加入时变渐消因子,提高定位精度;根据滤波后所得的后验距离与速度值预测出车辆到达门限的时间,解决离散数据采集导致的控制滞后性问题,提高信号灯闭锁的可靠性和及时性。采用远程状态观测器评估信号灯闭锁控制效果,基于时域自动跟踪的统计,实现了闭锁可靠性的量化评估。仿真结果表明,改进卡尔曼滤波算法后,车辆动态与静态位置误差分别降低25.67%和27.19%,动态与静态速度误差分别降低25.28%和34.73%,信号灯门限逻辑响应更快。井下工业性试验和应用结果表明,采用强跟踪尔曼滤算法后,井下信号闭锁成功率达99.5%以上,有效提高了井下斜坡道岔路口信号闭锁控制的实时性和可靠性,保障了井下车辆的安全行驶。 展开更多

关键词 非煤矿山 井下斜坡道运输 信号灯闭锁控制 UWB 车辆定位 信号灯逻辑判定 强跟踪卡尔曼滤波 状态观测器

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基于改进强跟踪滤波的广义系统传感器故障诊断及隔离 被引量：6

10

作者 梁天添 王茂 《中国惯性技术学报》 EI CSCD 北大核心 2018年第4期554-560,共7页

在广义系统故障诊断过程中,若系统动态模型中存在不确定性,传统的无迹卡尔曼滤波算法将失去其传感器故障估计精度。为解决该问题,提出一种改进的强跟踪卡尔曼滤波算法以实现广义连续-离散系统的传感器故障诊断及隔离。首先,提出基于多... 在广义系统故障诊断过程中,若系统动态模型中存在不确定性,传统的无迹卡尔曼滤波算法将失去其传感器故障估计精度。为解决该问题,提出一种改进的强跟踪卡尔曼滤波算法以实现广义连续-离散系统的传感器故障诊断及隔离。首先,提出基于多重渐消因子的强跟踪滤波算法以实现动态模型存在不确定性广义连续-离散系统的故障诊断;然后提出一种结合多模型自适应估计的强跟踪卡尔曼滤波(STUKFMMAE)算法以实现传感器故障的有效隔离。最后,针对基于广义连续-离散系统的惯性传感器故障模型提出仿真算例。仿真数据表明,传统无迹卡尔曼滤波对于传感器故障估计误差为0.002左右,而提出的基于多重渐消因子的强跟踪滤波算法对于传感器故障估计误差最大值为未超过4×10^(-4),且STUKFMMAE相较于UKFMMAE算法具有更好的隔离效果。仿真结果验证了设计方案的有效性。 展开更多

关键词 广义系统 连续-离散系统 故障诊断及隔离 多模型自适应估计 强跟踪卡尔曼滤波

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强跟踪滤波器在高动态GPS信号跟踪中的应用 被引量：9

11

作者 王熙赢 陈熙源 《东南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第5期946-951,共6页

为解决在高动态环境下GPS接收机跟踪环路中频信号失锁的问题,提出了一种基于线性强跟踪卡尔曼滤波器(STKF)理论的GPS信号跟踪环路.此跟踪环路以码鉴相器和载波鉴相器输出作为观测量,利用线性强跟踪卡尔曼滤波器对高动态环境下的码相位... 为解决在高动态环境下GPS接收机跟踪环路中频信号失锁的问题,提出了一种基于线性强跟踪卡尔曼滤波器(STKF)理论的GPS信号跟踪环路.此跟踪环路以码鉴相器和载波鉴相器输出作为观测量,利用线性强跟踪卡尔曼滤波器对高动态环境下的码相位误差、载波相位误差、多普勒频率误差以及多普勒频率变化率误差进行估计,并将估计结果反馈给跟踪环路的数控振荡器,从而产生准确的本地载波和本地码.仿真结果表明,在GPS信号载噪比为45 dBHz时,线性强跟踪卡尔曼滤波器跟踪环路在多普勒频率变化率为5.0 kHz/s时仍能可靠跟踪,而传统的基于PLL/DLL和环路滤波器的跟踪环路在1.8 kHz/s时已经失锁. 展开更多

关键词 卡尔曼滤波器 强跟踪卡尔曼滤波器 GPS 跟踪 高动态

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基于改进PNGV模型的电池SOC估计算法研究 被引量：15

12

作者 樊波 栾新宇 +2 位作者 张瑞 牛天林 赵广胜 《电测与仪表》 北大核心 2018年第20期46-51,共6页

针对储能磷酸铁锂电池并根据磷酸铁锂电池电化学阻抗谱研究,提出一种双RC并联环节的改进PNGV模型,在HPPC实验下辨识模型参数。针对扩展卡尔曼滤波(EKF)算法在估计电池荷电状态(SOC)时不能实时估测噪声的缺点,将Sage-Husa自适应算法引入... 针对储能磷酸铁锂电池并根据磷酸铁锂电池电化学阻抗谱研究,提出一种双RC并联环节的改进PNGV模型,在HPPC实验下辨识模型参数。针对扩展卡尔曼滤波(EKF)算法在估计电池荷电状态(SOC)时不能实时估测噪声的缺点,将Sage-Husa自适应算法引入EKF算法得到自适应扩展卡尔曼滤波算法,并通过对噪声实时预测和修正来提高电池SOC估计精度。在Matlab/Simulink中搭建电池及SOC估计仿真模型并在模拟动态工况下进行仿真。仿真结果表明改进PNGV模型精度优于PNGV模型;自适应扩展卡尔曼滤波算法估计电池SOC时较EKF算法收敛速度更快,估计精度更高。模型及算法的改进取得较好的效果。 展开更多

关键词 磷酸铁锂电池 改进PNGV模型 SOC估计 自适应扩展卡尔曼滤波算法

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一种改进的低成本车载MIMU/GPS组合导航系统算法 被引量：3

13

作者 阮晓明 程咏梅 +1 位作者 程承 潘泉 《西北工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第6期952-956,共5页

针对低成本车载MIMU/GPS组合导航系统中存在的航向角可观测性较弱的问题,建立了一种加入GPS测速所获得的航向角信息的量测方程,增强系统航向角的可观测性,从而解决了低成本车载MIMU/GPS组合导航中的航向角可观测性较弱的问题。同时,为... 针对低成本车载MIMU/GPS组合导航系统中存在的航向角可观测性较弱的问题,建立了一种加入GPS测速所获得的航向角信息的量测方程,增强系统航向角的可观测性,从而解决了低成本车载MIMU/GPS组合导航中的航向角可观测性较弱的问题。同时,为提高实时计算效率,并考虑低精度惯性器件噪声统计特性不易准确获得,采用降阶状态模型,并设计改进型强跟踪卡尔曼滤波与U-D分解相结合的滤波算法来抑制模型不精确造成的滤波发散。跑车实验表明,所设计的方法能够很好适用于低成本车载MIMU/GPS组合导航系统。 展开更多

关键词 MIMU GPS组合导航 航向角 改进型强跟踪卡尔曼滤波 U-D分解滤波

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基于前向神经网络的非线性时变系统辨识改进EKF算法 被引量：4

14

作者 于开平 牟晓明 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2010年第8期5-8,共4页

为了克服传统扩展卡尔曼滤波算法进行参数估计时可能产生的新数据失效问题,提出了一种改进的扩展卡尔曼滤波(EKF)步骤,然后将改进步骤做为人工神经网络的学习算法用于基于前向神经网络的非线性时变系统辨识。与传统的扩展卡尔曼滤波步... 为了克服传统扩展卡尔曼滤波算法进行参数估计时可能产生的新数据失效问题,提出了一种改进的扩展卡尔曼滤波(EKF)步骤,然后将改进步骤做为人工神经网络的学习算法用于基于前向神经网络的非线性时变系统辨识。与传统的扩展卡尔曼滤波步骤相比克服了新数据的饱和现象,可以更好地反映系统时变特征。通过一个单变量一般时变非线性系统和一个三自由度非线性时变刚度结构系统算例,仿真验证了新算法在辨识精度和计算量方面的改进特性。 展开更多

关键词 非线性时变系统 多层前向神经网络 系统辨识 改进扩展卡尔曼滤波算法

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基于DSSOGI锁频环与改进鲸鱼优化算法的波浪发电系统功率优化控制 被引量：5

15

作者 杨俊华 陈海峰 +2 位作者 卢思灵 黄宝洲 蔡浩然 《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第6期12-20,共9页

为改善波能转换器的能量捕获效率问题,提出基于双自调谐二阶广义积分器(DSSOGI)锁频环与改进鲸鱼算法的优化控制方案。基于水动力模型的频域响应分析,寻求波浪发电系统最优负载,引入DSSOGI锁频环结构实时测量波浪频率,并采用扩展卡尔曼... 为改善波能转换器的能量捕获效率问题,提出基于双自调谐二阶广义积分器(DSSOGI)锁频环与改进鲸鱼算法的优化控制方案。基于水动力模型的频域响应分析,寻求波浪发电系统最优负载,引入DSSOGI锁频环结构实时测量波浪频率,并采用扩展卡尔曼滤波方法,加快动态响应速度,预估波浪主频。当海况发生变化时,通过DSSOGI锁频环结构,实时监测波浪频率,及浮体相应的速度、位移等信息。根据商用软件求解浮体的非线性参数,结合IWOA算法,求解最优邻域的负载参数,使系统处于最优负载状态,提高捕获效率。仿真结果表明,所提控制方案能有效改善水动力参数非线性问题,增加系统输出功率。 展开更多

关键词 波浪能 最大功率点跟踪 扩展卡尔曼滤波 DSSOGI锁频环 改进鲸鱼优化算法

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基于双目立体视觉的船舶轨迹跟踪算法研究 被引量：18

16

作者 黄椰 黄靖 +2 位作者 肖长诗 姜文 孙毅 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2017年第1期308-313,共6页

双目立体视觉模型通过模拟人眼可以实现对目标距离的测量。为了获得水上船舶实时的运动状态,提出了一种基于双目立体视觉的船舶轨迹跟踪方法。首先,通过摄像机标定、线性空间点三维重建可以测得以相机为中心到船舶的距离,得到船舶的部... 双目立体视觉模型通过模拟人眼可以实现对目标距离的测量。为了获得水上船舶实时的运动状态,提出了一种基于双目立体视觉的船舶轨迹跟踪方法。首先,通过摄像机标定、线性空间点三维重建可以测得以相机为中心到船舶的距离,得到船舶的部分运动轨迹;其次,在双目立体视觉测距系统的基础上采用常速(Constant Velocity,CV)模型的方法对船舶运动建模;最后,对建立的船舶运动模型利用强跟踪卡尔曼滤波(Strong Tracking Kalman Filter,STKF)船舶轨迹跟踪的方法跟踪船舶的轨迹并估算目标船舶实时的运动状态。实验结果表明,基于双目立体视觉的船舶轨迹跟踪的方法能有效地跟踪船舶轨迹且适用于工程应用的需求。 展开更多

关键词 立体视觉 双目测距 CONSTANT Velocity(CV)模型 强跟踪卡尔曼滤波(sTKF) 船舶轨迹跟踪

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基于二阶近似扩展卡尔曼滤波的锂离子电池SOC估计 被引量：9

17

作者 段林超 张旭刚 +2 位作者 张华 宋华伟 敖秀奕 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第15期1797-1804,共8页

为提高电池荷电状态(SOC)估计的准确性,更高阶的扩展卡尔曼滤波(EKF)算法被用来估计SOC值。首先建立锂离子电池一阶Thevenin等效电路模型,采用样条函数来表述开路电压(OCV)和SOC值的函数关系。为更加精确地识别等效电路模型参数,提出一... 为提高电池荷电状态(SOC)估计的准确性,更高阶的扩展卡尔曼滤波(EKF)算法被用来估计SOC值。首先建立锂离子电池一阶Thevenin等效电路模型,采用样条函数来表述开路电压(OCV)和SOC值的函数关系。为更加精确地识别等效电路模型参数,提出一种新的带有可变遗忘因子最小二乘法(VFFRLS)的算法来在线识别模型参数。由于VFFRLS解的精度依赖于算法初始值的设定,为此采用改进粒子群算法求得模型初始参数值,进而得到更加精确的VFFRLS初始值。最后采用二阶EKF来估计电池的SOC值,以此提高估计精度。两组不同的数据集用来证明二阶EKF估计SOC值具有普适性。实验结果表明,二阶EKF在估计不同工况条件下的SOC值时,平均绝对误差(MAE)都保持在1%以内,由此证明了所提方法的有效性。 展开更多

关键词 电池荷电状态 二阶扩展卡尔曼滤波 可变遗忘因子最小二乘法 改进粒子群算法 参数识别

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一种改进的汽车雷达数据实时聚类算法 被引量：3

18

作者 蒋留兵 温和鑫 车俐 《科学技术与工程》 北大核心 2019年第27期204-209,共6页

为了更好地在复杂多目标环境下进行汽车雷达数据的实时聚类,使用扩展卡尔曼滤波算法(EKF)对基于密度的聚类算法(DBSCAN)进行改进,并通过仿真和实测实验进行验证。结果表明:新算法在进行增量聚类时每次耗时可以保持在一个稳定且较低的水... 为了更好地在复杂多目标环境下进行汽车雷达数据的实时聚类,使用扩展卡尔曼滤波算法(EKF)对基于密度的聚类算法(DBSCAN)进行改进,并通过仿真和实测实验进行验证。结果表明:新算法在进行增量聚类时每次耗时可以保持在一个稳定且较低的水平;新聚类在不增加时间复杂度的情况下进行自适应聚类,可以解决汽车雷达数据密度不均匀的情况。可见新算法同时实现了增量和自适应DBSCAN聚类,同时保证聚类的效率和准确度。 展开更多

关键词 汽车雷达 增量聚类 自适应聚类 改进DBSCAN算法 扩展卡尔曼滤波

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基于角速度估计的MEMS陀螺随机误差动态滤波方法 被引量：5

19

作者 刘文超 郑小兵 +1 位作者 王荣颖 李曦 《电光与控制》 CSCD 北大核心 2021年第5期79-84,共6页

针对MEMS陀螺仪受随机误差影响较大需要进行滤波处理,采用时间序列分析法建立的随机误差模型无法直接用于动态条件下滤波的问题,提出了一种基于角速度估计的随机误差动态滤波方法。首先,采用时间序列分析法对MEMS陀螺仪随机误差进行分... 针对MEMS陀螺仪受随机误差影响较大需要进行滤波处理,采用时间序列分析法建立的随机误差模型无法直接用于动态条件下滤波的问题,提出了一种基于角速度估计的随机误差动态滤波方法。首先,采用时间序列分析法对MEMS陀螺仪随机误差进行分析与模型构建;然后,将角速度估计假设模型建模为三维线性模型,并与陀螺仪随机误差模型结合构建动态滤波模型;最后,采用强跟踪卡尔曼滤波方法直接估计出角速度值以实现对随机误差滤波,并进行试验验证。结果表明:无论是静态还是动态条件下,该滤波方法估计的角速度值精度均较高,可以有效降低MEMS陀螺仪的随机误差,提升MEMS陀螺仪精度。 展开更多

关键词 MEMS陀螺仪 随机误差 角速度估计模型 强跟踪卡尔曼滤波

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基于人眼优先拟合的AAM人脸特征点跟踪 被引量：1

20

作者 钟锐 吴怀宇 吴若鸿 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2015年第7期2200-2204,共5页

使用主动外观模型(active appearance model,AAM)对人脸特征点进行跟踪时,当人脸姿态出现大幅度偏转以及初始位置与目标人脸偏离较大时,将导致人脸特征点跟踪失败。针对以上问题,应用支持向量机算法估算出当前人脸的偏转角度并对人脸姿... 使用主动外观模型(active appearance model,AAM)对人脸特征点进行跟踪时,当人脸姿态出现大幅度偏转以及初始位置与目标人脸偏离较大时,将导致人脸特征点跟踪失败。针对以上问题,应用支持向量机算法估算出当前人脸的偏转角度并对人脸姿态偏转模型中的参数进行实时更新,有效解决人脸姿态大幅度偏转问题。使用强跟踪卡尔曼滤波算法进行人眼跟踪,将所获取的当前人眼位置坐标与人脸姿态相结合优先对人眼进行特征点拟合,当人眼特征点拟合完成后再对剩余人脸部件特征点进行拟合,提高了人脸特征点跟踪的稳定性与实时性。最后通过实验表明算法在视频人脸特征点跟踪的准确性、实时性和鲁棒性方面具有良好的性能。 展开更多

关键词 主动外观模型 偏转模型 强跟踪卡尔曼滤波 人眼跟踪 人眼优先拟合

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