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

1

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 强跟踪

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强跟踪平方根容积卡尔曼滤波SLAM算法 被引量：16

2

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 强跟踪

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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

3

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 强跟踪滤波器 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和自回归模型融合的故障预测 被引量：6

4

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 强跟踪滤波 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

5

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 强跟踪滤波

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基于平方根无迹卡尔曼滤波平滑算法的水下纯方位目标跟踪（英文） 被引量：12

6

作者 王宝宝 吴盘龙 《中国惯性技术学报》 EI CSCD 北大核心 2016年第2期180-184,共5页

为了避免被动跟踪中非线性带来的计算复杂化及跟踪精度的下降,提出将平方根无迹卡尔曼滤波平滑算法(SR-UKFS)应用到水下纯方位目标跟踪。SR-UKFS利用Rauch-Tung-Striebel(RTS)平滑算法将平方根无迹卡尔曼滤波(SR-UKF)作为前向滤波算法... 为了避免被动跟踪中非线性带来的计算复杂化及跟踪精度的下降,提出将平方根无迹卡尔曼滤波平滑算法(SR-UKFS)应用到水下纯方位目标跟踪。SR-UKFS利用Rauch-Tung-Striebel(RTS)平滑算法将平方根无迹卡尔曼滤波(SR-UKF)作为前向滤波算法得到的目标状态估计向后平滑,得到前一时刻目标状态估计,再利用该状态估计值进行再次滤波得到当前时刻目标状态估计。该算法得到的前一时刻的目标状态估计更加精确,从而进一步提高了目标跟踪的精度。最后,通过对SR-UKFS算法和SR-UKF算法的跟踪性能进行了对比分析和验证,仿真结果表明在相同条件下,SR-UKFS算法能减少59%的位置误差和54%的速度误差,SR-UKFS算法应用于水下纯方位目标跟踪系统是有效的,为水下纯方位目标跟踪系统的工程实现提供了非常有价值的参考。 展开更多

关键词 目标跟踪 纯方位 平方根无迹卡尔曼滤波 平滑算法 前向滤波 后向平滑

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改进型平方根无迹卡尔曼曼滤滤波及其在无轴承永磁同步电机无速度传感器运行中的应应用用 被引量：14

7

作者 许波 朱熀秋 +2 位作者 姬伟 潘伟 孙晓东 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第1期53-58,共6页

平方根无迹卡尔曼滤波(SRUKF)解决了标准无迹卡尔曼滤波(UKF)中由于误差协方差阵负定而引起的滤波发散问题,保证了算法的数值稳定性,但仍存在对模型参数变化的鲁棒性差、收敛速度慢及对突变状态的跟踪能力低等缺陷.因此,本文提出一种改... 平方根无迹卡尔曼滤波(SRUKF)解决了标准无迹卡尔曼滤波(UKF)中由于误差协方差阵负定而引起的滤波发散问题,保证了算法的数值稳定性,但仍存在对模型参数变化的鲁棒性差、收敛速度慢及对突变状态的跟踪能力低等缺陷.因此,本文提出一种改进SRUKF滤波,通过引入时变渐消因子和弱化因子,实时修正滤波增益矩阵和误差协方差平方根矩阵,实现残差序列正交,确保SRUKF滤波保持对目标实际状态的准确跟踪.将该算法在无轴承永磁同步电机无速度传感器矢量控制系统中进行仿真研究.结果表明:改进SRUKF非线性近似精度、数值稳定性及滤波精度更高,在系统状态突变或负载扰动时,鲁棒性更强,能够有效实现转速及转子角度的准确估计,确保转子稳定悬浮运行. 展开更多

关键词 平方根无迹卡尔曼滤波(SRUKF) 改进SRUKF 无轴承永磁同步电机 无速度传感器

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基于改进强跟踪无迹卡尔曼滤波的正交频分复用频偏跟踪和估计算法 被引量：4

8

作者 杨朝阳 杨霄鹏 +2 位作者 李腾 姚昆 张衡阳 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2014年第8期2248-2251,2278,共5页

针对高速运动环境下多普勒效应导致的载波频偏,建立了正交频分复用(OFDM)动态状态空间模型,提出了基于改进的强跟踪无迹卡尔曼滤波(STUKF)的频偏跟踪和估计算法。该算法将强跟踪滤波思想跟UKF相结合,通过在计算量测预测协方差和互协方... 针对高速运动环境下多普勒效应导致的载波频偏,建立了正交频分复用(OFDM)动态状态空间模型,提出了基于改进的强跟踪无迹卡尔曼滤波(STUKF)的频偏跟踪和估计算法。该算法将强跟踪滤波思想跟UKF相结合,通过在计算量测预测协方差和互协方差时引入渐消因子,在调整前一时刻频偏估计误差协方差的同时又控制过程噪声协方差,实时调整增益矩阵,增强了对时变频偏的跟踪能力,提高了估计精度。最后分别在非时变和时变频偏模型下对所提算法进行了仿真验证。仿真结果表明,与UKF频偏估计算法相比,所提算法在时变频偏中具有更好的跟踪和估计性能,在相同误码率(BER)下信噪比(SNR)大约有1 dB的提升。 展开更多

关键词 移动通信 正交频分复用 强跟踪无迹卡尔曼滤波 多普勒效应 频偏估计

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基于改进强跟踪无迹卡尔曼滤波的电力信号同步相量跟踪算法 被引量：18

9

作者 牛胜锁 王春鑫 +2 位作者 梁志瑞 饶毅 陈泽雄 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2021年第11期2255-2264,共10页

配电网中各类噪声对相量测量产生较大影响,研究在高噪声环境下能够可靠检测并能快速跟踪电力信号突变的同步相量测量算法,对保证电网的稳定性与可靠性具有重要意义。提出基于量测量误差协方差次优估计的自适应强跟踪无迹卡尔曼滤波(SEME... 配电网中各类噪声对相量测量产生较大影响,研究在高噪声环境下能够可靠检测并能快速跟踪电力信号突变的同步相量测量算法,对保证电网的稳定性与可靠性具有重要意义。提出基于量测量误差协方差次优估计的自适应强跟踪无迹卡尔曼滤波(SEMEC-ASTUKF)的同步相量测量算法。首先根据递归最小二乘法提出一种自适应常值噪声统计估计器提高量测噪声协方差估计精度;然后根据电力信号突变后特征,构建突变检测算法和渐消因子次优估计算法,改善强跟踪无迹卡尔曼滤波(STUKF)算法在高噪声环境下对突变检测能力弱和跟踪突变慢的缺陷。利用实测信号对算法性能进行验证,结果表明,SEMEC-ASTUKF算法具有更高的测量精度,对突变具有更好的检测灵敏度和更高的跟踪速度。 展开更多

关键词 高噪声 强跟踪无迹卡尔曼滤波 常值噪声统计估计器 渐消因子

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改进的强跟踪平方根UKF在卫星导航中应用 被引量：20

10

作者 李敏 王松艳 +1 位作者 张迎春 李化义 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2015年第8期1858-1865,共8页

针对应用于受不确定性干扰和噪声影响的卫星自主导航系统中的无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman filter,UKF)存在估计精度低、跟踪性能差和鲁棒性弱等缺陷,提出一种改进的强跟踪平方根UKF(strong tracking square-root UKF,STSRUKF)导航... 针对应用于受不确定性干扰和噪声影响的卫星自主导航系统中的无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman filter,UKF)存在估计精度低、跟踪性能差和鲁棒性弱等缺陷,提出一种改进的强跟踪平方根UKF(strong tracking square-root UKF,STSRUKF)导航方法。该方法中利用星敏感器和光学导航相机设计出导航方案,并通过转换方程将间接量测量转换为观测量。针对平方根UKF(square-root UKF,SRUKF)在高阶系统中因为sigma点的零权值系数是负的或者数值计算误差太大时而可能造成滤波器发散问题,采用一种改良的平方根分解方法,改善了滤波器的稳定性。同时,基于强跟踪滤波器理论(strong tracking filters,STF),引入多重自适应衰减因子调节协方差矩阵,使得滤波器具有强跟踪能力和克服系统模型不确定的鲁棒性,改善了滤波器的估计精度。将该方法应用于卫星自主导航系统中,实验仿真结果表明,相对于平方根UKF和STF,该方法不仅保证了系统的可靠性,还提高系统的导航精度和改善系统的鲁棒性及跟踪能力。 展开更多

关键词 卫星导航系统 不确定性干扰 改进的强跟踪平方根无迹卡尔曼滤波 鲁棒性

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基于强跟踪无迹卡尔曼滤波的内置式永磁同步电机转子位置估计 被引量：4

11

作者 马彦 李军伟 +3 位作者 王琳 阚辉玉 孙宾宾 王冬 《现代电子技术》 北大核心 2020年第13期130-133,137,共5页

为了解决当永磁同步电机在运行中受到扰动、系统状态突变时,传统的无迹卡尔曼滤波算法对转子位置的跟踪能力下降、估计精度降低,甚至会使滤波器发散等问题,文中采用基于两相静止坐标系的内置式永磁同步电机数学模型的强跟踪无迹卡尔曼... 为了解决当永磁同步电机在运行中受到扰动、系统状态突变时,传统的无迹卡尔曼滤波算法对转子位置的跟踪能力下降、估计精度降低,甚至会使滤波器发散等问题,文中采用基于两相静止坐标系的内置式永磁同步电机数学模型的强跟踪无迹卡尔曼滤波算法,研究了在经典的无迹卡尔曼滤波的基础上引入强跟踪滤波器,既保留了经典的无迹卡尔曼滤波算法的优点,又能改善无迹卡尔曼滤波算法对状态突变鲁棒性的控制。仿真和实验结果表明,当永磁同步电机运行在中高速区域时,强跟踪无迹卡尔曼滤波算法可以快速准确地跟踪转子位置,估计误差低于经典的无迹卡尔曼滤波算法。 展开更多

关键词 电动汽车 内置式永磁同步电机 转子位置估计 强跟踪滤波 强跟踪无迹卡尔曼滤波 实验验证

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强跟踪平方根UKFNN的铝电解槽工耗动态演化模型 被引量：14

12

作者 李太福 姚立忠 +3 位作者 易军 胡文金 苏盈盈 贾威 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2014年第3期522-530,共9页

铝电解过程具有多变量、强耦合、强干扰、参数时变等特征,故其模型开发是一个技术难点.根据该过程的特点,本文提出强跟踪平方根无迹Kalman神经网络(Strong tracking square root unscented Kalman filter neural network,STR UKFNN),并... 铝电解过程具有多变量、强耦合、强干扰、参数时变等特征,故其模型开发是一个技术难点.根据该过程的特点,本文提出强跟踪平方根无迹Kalman神经网络(Strong tracking square root unscented Kalman filter neural network,STR UKFNN),并用其建立铝电解槽工艺能耗的动态演化模型.该方法利用误差协方差矩阵的平方根代替UKFNN算法中的协方差阵,避免误差协方差矩阵可能出现负定而导致滤波发散,并在UKFNN算法中引入渐消因子和弱化因子,实时调整滤波增益,提高模型收敛速度和其对突变状态的跟踪能力.通过某铝厂170kA预焙槽的日报样本验证表明,该方法提高了能耗模型的精度和对电解槽突变状态的实时跟踪能力,有助于指导铝电解过程操作参数的优化. 展开更多

关键词 铝电解 无迹卡尔曼滤波 神经网络 强跟踪滤波 动态演化建模

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基于平方根UKF的水下纯方位目标跟踪 被引量：16

13

作者 吴盘龙 孔建寿 《南京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第6期751-755,共5页

为了避免被动跟踪中非线性性带来的计算复杂化及跟踪精度的下降,该文将平方根无迹卡尔曼滤波(SR-UKF)算法应用到水下仅测角目标跟踪。利用协方差平方根代替协方差参加递推运算,解决了标准无迹卡尔曼滤波(UKF)算法中由于计算误差和噪声... 为了避免被动跟踪中非线性性带来的计算复杂化及跟踪精度的下降,该文将平方根无迹卡尔曼滤波(SR-UKF)算法应用到水下仅测角目标跟踪。利用协方差平方根代替协方差参加递推运算,解决了标准无迹卡尔曼滤波(UKF)算法中由于计算误差和噪声等因素有可能引起误差协方差矩阵负定而导致滤波结果发散的问题,保证了滤波算法的数值稳定性,提高了跟踪的精度和可靠性。仿真结果表明,SR-UKF非线性滤波算法应用于水下仅测角目标跟踪系统是有效的,而且滤波精度、稳定性和收敛时间明显优于扩展卡尔曼滤波(EKF)和标准UKF算法。 展开更多

关键词 单观测器 纯方位 被动跟踪 平方根无迹卡尔曼滤波 非线性滤波

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一种改进滤波算法及其在目标跟踪中的应用研究 被引量：1

14

作者 邱照原 倪龙强 +3 位作者 姚桐 杨蕴萌 江腾耀 耿晓虎 《火炮发射与控制学报》 北大核心 2024年第1期68-73,81,共7页

针对无迹卡尔曼滤波算法在滤波迭代过程中可能存在状态协方差矩阵非正定情况,导致跟踪误差较大甚至滤波易发散等问题,对无迹卡尔曼滤波算法进行了改进设计。在滤波迭代过程中对状态协方差矩阵进行QR分解和Cholesky分解,通过分解后的协... 针对无迹卡尔曼滤波算法在滤波迭代过程中可能存在状态协方差矩阵非正定情况,导致跟踪误差较大甚至滤波易发散等问题,对无迹卡尔曼滤波算法进行了改进设计。在滤波迭代过程中对状态协方差矩阵进行QR分解和Cholesky分解,通过分解后的协方差平方根矩阵来进行滤波迭代,从而保证状态协方差矩阵的正定性,并利用加权最小二乘法进行量测数据同步融合。为验证改进算法的有效性,设计了雷达红外联合跟踪系统数据融合仿真测试实验,并与传统无迹卡尔曼滤波算法进行了比较。仿真实验结果表明:改进算法能够有效抑制跟踪误差、提升目标跟踪系统的鲁棒性,可应用于防空武器系统多传感器航迹信息融合系统设计。 展开更多

关键词 数据融合 目标跟踪 时间配准 平方根无迹卡尔曼滤波

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改进的强跟踪UKF算法及其在INS/GPS组合导航中的应用 被引量：29

15

作者 胡高歌 刘逸涵 +1 位作者 高社生 杨一 《中国惯性技术学报》 EI CSCD 北大核心 2014年第5期634-639,共6页

针对标准UKF缺乏对系统状态异常的自适应调整能力,导致滤波精度降低的问题,提出一种改进的强跟踪UKF算法。该算法采用假设检验的方法对异常状态进行检测,当系统状态发生异常时,对预测协方差阵引入次优渐消因子自适应的调整滤波增益,实... 针对标准UKF缺乏对系统状态异常的自适应调整能力,导致滤波精度降低的问题,提出一种改进的强跟踪UKF算法。该算法采用假设检验的方法对异常状态进行检测,当系统状态发生异常时,对预测协方差阵引入次优渐消因子自适应的调整滤波增益,实现对系统真实状态的强跟踪。该算法中次优渐消因子的确定无需计算系统模型的雅克比矩阵,提高了传统强跟踪UKF的实用性。将提出的算法应用于INS/GPS组合导航系统进行仿真验证,并与标准UKF进行比较,结果表明,在系统状态存在异常时,提出的带单重次优渐消因子的强跟踪UKF得到的东向、北向位置误差在[-13.7 m,14.9 m]以内,带多重次优渐消因子的强跟踪UKF得到的东向、北向位置误差在[-10.0 m,12.1 m]以内,滤波性能明显优于标准UKF,提高了组合导航系统的解算精度。 展开更多

关键词 强跟踪滤波 无迹卡尔曼滤波 次优渐消因子 INS/GPS组合导航

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强跟踪UKF粒子滤波算法 被引量：4

16

作者 杨丽华 葛磊 +1 位作者 李保林 黄海波 《计算机工程与设计》 北大核心 2015年第9期2432-2436,共5页

为解决传统的粒子滤波(particle filter,PF)及其改进算法对系统模型误差和状态突变的鲁棒性不强的问题,有学者提出具有较强鲁棒性的强跟踪扩展粒子滤波(strong tracking extended particle filter,STEPF),但其估计精度不高,需要计算雅... 为解决传统的粒子滤波(particle filter,PF)及其改进算法对系统模型误差和状态突变的鲁棒性不强的问题,有学者提出具有较强鲁棒性的强跟踪扩展粒子滤波(strong tracking extended particle filter,STEPF),但其估计精度不高,需要计算雅可比矩阵,实现较为复杂困难。针对这一情况,提出基于强跟踪无迹卡尔曼滤波(strong tracking unscented Kalman filter,STUKF)的强跟踪无迹粒子滤波(strong tracking unscented particle filter,STUPF)算法。在粒子先验分布更新阶段融入观测数据,以STUKF作为重要性密度函数,兼具UPF估计精度高和STUKF的鲁棒性且易于实现的优点,有效克服STEPF存在的缺点。数值仿真验证了所提算法的有效性。 展开更多

关键词 强跟踪 扩展粒子滤波 无迹粒子滤波 卡尔曼滤波 鲁棒性

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基于强跟踪UKF的航天器自主导航间接量测滤波算法 被引量：15

17

作者 杨文博 李少远 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2011年第11期2485-2491,共7页

针对广义卡尔曼滤波(extended Kalman filter,EKF)和无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman filter,UKF)缺乏对系统异常的在线自适应调整能力、导致滤波器精度降低的问题,提出了一种将强跟踪滤波(strongtracking filter,STF)和UKF相结合的滤... 针对广义卡尔曼滤波(extended Kalman filter,EKF)和无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman filter,UKF)缺乏对系统异常的在线自适应调整能力、导致滤波器精度降低的问题,提出了一种将强跟踪滤波(strongtracking filter,STF)和UKF相结合的滤波算法,并进一步采用部分状态信息作为间接观测量,同时量测噪声方差阵实时调整,从而避免了对观测方程求取Jacobi矩阵的过程,使滤波器的设计得到简化。将该算法应用于航天器自主导航系统中,仿真结果表明,该算法在系统出现突变或缓变异常时,能够迅速检测出异常,在保证较高估计精度的同时,提高了系统的可靠性。 展开更多

关键词 自主导航 强跟踪滤波 无迹卡尔曼滤波 间接量测

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基于改进强跟踪UKF的电压暂态扰动检测 被引量：9

18

作者 王毅 刘恒 +4 位作者 侯兴哲 李松浓 叶君 孙洪亮 郑可 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2017年第19期109-116,共8页

针对目前强跟踪滤波器在电压暂态扰动检测方面,在强非线性系统下存在参数估计精度不够,高维滤波器模型下计算复杂等问题,结合STF和UKF提出一种基于改进的强跟踪无迹卡尔曼滤波器(MSTUKF)的电能质量扰动检测方法。在状态变量发生突变时,... 针对目前强跟踪滤波器在电压暂态扰动检测方面,在强非线性系统下存在参数估计精度不够,高维滤波器模型下计算复杂等问题,结合STF和UKF提出一种基于改进的强跟踪无迹卡尔曼滤波器(MSTUKF)的电能质量扰动检测方法。在状态变量发生突变时,通过次优渐消因子自适应调节过程噪声协方差矩阵的权重,在满足强跟踪滤波器不同时刻残差序列正交条件下,推导MSTUKF成立的充分条件。该算法较传统的STF方法改善了滤波器的估计精度,无需求解雅可比矩阵,只需一次UT变换,计算复杂度降低,且保留了STF在模型失配情况下的强鲁棒性。将所提方法与传统STF进行对比,仿真实验结果表明:所提方法更能快速、准确地检测到电压暂降、暂态脉冲及暂态谐波信号发生的起止时刻,跟踪到突变幅值和突变相位,验证了改进的强跟踪UKF是电能质量扰动检测的一种好的解决方案。 展开更多

关键词 强跟踪 渐消因子 电能质量扰动 无迹卡尔曼滤波

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改进的强跟踪SVD-UKF算法在组合导航中的应用 被引量：6

19

作者 孙磊 黄国勇 李越 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2017年第10期225-229,240,共6页

针对无迹卡尔曼滤波(Unscented Kalman Filter,UKF)在系统强非线性或状态模型不精确的情况下,存在滤波精度降低甚至发散的问题,提出一种改进的强跟踪SVD-UKF算法。该算法采用奇异值分解(Singular Value Decomposition,SVD)的方法改进UK... 针对无迹卡尔曼滤波(Unscented Kalman Filter,UKF)在系统强非线性或状态模型不精确的情况下,存在滤波精度降低甚至发散的问题,提出一种改进的强跟踪SVD-UKF算法。该算法采用奇异值分解(Singular Value Decomposition,SVD)的方法改进UKF中状态协方差矩阵的迭代,保证协方差矩阵的非负定性及迭代的稳定性;算法基于强跟踪滤波(Strong Tracking filter,STF)理论框架,对改进的SVD-UKF引入多重渐消因子自适应调整状态协方差矩阵,在系统状态发生突变的情况下,实现系统真实状态的强跟踪。将该算法在BDS/INS组合导航中仿真验证,结果表明了该算法的有效性。 展开更多

关键词 无迹卡尔曼滤波(UKF) 奇异值分解(SVD) 强跟踪 渐消因子 组合导航

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改进的强跟踪自适应UKF算法及其在大方位失准角对准中的应用 被引量：4

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作者 李明 柴洪洲 +2 位作者 靳凯迪 王敏 宋开放 《导航定位学报》 CSCD 2022年第6期165-172,共8页

针对无迹卡尔曼滤波(UKF)易受系统模型参数失配、状态变化情况影响,导致滤波精度下降甚至发散问题,提出一种改进的强跟踪自适应无迹卡尔曼滤波(STAUKF)。将强跟踪滤波(STF)与UKF滤波结合,并引入多重渐消因子,有针对性地自动调节状态估... 针对无迹卡尔曼滤波(UKF)易受系统模型参数失配、状态变化情况影响,导致滤波精度下降甚至发散问题,提出一种改进的强跟踪自适应无迹卡尔曼滤波(STAUKF)。将强跟踪滤波(STF)与UKF滤波结合,并引入多重渐消因子,有针对性地自动调节状态估计均方误差阵。根据新息向量构造检验门限函数,提高了滤波对有用历史信息的利用率。进一步引入简化的萨格-胡萨(Sage-Husa)滤波,自适应调节量测噪声方差,较传统Sage-Husa算法减少了计算量,提高了算法的鲁棒性。最后采用海上实测数据进行实验验证,并与UKF滤波、强跟踪UKF滤波(STUKF)比较。结果表明,该算法优势明显,有效缩短了大方位失准角误差收敛时间,提高了组合导航精度。较UKF滤波方位角收敛时间缩短了93%,东、北、天方向速度均方根误差分别降低89%、93%和82%,位置均方根误差分别降低98%、94%和97%。 展开更多

关键词 强跟踪滤波 自适应 无迹卡尔曼滤波 多重渐消因子 组合导航

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