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迭代无味卡尔曼滤波器被引量：6: 1; 作者程水英毛云祥《数据采集与处理》 CSCD 北大核心 2009年第B10期43-48,共6页; 通过对无味卡尔曼滤波器（Unscented Kalman filter，UKF）的误差进行分析，提出了迭代UKF（IUKF）算法。该基本思路是用测量更新后的状态估计去重新对状态量和观测量的一步预测，然后再次应用LMMSE估计子估计状态量的均值和协方差阵，... 展开更多; 关键词递推非线性滤波线性最小均方误差估计子无味卡尔曼滤波器迭代无味卡尔曼滤波器; 在线阅读下载PDF 职称材料

迭代无味卡尔曼滤波器的算法实现与应用评价被引量：8: 2; 作者程水英余莉《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2011年第11期2546-2553,共8页; 为了对各种迭代无味卡尔曼滤波(iterated unscented Kalman filter,IUKF)算法的应用及性能表现给出较为全面、客观的评价,分别导出并探讨了3种IUKF算法之间的内在联系。多种情况下的仿真应用表明,当观测噪声不太大,且该非线性系统状态... 展开更多; 关键词递推非线性滤波扩展卡尔曼滤波器迭代扩展卡尔曼滤波器无味卡尔曼滤波器迭代无味卡尔曼滤波器; 在线阅读下载PDF 职称材料

稀疏网格平方根求积分非线性滤波器被引量：7: 3; 作者伍宗伟姚敏立 +2 位作者马红光贾维敏田方浩《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第7期1298-1303,共6页; 针对具有加性噪声的非线性高斯动态系统的状态估计问题,本文提出一种新的基于稀疏网格法的平方根求积分滤波器(SSRQF),该滤波器通过稀疏网格取点来近似计算多维积分并进行平方根滤波.与常规QF的积分点数随着维数呈指数增长相比,该方法... 展开更多; 关键词非线性滤波器稀疏网格高斯-厄米特积分求积分滤波器无味卡尔曼滤波器; 在线阅读下载PDF 职称材料

一种改进的UKF非线性滤波器研究被引量：3: 4; 作者齐立峰陶建锋 +1 位作者冯新喜惠小平《弹箭与制导学报》 CSCD 北大核心 2011年第2期179-181,188,共4页; 针对无味卡尔曼滤波器(UKF)存在的缺陷,提出一种能对多通道数据进行渐消的带多重次优渐消因子的UKF滤波算法(SMFUKF)。该方法基于强跟踪滤波器的概念,通过引入多重次优渐消因子到UKF滤波器,自适应的在线调整UKF滤波器的状态预测误差协... 展开更多; 关键词多重次优渐消因子无味卡尔曼滤波器强跟踪滤波器非线性系统; 在线阅读下载PDF 职称材料

动力学效应的动力定位船舶模型在线辨识算法被引量：1: 5; 作者倪菲赵言正 +1 位作者叶军朱婷《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第11期1525-1533,共9页; 由于船舶模型的高度非线性以及外界干扰力、推进器推力的无法测量性,导致它们的在线辨识和估计显得十分困难.本文提出一种以动力学效应为基础,应用无味卡尔曼滤波器(unscented Kalman filters,UKF)进行动力定位船舶动力学模型、外界载... 展开更多; 关键词船舶动力定位船舶模型在线辨识无味卡尔曼滤波器动力学效应; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于UKF的窗口自适应Mean-Shift算法被引量：2: 6; 作者杨帆郑春红杨刚《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2011年第14期158-160,共3页; 传统的Mean-Shift跟踪算法窗口固定,不能对尺度任意变化的目标进行有效跟踪。为此,提出一种多尺度理论与无味卡尔曼滤波器(UKF)相结合的视频跟踪改进算法。利用多尺度理论统计跟踪窗内的信息量,使用UKF对得到的信息量进行预测,通过修正... 展开更多; 关键词目标跟踪无味卡尔曼滤波器 MEAN-SHIFT算法信息度量; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名迭代无味卡尔曼滤波器被引量：6: 1; 作者程水英毛云祥; 机构电子工程学院信息工程系; 出处《数据采集与处理》 CSCD 北大核心 2009年第B10期43-48,共6页; 基金国家自然科学基金(60702015)资助项目中国博士后科学基金(20070420740)资助项目; 文摘通过对无味卡尔曼滤波器（Unscented Kalman filter，UKF）的误差进行分析，提出了迭代UKF（IUKF）算法。该基本思路是用测量更新后的状态估计去重新对状态量和观测量的一步预测，然后再次应用LMMSE估计子估计状态量的均值和协方差阵，如此多次迭代后的滤波估计输出具有更高的精度和更小的方差，故滤波器表现出更好的一致性。Monte Carlo仿真表明，IUKF主要应用于观测噪声较小的场合，其中的迭代只需进行2～3次即可。; 关键词递推非线性滤波线性最小均方误差估计子无味卡尔曼滤波器迭代无味卡尔曼滤波器; Keywords recursive nonlinear filtering linear minimum mean square error estimator unscented Kalman filter iterated unscented Kalman filter; 分类号 TN911.72 [电子电信—通信与信息系统]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名迭代无味卡尔曼滤波器的算法实现与应用评价被引量：8: 2; 作者程水英余莉; 机构脉冲功率激光技术国家重点实验室电子工程学院; 出处《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2011年第11期2546-2553,共8页; 基金国家自然科学基金(60702015) 中国博士后科学基金(20070420740)资助课题; 文摘为了对各种迭代无味卡尔曼滤波(iterated unscented Kalman filter,IUKF)算法的应用及性能表现给出较为全面、客观的评价,分别导出并探讨了3种IUKF算法之间的内在联系。多种情况下的仿真应用表明,当观测噪声不太大,且该非线性系统状态的后验密度为可用高斯分布很好近似的单峰形式时,或者说是引起系统非线性的状态量是完全瞬时可观测时,选用恰当的IUKF算法,通过2～3次迭代,就可以在保持滤波一致性的条件下,进一步获得显著的精度收益;否则,IUKF相对于无味卡尔曼滤波(unscented Kalman filter,UKF)的迭代收益就难以保证。; 关键词递推非线性滤波扩展卡尔曼滤波器迭代扩展卡尔曼滤波器无味卡尔曼滤波器迭代无味卡尔曼滤波器; Keywords recursive nonlinear filtering extended Kalman filter （EKF） iterated extended Kalman filter （IEKF） unscented Kalman filter （UKF） iterated unscented Kalman filter （IUKF）; 分类号 TN911.72 [电子电信—通信与信息系统]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名稀疏网格平方根求积分非线性滤波器被引量：7: 3; 作者伍宗伟姚敏立马红光贾维敏田方浩; 机构第二炮兵工程大学解放军; 出处《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第7期1298-1303,共6页; 基金国家自然科学基金(No.61179004 No.61179005); 文摘针对具有加性噪声的非线性高斯动态系统的状态估计问题,本文提出一种新的基于稀疏网格法的平方根求积分滤波器(SSRQF),该滤波器通过稀疏网格取点来近似计算多维积分并进行平方根滤波.与常规QF的积分点数随着维数呈指数增长相比,该方法的积分点数随着维数呈多项式增长,减少了计算量;理论分析表明,无味卡尔曼滤波器(UKF)只是稀疏网格求积分滤波器(SQF)的一个特例,因此SSRQF在精度和取点上比UKF更为灵活.仿真实验表明,SSRQF的滤波精度均高于UKF和扩展卡尔曼滤波器(EKF),是一种效率较高的高精度非线性滤波算法.; 关键词非线性滤波器稀疏网格高斯-厄米特积分求积分滤波器无味卡尔曼滤波器; Keywords nonlinear filter sparse grid Gauss-Hermite quadrature quadrature filter unscented Kalman filter; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名一种改进的UKF非线性滤波器研究被引量：3: 4; 作者齐立峰陶建锋冯新喜惠小平; 机构空军工程大学导弹学院空军工程大学电讯工程学院; 出处《弹箭与制导学报》 CSCD 北大核心 2011年第2期179-181,188,共4页; 基金国家自然科学基金项目(60678018) 陕西省自然科学基金(SJ08F10)资助; 文摘针对无味卡尔曼滤波器(UKF)存在的缺陷,提出一种能对多通道数据进行渐消的带多重次优渐消因子的UKF滤波算法(SMFUKF)。该方法基于强跟踪滤波器的概念,通过引入多重次优渐消因子到UKF滤波器,自适应的在线调整UKF滤波器的状态预测误差协方差矩阵、量测预测协方差阵、状态和量测之间的互协方差阵及相应的增益矩阵,从而达到对快速变化的状态进行强有力的跟踪。实验结果表明多重次优渐消因子的引人使得UKF滤波器有可能更多的利用系统的先验知识,SMFUKF滤波器对快速变化的状态将具有更强的跟踪能力。; 关键词多重次优渐消因子无味卡尔曼滤波器强跟踪滤波器非线性系统; Keywords suboptimal multiple fading unscented Kalman filter strong tracking filter nonlinear system; 分类号 TN713 [电子电信—电路与系统]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名动力学效应的动力定位船舶模型在线辨识算法被引量：1: 5; 作者倪菲赵言正叶军朱婷; 机构上海交通大学机械与动力工程学院上海振华重; 出处《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第11期1525-1533,共9页; 基金上海市科委人才计划博士后基金资助项目(10R21421600) 上海市浦东新区博士后基金资助项目(274.10S19); 文摘由于船舶模型的高度非线性以及外界干扰力、推进器推力的无法测量性,导致它们的在线辨识和估计显得十分困难.本文提出一种以动力学效应为基础,应用无味卡尔曼滤波器(unscented Kalman filters,UKF)进行动力定位船舶动力学模型、外界载荷以及推进器推力在线辨识的算法.此算法能够在动力定位过程中不断求解船舶模型和其受到的载荷力,使得拥有这些参数的船舶模型和载荷所反映出的动力学效应不断逼近传感器检测到的运动反馈.基于此原理,用这些参数作为名义上的船舶模型、外界力、推进器推力就能够完成高效、自适应的定位控制.通过控制仿真,证明了此算法的有效性和正确性.; 关键词船舶动力定位船舶模型在线辨识无味卡尔曼滤波器动力学效应; Keywords vessel dynamic positioning online vessel model recognition unsent Kalman filter dynamic effect; 分类号 U661 [交通运输工程—船舶及航道工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于UKF的窗口自适应Mean-Shift算法被引量：2: 6; 作者杨帆郑春红杨刚; 机构西安电子科技大学电子工程学院; 出处《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2011年第14期158-160,共3页; 文摘传统的Mean-Shift跟踪算法窗口固定,不能对尺度任意变化的目标进行有效跟踪。为此,提出一种多尺度理论与无味卡尔曼滤波器(UKF)相结合的视频跟踪改进算法。利用多尺度理论统计跟踪窗内的信息量,使用UKF对得到的信息量进行预测,通过修正后的信息量计算窗口变化比例系数,对尺度任意变化的目标进行跟踪。实验结果证明,该算法能对尺度任意变换的目标进行有效跟踪。; 关键词目标跟踪无味卡尔曼滤波器 MEAN-SHIFT算法信息度量; Keywords object tracking Unscented Kalman Filter（UKF） Mean-Shift algorithm information measure; 分类号 TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	迭代无味卡尔曼滤波器	程水英毛云祥	《数据采集与处理》 CSCD 北大核心	2009	6	在线阅读下载PDF 职称材料
2	迭代无味卡尔曼滤波器的算法实现与应用评价	程水英余莉	《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心	2011	8	在线阅读下载PDF 职称材料
3	稀疏网格平方根求积分非线性滤波器	伍宗伟姚敏立马红光贾维敏田方浩	《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2012	7	在线阅读下载PDF 职称材料
4	一种改进的UKF非线性滤波器研究	齐立峰陶建锋冯新喜惠小平	《弹箭与制导学报》 CSCD 北大核心	2011	3	在线阅读下载PDF 职称材料
5	动力学效应的动力定位船舶模型在线辨识算法	倪菲赵言正叶军朱婷	《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心	2011	1	在线阅读下载PDF 职称材料
6	基于UKF的窗口自适应Mean-Shift算法	杨帆郑春红杨刚	《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心	2011	2	在线阅读下载PDF 职称材料