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基于自适应卡尔曼滤波的视觉多目标跟踪
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作者 许华杰 郑力文 《计算机工程与应用》 北大核心 2025年第5期200-210,共11页
多目标跟踪MOT(multi-object tracking)旨在对视频序列中的多个目标进行识别与跟踪,并保持各目标的ID(identity),对运动不规律的多目标进行跟踪是该领域的难点,跟踪准确度难以保证且易出现目标ID频繁切换的问题。为提高跟踪准确度,提出... 多目标跟踪MOT(multi-object tracking)旨在对视频序列中的多个目标进行识别与跟踪,并保持各目标的ID(identity),对运动不规律的多目标进行跟踪是该领域的难点,跟踪准确度难以保证且易出现目标ID频繁切换的问题。为提高跟踪准确度,提出自适应卡尔曼滤波AKF(adaptive Kalman filter),充分利用目标检测器提供的信息对运动模型加以修正,提高对运动不规律目标跟踪准确度;为解决目标ID频繁切换的问题,设计一种BIoUG贪婪算法,通过放大匹配框并采取择优匹配的方式,提高匹配机会并降低误匹配概率。在此基础上,提出一种针对运动不规律目标的多目标跟踪方法。实验结果表明,所提方法在DanceTrack数据集上的MOTA、HOTA、IDF1分别达到了92.2%、57.7%和58.7%;在MOT17数据集上,MOTA、HOTA、IDF1分别达到了80.3%、63.3%和77.3%。与目前主流的同类目标跟踪方法相比,所提方法对运动不规律和规律的目标均有较好的跟踪效果,体现出较好的综合性能,为运动不规律多目标的跟踪提供了新的解决思路。 展开更多
关键词 多目标跟踪 卡尔曼滤波 数据关联 轨迹匹配
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基于无迹卡尔曼滤波的动力电池状态估计 被引量:5
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作者 李锦满 李儒欢 +5 位作者 李浩南 李存鑫 邱子桐 郭凯 吴锴 周峻 《电池》 CAS 北大核心 2024年第3期340-343,共4页
准确预测动力电池的荷电状态(SOC)与健康状态(SOH)对电动汽车电池系统的安全运行至关重要。卡尔曼滤波(KF)算法被广泛用于动力电池的状态估计,但非线性误差较大。提出利用无迹卡尔曼滤波(UKF)算法实现对动力电池状态的准确估计。首先,... 准确预测动力电池的荷电状态(SOC)与健康状态(SOH)对电动汽车电池系统的安全运行至关重要。卡尔曼滤波(KF)算法被广泛用于动力电池的状态估计,但非线性误差较大。提出利用无迹卡尔曼滤波(UKF)算法实现对动力电池状态的准确估计。首先,通过分析动力电池实验数据,建立一阶等效电路模型,模型拟合优度达到0.992。随后,加入容量衰退机制模拟锂离子电池老化过程,并对电池进行恒流充电以及随机放电循环,模拟动力电池实际工况。不同初始值下,SOC、SOH估计的均方根误差均小于0.01,且随着循环次数的增加,误差逐渐减小。 展开更多
关键词 锂离子电池 状态估计 等效电路模型 荷电状态(SOC) 健康状态(SOH) 无迹卡尔曼滤波(ukf)
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基于卡尔曼滤波的自动引导车串级轨迹跟踪控制 被引量:10
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作者 尹晓红 赵韩 +1 位作者 吴焱明 熊丹 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第2期180-184,共5页
针对三轮AGV具有不完整约束特性的运动学模型,提出一种串级轨迹跟踪算法,把模型转换为两个非线性时变系统,通过运用串级控制及状态微分反馈控制实现系统全局渐进稳定,最后再利用卡尔曼滤波算法对带有噪声干扰的状态进行估计,提高AGV自... 针对三轮AGV具有不完整约束特性的运动学模型,提出一种串级轨迹跟踪算法,把模型转换为两个非线性时变系统,通过运用串级控制及状态微分反馈控制实现系统全局渐进稳定,最后再利用卡尔曼滤波算法对带有噪声干扰的状态进行估计,提高AGV自定位精度,从而进一步提高该控制器的输出精度。该控制策略具有一般性,对所有AGV及其他轮式移动机器人的运动学模型都适用,且设计方法简单、鲁棒性强。计算机仿真结果表明,该系统能在较短时间内实现全局渐进稳定,验证了该控制策略的有效性。 展开更多
关键词 自动引导车 串级控制 卡尔曼滤波 轨迹跟踪
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UKF在INS/GPS直接法卡尔曼滤波中的应用 被引量:24
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作者 杨波 秦永元 柴艳 《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2007年第4期842-846,共5页
提出将Unscented卡尔曼滤波(UKF)用于INS/GPS组合导航系统的直接法卡尔曼滤波,避免了对非线性的系统状态方程进行线性化.以INS输出的导航参数及平台误差角等作为系统状态,惯导力学编排方程和姿态误差方程作为系统状态方程,GPS输出的导... 提出将Unscented卡尔曼滤波(UKF)用于INS/GPS组合导航系统的直接法卡尔曼滤波,避免了对非线性的系统状态方程进行线性化.以INS输出的导航参数及平台误差角等作为系统状态,惯导力学编排方程和姿态误差方程作为系统状态方程,GPS输出的导航参数作为量测,采用UKF方法对系统导航参数直接进行估计.仿真结果表明,UKF方法有效地解决了直接法卡尔曼滤波中系统状态方程的非线性问题,并使INS/GPS组合导航系统具有较高的导航定位精度. 展开更多
关键词 Unscented卡尔曼滤波(ukf) 组合导航 惯性导航系统(INS) 全球定位系统(GPS)
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基于无轨迹卡尔曼滤波的大失准角INS初始对准 被引量:24
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作者 周战馨 高亚楠 陈家斌 《系统仿真学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第1期173-175,180,共4页
讨论了大失准角情况下,惯性导航系统(INS)初始对准的非线性误差模型,分析了无轨迹卡尔曼滤波原理,提出将无轨迹卡尔曼滤波(UKF)技术应用于惯性导航系统初始对准ψ角估计中,进行了静基座状态下的初始对准仿真。仿真结果表明,在方位误差... 讨论了大失准角情况下,惯性导航系统(INS)初始对准的非线性误差模型,分析了无轨迹卡尔曼滤波原理,提出将无轨迹卡尔曼滤波(UKF)技术应用于惯性导航系统初始对准ψ角估计中,进行了静基座状态下的初始对准仿真。仿真结果表明,在方位误差角为大角度,水平误差角为小量的情形下,无轨迹卡尔曼滤波比扩展卡尔曼滤波(EKF)对准时间更快,估计精度更高。当ψ角三个分量均为小量时,无轨迹卡尔曼滤波也具有很好的性能。 展开更多
关键词 惯性导航 初始对准 非线性滤波 无轨迹卡尔曼滤波
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基于卡尔曼滤波算法的轨迹估计研究 被引量:17
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作者 邓胡滨 张磊 +2 位作者 吴颖 周洁 刘枫 《传感器与微系统》 CSCD 北大核心 2012年第5期4-7,共4页
在无线传感器网络中节点定位系统中,基于接收信号强度指示(RSSI)技术的定位算法研究有很多,这种定位技术成本低而且易于实现,但RSSI定位技术因容易受到环境因素的影响,在测距过程中,估测距离的误差很大。在RSSI定位系统的基础上,加入系... 在无线传感器网络中节点定位系统中,基于接收信号强度指示(RSSI)技术的定位算法研究有很多,这种定位技术成本低而且易于实现,但RSSI定位技术因容易受到环境因素的影响,在测距过程中,估测距离的误差很大。在RSSI定位系统的基础上,加入系统噪声和测量噪声,根据系统状态方程和动态系统测量方程,利用卡尔曼滤波算法,对RSSI进行滤波,并估测出移动节点的运动轨迹。仿真结果表明:改进卡尔曼滤波算法提高了移动节点的运动轨迹的定位精度。 展开更多
关键词 无线传感器网络定位 轨迹估计 卡尔曼滤波算法 接收信号强度指示
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基于卡尔曼滤波算法船舶AIS轨迹估计研究 被引量:37
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作者 徐铁 蔡奉君 +1 位作者 胡勤友 杨春 《现代电子技术》 2014年第5期97-100,104,共5页
AIS是集船舶导航、避碰、海事监管于一体的现代化无线电系统,在水上交通运输领域里发挥着重要作用。为了弥补AIS数据堵塞等原因导致更新数据不及时,造成船舶轨迹的不准确或者误差较大的问题,提出利用对卡尔曼滤波算法进行适当的修改,引... AIS是集船舶导航、避碰、海事监管于一体的现代化无线电系统,在水上交通运输领域里发挥着重要作用。为了弥补AIS数据堵塞等原因导致更新数据不及时,造成船舶轨迹的不准确或者误差较大的问题,提出利用对卡尔曼滤波算法进行适当的修改,引入系统噪声和测量噪声,利用AIS船舶观测节点数据对系统状态做最小二乘法估计,对船舶运动轨迹进行平滑和预测,并对不同时间段可靠性误差进行分析,能够比较正确地估计出船舶轨迹。 展开更多
关键词 卡尔曼滤波 船舶轨迹预测 MATLAB仿真
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惯导初对准中的平方根无轨迹卡尔曼滤波 被引量:3
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作者 周战馨 高亚楠 陈家斌 《北京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第11期941-943,1002,共4页
针对无轨迹卡尔曼滤波(UKF)在递推过程中,有些情况下出现状态协方差逐渐失去正定性,导致计算发散现象,对状态协方差进行矩阵分解,在滤波中用其平方根进行计算,保证其正定性.采用平方根无轨迹卡尔曼滤波(SRUKF)对大失准角情况下惯性导航... 针对无轨迹卡尔曼滤波(UKF)在递推过程中,有些情况下出现状态协方差逐渐失去正定性,导致计算发散现象,对状态协方差进行矩阵分解,在滤波中用其平方根进行计算,保证其正定性.采用平方根无轨迹卡尔曼滤波(SRUKF)对大失准角情况下惯性导航系统初始对准非线性ψ角模型进行估计.蒙特卡罗仿真结果表明,SRUKF与UKF在滤波精度和收敛速度上基本一致,SRUKF的数值稳定性优于UKF. 展开更多
关键词 非线性滤波 平方根无轨迹卡尔曼滤波 惯性导航 初始对准
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卡尔曼滤波在某跨声速风洞CTS机构连续动态轨迹捕获试验技术中的应用 被引量:2
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作者 王飞 祝汝松 张俊生 《实验流体力学》 CAS CSCD 北大核心 2015年第1期103-108,共6页
外挂物分离轨迹捕获技术是世界上一种先进而且难度较大的风洞试验技术,国内某跨声速风洞捕获轨迹试验装置(CTS)首次对连续动态轨迹捕获实验技术进行了研究。本文首先介绍了该跨声速风洞CTS机构动态轨迹的预测方法,随后对该机构连续动态... 外挂物分离轨迹捕获技术是世界上一种先进而且难度较大的风洞试验技术,国内某跨声速风洞捕获轨迹试验装置(CTS)首次对连续动态轨迹捕获实验技术进行了研究。本文首先介绍了该跨声速风洞CTS机构动态轨迹的预测方法,随后对该机构连续动态轨迹同步控制方法的具体实现步骤进行了较为详细的描述,分别介绍了无缓冲和有缓冲的动态轨迹连续同步控制过程及约束条件;在此基础上,针对CTS机构天平信号硬件滤波滞后和精度要求间矛盾的现实,引入泰勒中值定理,建立卡尔曼滤波(KF)模型,选取适当参数,对天平信号进行动态实时滤波处理,并与传统的位置控制方式进行吹风试验比较。试验结果表明:卡尔曼滤波较好地平衡了CTS机构天平信号硬件滤波滞后和精度要求之间的矛盾,且分离轨迹的重复性得到了验证,机构风洞吹风试验的效率也大为提高。 展开更多
关键词 跨声速风洞 捕获轨迹试验装置 连续 动态 卡尔曼滤波
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基于组稀疏卡尔曼滤波的多步轨迹预测方法 被引量:4
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作者 王娜 罗亮 +1 位作者 彭锟 张鑫海 《空军工程大学学报》 CSCD 北大核心 2023年第6期70-77,共8页
提出一种基于组稀疏卡尔曼滤波的机动轨迹多步预测方法。首先引入组稀疏编码,通过一次学习建立简单的多步线性回归预测模型,克服了传统方法未能充分利用历史数据而导致预测精度降低的问题;再利用最小角回归算法来计算该模型的稀疏系数,... 提出一种基于组稀疏卡尔曼滤波的机动轨迹多步预测方法。首先引入组稀疏编码,通过一次学习建立简单的多步线性回归预测模型,克服了传统方法未能充分利用历史数据而导致预测精度降低的问题;再利用最小角回归算法来计算该模型的稀疏系数,进一步改善模型系数估计的准确性;然后改进了卡尔曼滤波算法,并结合上述组稀疏编码算法,来确保预测结果的精确性;最后通过与传统BP、长短时记忆网络和组稀疏编码方法的仿真比较,验证了所提方法的有效性。 展开更多
关键词 多步轨迹预测 组稀疏编码 卡尔曼滤波 最小角回归
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利用卡尔曼滤波预测船舶航行轨迹异常行为 被引量:9
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作者 何静 《舰船科学技术》 北大核心 2017年第1X期16-18,共3页
随着计算机控制技术的飞速发展,在船舶的航行预测和控制领域,人们相继开发出了各种智能化的预测算法,从而保证了船舶航行的安全。在船舶的行为预测和控制中,需要大量的传感器对船舶的姿态信息、设备状态信息和通信导航设备信号进行采集... 随着计算机控制技术的飞速发展,在船舶的航行预测和控制领域,人们相继开发出了各种智能化的预测算法,从而保证了船舶航行的安全。在船舶的行为预测和控制中,需要大量的传感器对船舶的姿态信息、设备状态信息和通信导航设备信号进行采集,因此本文着重研究了信号的滤波算法。本文提出了基于卡尔曼滤波算法的船舶航迹跟踪技术,并针对船舶的航行特点,建立了适当的运动模型和状态方程,最后通过仿真实验,对扩展卡尔曼算法的目标跟踪性能进行验证。 展开更多
关键词 船舶轨迹 行为预测 卡尔曼滤波
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基于无轨迹卡尔曼滤波神经网络的SINS初始对准方法 被引量:1
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作者 刘育浩 黄新生 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2009年第10期2858-2861,共4页
针对扩展卡尔曼滤波算法的缺点,研究了基于无轨迹卡尔曼滤波的神经网络算法。建立了捷联惯导系统在大失准角下的误差方程和适用于初始对准的神经网络模型,研究了基于扩展卡尔曼滤波和无轨迹卡尔曼滤波的神经网络算法,将基于无轨迹卡尔... 针对扩展卡尔曼滤波算法的缺点,研究了基于无轨迹卡尔曼滤波的神经网络算法。建立了捷联惯导系统在大失准角下的误差方程和适用于初始对准的神经网络模型,研究了基于扩展卡尔曼滤波和无轨迹卡尔曼滤波的神经网络算法,将基于无轨迹卡尔曼滤波的神经网络学习算法应用于捷联惯导系统大失准角条件下的初始对准中。仿真结果表明,在大失准角条件下,用训练好的神经网络进行初始对准是可行的,且基于无轨迹卡尔曼滤波的神经网络算法可提高初始对准精度。 展开更多
关键词 捷联惯导 初始对准 扩展卡尔曼滤波 无轨迹卡尔曼滤波 神经网络
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基于卡尔曼滤波预测的轨迹异常检测方法 被引量:2
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作者 高曦 《舰船科学技术》 北大核心 2022年第14期73-76,共4页
本文研究船舶异常航行轨迹检测方法,探讨船舶的异常行为及分类,给出了船舶异常航行轨迹的评价指标。最后,对船舶异常轨迹的检测方法进行了对比测试实验。
关键词 卡尔曼滤波 轨迹 异常检测
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基于自适应无迹卡尔曼滤波的结构损伤在线识别算法
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作者 黄可 孙展 +1 位作者 黄杜康 王磊 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2024年第23期203-210,259,共9页
在运用无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman filtering,UKF)对结构进行损伤识别和健康监测的过程中,噪声往往未知时变,而传统UKF方法在噪声参数选择不当时易出现性能退化及发散的问题。为此,提出一种基于自适应无迹卡尔曼滤波(adaptive uns... 在运用无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman filtering,UKF)对结构进行损伤识别和健康监测的过程中,噪声往往未知时变,而传统UKF方法在噪声参数选择不当时易出现性能退化及发散的问题。为此,提出一种基于自适应无迹卡尔曼滤波(adaptive unscented Kalman filtering,AUKF)的结构损伤在线识别算法。该算法利用协方差匹配法和遗忘因子法,通过残差和新息序列实时识别并更新测量噪声和过程噪声,在保证噪声矩阵正定性的同时,提高了UKF对结构未知参数和损伤的识别精度。采用桥梁模型和非线性模型的数值算例验证本文方法的有效性。结果表明,该方法可以有效识别大型土木工程结构和非线性结构的损伤位置和程度,且对时变的噪声具有自适应能力和鲁棒性。 展开更多
关键词 无迹卡尔曼滤波(ukf) 损伤识别 噪声识别 结构健康监测
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基于卡尔曼滤波的动态轨迹预测算法 被引量:108
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作者 乔少杰 韩楠 +3 位作者 朱新文 舒红平 郑皎凌 元昌安 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第2期418-423,共6页
基于拟合的传统轨迹预测算法已无法满足高精度和实时性预测要求.提出基于卡尔曼滤波的动态轨迹预测算法,对移动对象动态行为进行状态估计,利用前一时刻的估计值和当前时刻的观测值更新对状态变量的估计,进而对下一时刻的轨迹位置预测.... 基于拟合的传统轨迹预测算法已无法满足高精度和实时性预测要求.提出基于卡尔曼滤波的动态轨迹预测算法,对移动对象动态行为进行状态估计,利用前一时刻的估计值和当前时刻的观测值更新对状态变量的估计,进而对下一时刻的轨迹位置预测.大量真实移动对象数据集上的实验结果表明:Geo Life数据集上基于卡尔曼滤波的轨迹预测算法的平均预测误差(预测轨迹点与实际轨迹点的均方根误差)为12.5米;与基于轨迹拟合的轨迹预测算法相比,T-Drive数据集预测误差平均下降了555.4米,预测准确率提升了7.1%.在保证预测时效性前提下,基于卡尔曼滤波的动态轨迹预测算法解决了轨迹预测精度较低的问题. 展开更多
关键词 移动对象数据库 状态估计 轨迹预测 卡尔曼滤波 轨迹拟合
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基于改进集合卡尔曼滤波方法的目标运动轨迹多源异步数据融合方法研究 被引量:10
16
作者 张泽群 任文娟 +2 位作者 付琨 方继飞 张跃 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2018年第9期2143-2149,共7页
该文构建了一个改进的多源异步观测数据情景下基于非线性运动学本构方程的集合卡尔曼滤波理论模型,该模型可以精确反演出目标运动状态参数(速度、加速度)以对目标后续运动进行预测。并基于集合卡尔曼滤波实现了多源观测数据融合,利用高... 该文构建了一个改进的多源异步观测数据情景下基于非线性运动学本构方程的集合卡尔曼滤波理论模型,该模型可以精确反演出目标运动状态参数(速度、加速度)以对目标后续运动进行预测。并基于集合卡尔曼滤波实现了多源观测数据融合,利用高精度观测数据修正低精度观测数据,修正后的数据精度可通过集合卡尔曼滤波提供的统计学信息进行标定,为非线性情形下目标轨迹多源异步数据融合问题提供了新的解决思路。 展开更多
关键词 数据融合 目标轨迹分析 集合卡尔曼滤波
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无迹卡尔曼滤波在旋转乒乓球轨迹预测中的应用 被引量:6
17
作者 张康洁 王奇志 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2014年第1期83-87,共5页
乒乓球机器人不能进行成功的智能回球的主要原因是对旋转球的轨迹预测不准确。减小轨迹预测误差可采取如下对策:分析旋转乒乓球飞行过程的运动学模型,采用无迹卡尔曼滤波(UKF)思想构建过程方程和观测方程,根据视觉系统观测得到的三维空... 乒乓球机器人不能进行成功的智能回球的主要原因是对旋转球的轨迹预测不准确。减小轨迹预测误差可采取如下对策:分析旋转乒乓球飞行过程的运动学模型,采用无迹卡尔曼滤波(UKF)思想构建过程方程和观测方程,根据视觉系统观测得到的三维空间位置信息对乒乓球的三维空间位置、线速度及角速度进行在线估计。通过多次Matlab仿真对比实验和实际对比实验表明,UKF算法相对EKF算法在轨迹预测用时上可节省99%,跟踪误差更小。 展开更多
关键词 旋转乒乓球 轨迹预测 无迹卡尔曼滤波 乒乓球机器人
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基于卡尔曼滤波算法展开的飞行目标轨迹预测 被引量:15
18
作者 戴礼灿 刘欣 +2 位作者 张海瀛 代翔 王成刚 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2023年第6期1814-1820,共7页
目标轨迹预测是保证目标航行安全、规划飞行航迹和搜寻空中目标等任务的关键技术,在军事和交通管制等方面具有重要意义。针对传统飞行目标轨迹预测方法模型较为简化且预测精度较低的问题,提出了基于卡尔曼滤波算法展开的深度神经网络模... 目标轨迹预测是保证目标航行安全、规划飞行航迹和搜寻空中目标等任务的关键技术,在军事和交通管制等方面具有重要意义。针对传统飞行目标轨迹预测方法模型较为简化且预测精度较低的问题,提出了基于卡尔曼滤波算法展开的深度神经网络模型,用于飞行目标的轨迹预测任务。该模型通过长短时记忆(long short-term memory, LSTM)网络从目标的航迹数据中学习目标的运动状态,再利用卡尔曼滤波算法对LSTM预测的目标状态估计值进行动态修正,其有效结合了卡尔曼滤波算法和深度神经网络各自的优势。在仿真数据和真实数据上的实验验证了所提模型较其他网络模型对飞行目标轨迹预测的准确性和有效性优势。 展开更多
关键词 卡尔曼滤波 轨迹预测 长短时记忆网络 算法展开
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卡尔曼滤波在足球机器人轨迹生成中的应用研究
19
作者 杨卫平 白振兴 《现代电子技术》 2007年第2期28-29,35,共3页
在足球机器人比赛过程中,研究如何让机器人比赛过程中不碰到对方机器人的前提下到达指定位置轨迹生成是非常具有现实意义的,而位置预测又是其中的关键性技术。传统简单预测法由于精度不高而影响比赛成绩,采用卡尔曼滤波预测法提高了足... 在足球机器人比赛过程中,研究如何让机器人比赛过程中不碰到对方机器人的前提下到达指定位置轨迹生成是非常具有现实意义的,而位置预测又是其中的关键性技术。传统简单预测法由于精度不高而影响比赛成绩,采用卡尔曼滤波预测法提高了足球机器人的位置预测精度,很好地解决了这一难题。 展开更多
关键词 轨迹生成器 位置预测器 卡尔曼滤波 图像处理器
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基于自适应无迹卡尔曼滤波的锂电池SOC估计 被引量:20
20
作者 刘胜永 于跃 +2 位作者 罗文广 李昊 黄俊华 《控制工程》 CSCD 北大核心 2017年第8期1611-1616,共6页
锂电池荷电状态(SOC)的准确估算是制约电动汽车发展的关键技术之一。针对传统Kalman滤波算法因固定的噪声滤波初值不能够跟随工况变化致使SOC估算不准确的问题,基于PNGV模型建立状态空间方程组,将Sage-Husa自适应滤波算法融合到无迹卡... 锂电池荷电状态(SOC)的准确估算是制约电动汽车发展的关键技术之一。针对传统Kalman滤波算法因固定的噪声滤波初值不能够跟随工况变化致使SOC估算不准确的问题,基于PNGV模型建立状态空间方程组,将Sage-Husa自适应滤波算法融合到无迹卡尔曼滤波(UKF)算法之中,对噪声进行实时预测和修正,进而提高SOC的估算精度。仿真实验结果表明,AUKF比UKF的估算值更接近于理论参考值,AUKF解决了UKF因固定噪声带来的误差问题,可提高电动汽车启动、巡航、制动等复杂工况下的电池组电流剧烈变化中SOC的估算精度。 展开更多
关键词 自适应无迹卡尔曼滤波(Aukf) 荷电状态(SOC) Sage-Husa自适应滤波算法 无迹卡尔曼滤波(ukf) PNGV模型
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