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基于递归本征正交分解与强跟踪扩展卡尔曼滤波的结构损伤识别
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作者 杨少冲 姚远 +2 位作者 刘家亮 雷振 方有亮 《振动工程学报》 北大核心 2025年第1期117-125,共9页
针对目前已有损伤识别方法难以实时跟踪结构损伤且计算量大的问题,提出了一种基于递归本征正交分解(recursive proper orthogonal decomposition,RPOD)与强跟踪扩展卡尔曼滤波(strong tracking extended Kalman filter,STEKF)相结合的... 针对目前已有损伤识别方法难以实时跟踪结构损伤且计算量大的问题,提出了一种基于递归本征正交分解(recursive proper orthogonal decomposition,RPOD)与强跟踪扩展卡尔曼滤波(strong tracking extended Kalman filter,STEKF)相结合的模型降阶与结构损伤在线识别方法,对动载荷作用下的结构损伤识别进行了研究。利用RPOD方法在线更新并实时建立反映结构状态的降阶模型,解决未知载荷作用下多自由度结构动力分析计算量大且难以收敛的问题,同时跟踪损伤的演化并对其进行定位;通过STEKF方法跟踪降阶模型的状态向量,识别因损伤而退化的降阶模型参数。分别采用六层剪切型框架的数值模拟与三层钢框架的模型试验验证了该方法的可行性,结果表明,所提出的方法能够准确建立降阶模型并跟踪降阶模型参数的时变历程,同时可以有效地识别出剪切型建筑结构损伤的位置和程度,即使在处理高程度噪声时仍有较高的精度。 展开更多
关键词 损伤识别 模型降阶 递归本征正交分解 跟踪扩展卡尔曼滤波 数据驱动
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基于核相关滤波器的强噪声焊缝跟踪 被引量:1
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作者 巩书青 章国宝 朱宏伟 《激光技术》 北大核心 2025年第2期289-295,共7页
在基于结构光视觉的焊缝跟踪中,焊接时产生的电弧和飞溅等强噪声会大幅降低焊缝的能见度,导致跟踪失败。为了解决这一问题,提出了一种基于改进核相关滤波器的焊缝跟踪算法,以更好地适应强噪声的环境。首先获取焊缝的初始特征点,基于焊... 在基于结构光视觉的焊缝跟踪中,焊接时产生的电弧和飞溅等强噪声会大幅降低焊缝的能见度,导致跟踪失败。为了解决这一问题,提出了一种基于改进核相关滤波器的焊缝跟踪算法,以更好地适应强噪声的环境。首先获取焊缝的初始特征点,基于焊缝激光条纹的灰度分布特征,通过Steger算法提取焊缝激光条纹的中心线;接着对中心线进行滤波并求导来获取焊缝的初始特征点;最后将焊缝的初始特征点作为初始输入,应用改进的核相关滤波器对焊缝特征点进行学习与跟踪。结果表明,在强噪声干扰的情况下,该算法的平均误差为0.305 mm,最大跟踪误差为0.479 mm,取得了良好的跟踪效果并有效避免了跟踪漂移。该研究为高精度焊缝跟踪提供了有益参考。 展开更多
关键词 图像处理 焊缝跟踪 核相关滤波 噪声 结构光视觉 跟踪漂移
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基于改进自适应交互式多模型无迹卡尔曼滤波算法的车辆目标跟踪
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作者 南奔洋 匡兵 景晖 《科学技术与工程》 北大核心 2025年第11期4605-4611,共7页
为解决传统交互式多模型(interactive multiple model, IMM)算法在车辆目标跟踪中存在模型概率变化不明显和跟踪精度不足问题,提出一种改进的自适应IMM-UKF(unscented Kalman filter)算法。首先采用匀速直线、匀加速直线和匀速转弯来建... 为解决传统交互式多模型(interactive multiple model, IMM)算法在车辆目标跟踪中存在模型概率变化不明显和跟踪精度不足问题,提出一种改进的自适应IMM-UKF(unscented Kalman filter)算法。首先采用匀速直线、匀加速直线和匀速转弯来建立车辆的运动模型,并通过无迹卡尔曼滤波对车辆目标进行跟踪。然后将子模型概率变化率作为IMM算法修正参数,对马尔可夫矩阵主对角线和非主对角线元素采用不同的修正策略。最后设置判定窗修正归一化后的马尔可夫矩阵主对角线元素,以扩大匹配模型的概率。结果表明,改进算法模型概率变化更加明显,位置和速度均方根误差均要小于原有算法,有效地提高了跟踪精度。 展开更多
关键词 目标跟踪 交互式多模型 自适应 马尔可夫矩阵 无迹卡尔曼滤波
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一类基于噪声协方差自适应的强跟踪滤波方法
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作者 王远亮 李云育 +2 位作者 王亚飞 葛泉波 李宏 《指挥与控制学报》 北大核心 2025年第1期49-60,共12页
强跟踪滤波是一种能有效应对状态突变和模型不精准系统的自适应估计方法。传统强跟踪滤波是利用渐消因子来调整预测估计误差协方差公式的状态转移矩阵相关部分,导致对滤波模型修正和模型参数估计的可解释性较弱,估计性能也有待于进一步... 强跟踪滤波是一种能有效应对状态突变和模型不精准系统的自适应估计方法。传统强跟踪滤波是利用渐消因子来调整预测估计误差协方差公式的状态转移矩阵相关部分,导致对滤波模型修正和模型参数估计的可解释性较弱,估计性能也有待于进一步改进。针对上述问题,在现有强跟踪渐消因子调整效果等价于调节过程噪声协方差的深度分析基础上,提出直接将渐消因子用来自适应动态调整预测估计误差协方差计算公式中过程噪声方差部分的强跟踪滤波思想,并给出了两种能有效保证协方差矩阵对称性的多重次优渐消因子计算方法。与传统的强跟踪滤波方法相比,新方法在现有滤波框架下直接实现了对系统模型参数的实时动态反馈修正,不仅避免因非对称而导致的滤波发散现象,同时具有非常清晰的原理和效果可解释性。实验结果表明,新方法具有跟踪估计性能上的明显改进。 展开更多
关键词 跟踪滤波 预测误差协方差 系统模型修正 渐消因子 矩阵
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基于事件触发强跟踪滤波的卫星系统故障估计
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作者 刘娇娇 薛婷 钟麦英 《控制理论与应用》 北大核心 2025年第2期272-280,共9页
针对卫星姿态控制系统执行机构故障估计问题,本文提出一种基于动态事件触发的强跟踪滤波(STF)方法.通过将系统执行机构故障增广为系统状态向量,在动态事件触发机制下,采用STF方法设计故障估计器,并对估计器进行线性化处理得到状态估计... 针对卫星姿态控制系统执行机构故障估计问题,本文提出一种基于动态事件触发的强跟踪滤波(STF)方法.通过将系统执行机构故障增广为系统状态向量,在动态事件触发机制下,采用STF方法设计故障估计器,并对估计器进行线性化处理得到状态估计误差系统,从而实现增广状态估计误差与事件触发误差完全解耦.基于此,故障估计器的设计问题转化为寻找能够最小化增广状态估计误差协方差的滤波器增益矩阵,且增益矩阵的设计与事件参数设置相互独立.与现有的事件触发故障估计方法相比,本文所提方法的主要贡献在于能够使得增广状态估计误差与事件触发误差完全解耦.最后,通过一个卫星姿态控制系统验证了所提算法的有效性. 展开更多
关键词 卫星姿态控制 执行机构故障 动态事件触发机制 跟踪滤波 增广系统
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基于强跟踪滤波器的水中高频振荡放电参数分析
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作者 康忠健 高崇 +1 位作者 邵在康 傅雪原 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第13期4090-4099,共10页
为探明水中放电高频振荡阶段参数及其变化特性,提出一种基于自适应噪声完备集合经验模态分解(CEEMDAN)和强跟踪滤波器的时变参数辨识方法。通过该方法分解水中放电实验平台采集的电压、电流信号得到不同频率特征的信号分量,对最适应原... 为探明水中放电高频振荡阶段参数及其变化特性,提出一种基于自适应噪声完备集合经验模态分解(CEEMDAN)和强跟踪滤波器的时变参数辨识方法。通过该方法分解水中放电实验平台采集的电压、电流信号得到不同频率特征的信号分量,对最适应原始波形的信号分量开展Hilbert变换并求得相应的瞬时幅值、频率,进而得到所需的电阻和电感。实验数据离散度分析结果表明,放电进程中参数变化具有随机性,故利用强跟踪滤波器进一步对实验数据进行辨识处理,可有效地降低随机放电造成的离散性,并获得具备普适性的电阻值和电感值。偏离度分析结果表明,辨识电阻与测量数据除在气泡崩塌阶段随机性过大外,前期偏离度集中在23.26%以下,降低了偏离度处于80%~110%内数据点的干扰,电感偏离度集中在2.35%以下。该方法能够有效地应用于水中高频振荡放电过程的时变参数处理研究中。 展开更多
关键词 水中脉冲放电 高频振荡 参数辨识 自适应噪声完备集合经验模态分解(CEEMDAN) 跟踪滤波
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基于自适应强跟踪Kalman滤波的GNSS跟踪环路设计 被引量:1
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作者 盛开宇 陈熙源 +2 位作者 汤新华 闫晣 高宁 《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第1期35-41,共7页
为提高GNSS接收机跟踪环路在复杂环境下的跟踪性能,提出一种基于自适应强跟踪Kalman滤波(ASTKF)的跟踪环路,在传统跟踪环路的基础上,以鉴相器输出为观测量进行自适应强跟踪Kalman滤波,滤波结果用于计算导航滤波器的观测量,同时将伪码频... 为提高GNSS接收机跟踪环路在复杂环境下的跟踪性能,提出一种基于自适应强跟踪Kalman滤波(ASTKF)的跟踪环路,在传统跟踪环路的基础上,以鉴相器输出为观测量进行自适应强跟踪Kalman滤波,滤波结果用于计算导航滤波器的观测量,同时将伪码频率和载波多普勒频率反馈到码NCO和载波NCO,在ASTKF中使用基于卡方分布的渐消因子计算方法,提升跟踪环路鲁棒性。半物理仿真实验表明,相比于基于Kalman滤波的跟踪环路和基于强跟踪Kalman滤波(STKF)的跟踪环路,所提出方法在水平方向上的位置误差和速度误差减小20%以上,有效提高了卫星导航接收机的定位性能。 展开更多
关键词 卫星导航 自适应跟踪Kalman滤波 渐消因子 卡方分布 软件接收机
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基于无迹变换强跟踪滤波的发电机动态状态估计 被引量:16
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作者 孙国强 黄蔓云 +3 位作者 卫志农 孙永辉 臧海祥 倪明 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2016年第3期615-623,共9页
由于同步相量测量单元(phasor measurement unit,PMU)测得数据中存在误差和噪声,无法直接作为调度和控制的参考数据。提出一种基于无迹变换强跟踪滤波(unscented transformation strong tracking filter,UTSTF)的发电机动态状态估计。... 由于同步相量测量单元(phasor measurement unit,PMU)测得数据中存在误差和噪声,无法直接作为调度和控制的参考数据。提出一种基于无迹变换强跟踪滤波(unscented transformation strong tracking filter,UTSTF)的发电机动态状态估计。该方法利用对称采样策略进行sigma点采样,通过引入渐消因子来修正预测协方差矩阵,在线调整增益矩阵,滤波得到动态过程中发电机状态变量的估计值。算例结果表明,UTSTF无论在跟踪速度、精度以及对噪声的鲁棒性能上较无迹卡尔曼滤波和强跟踪滤波均有所提高。 展开更多
关键词 动态状态估计 发电机 机电暂态 无迹变换跟踪滤波 鲁棒性
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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
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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 改进跟踪卡尔曼滤波算法 有色噪声
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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
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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 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
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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 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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强跟踪容积卡尔曼滤波在空空导弹制导中的应用
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作者 梁津鑫 唐奇 +1 位作者 崔颢 张公平 《航空兵器》 CSCD 北大核心 2024年第5期82-87,共6页
针对传统滤波算法在处理目标复杂机动时非线性逼近能力不足、跟踪精度下降等问题,提出一种强跟踪容积卡尔曼滤波(STCKF)方法。首先,根据战斗机规避空空导弹的机动特征,建立了蛇形机动和桶滚机动两种目标运动模型;其次,引入强跟踪滤波(S... 针对传统滤波算法在处理目标复杂机动时非线性逼近能力不足、跟踪精度下降等问题,提出一种强跟踪容积卡尔曼滤波(STCKF)方法。首先,根据战斗机规避空空导弹的机动特征,建立了蛇形机动和桶滚机动两种目标运动模型;其次,引入强跟踪滤波(STF)以增强容积卡尔曼滤波(CKF)对系统状态突变等不确定因素的能力;然后,将STCKF应用于导弹末制导目标运动参数估计中,并通过与CKF、无迹卡尔曼滤波(UKF)和粒子滤波(PF)的对比仿真分析验证了该方法的有效性。仿真结果表明,STCKF具有较强的鲁棒性和系统自适应能力,尤其在目标机动突变时其跟踪误差相比CKF减小约10%,能够满足空空导弹末制导高精度和快速响应要求。 展开更多
关键词 容积卡尔曼滤波 跟踪滤波 非线性滤波 目标跟踪 空空导弹 制导
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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
13
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 跟踪滤波 跟踪无迹卡尔曼滤波 实验验证
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强跟踪粒子滤波算法及其在故障预报中的应用 被引量:30
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作者 胡昌华 张琪 乔玉坤 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2008年第12期1522-1528,共7页
粒子退化和对突变状态的跟踪能力差是粒子滤波在故障预报应用中存在的主要问题.再采样粒子滤波虽可缓解粒子退化,但易导致样本贫化;扩展粒子滤波也可在一定程度上解决退化问题,但难以跟踪突变状态.本文提出了强跟踪粒子滤波算法,将强跟... 粒子退化和对突变状态的跟踪能力差是粒子滤波在故障预报应用中存在的主要问题.再采样粒子滤波虽可缓解粒子退化,但易导致样本贫化;扩展粒子滤波也可在一定程度上解决退化问题,但难以跟踪突变状态.本文提出了强跟踪粒子滤波算法,将强跟踪滤波引入粒子滤波更新粒子,产生重要性密度,缓解粒子退化和样本贫化问题,提高跟踪突变状态的能力.仿真结果显示该算法可行并能及时准确地预报系统故障. 展开更多
关键词 粒子滤波 粒子退化 样本贫化 跟踪滤波算法 故障预报
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基于强跟踪滤波器的电力系统频率测量算法 被引量:12
15
作者 赵仁德 马帅 +1 位作者 李海舰 吴晓波 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2013年第7期85-90,共6页
频率在电力系统保护与控制、电能质量监测等领域都起到了关键作用。建立了谐波和噪声干扰下的电压信号的复数状态空间描述,提出了基于强跟踪滤波器(Strong Tracking Filter,STF)的电力系统频率测量算法。解决了扩展复数卡尔曼滤波(Exten... 频率在电力系统保护与控制、电能质量监测等领域都起到了关键作用。建立了谐波和噪声干扰下的电压信号的复数状态空间描述,提出了基于强跟踪滤波器(Strong Tracking Filter,STF)的电力系统频率测量算法。解决了扩展复数卡尔曼滤波(Extended Complex Kalmanfilter,ECKF)算法在算法收敛后,系统状态发生突变的情况下需要重置误差协方差阵来重新跟踪这些变化的问题,进一步提高了其动态跟踪速度。通过与鲁棒型扩展复数卡尔曼滤波(Robust Extended Complex Kalman Filter,RECKF)算法的对比仿真表明,STF测频算法在迅速跟踪电压频率、幅值和相位变化的同时又能够保持较低的跟踪误差。 展开更多
关键词 频率测量 跟踪滤波 状态空间描述 复数扩展卡尔曼滤波
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基于强跟踪滤波的车载行进间对准 被引量:10
16
作者 赵小明 赵帅 +3 位作者 郭永刚 王晓亮 周凌峰 王强 《中国惯性技术学报》 EI CSCD 北大核心 2015年第2期141-144,共4页
针对车载行进间对准过程中存在复杂路面和未知干扰的情况,提出基于强跟踪滤波的里程计辅助车载捷联惯导行进间对准方法。采用多重渐消因子的强跟踪滤波器进行车载行进间精对准。多重渐消因子的强跟踪滤波器利用卡尔曼滤波取得最佳增益... 针对车载行进间对准过程中存在复杂路面和未知干扰的情况,提出基于强跟踪滤波的里程计辅助车载捷联惯导行进间对准方法。采用多重渐消因子的强跟踪滤波器进行车载行进间精对准。多重渐消因子的强跟踪滤波器利用卡尔曼滤波取得最佳增益时残差序列互不相关的性质,在线自适应地调整渐消因子,对未知干扰有较强的鲁棒性。建立行进间对准的状态方程与观测方程,针对三种不同路况进行了8次跑车行进间对准试验。试验结果表明:强跟踪滤波能适应恶劣复杂路况;精对准后航向误差(1?)≤3.6′,满足指标要求。 展开更多
关键词 捷联惯导系统 行进间对准 卡尔曼滤波 多渐消因子跟踪滤波
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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
17
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 跟踪
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基于强跟踪滤波器的电压暂降检测 被引量:9
18
作者 陈晓静 李开成 +2 位作者 张明 许峰 王可 《高电压技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第10期3454-3463,共10页
快速精确地检测电压暂降特征量包括暂降幅值、起止时刻和相位跳变是电压暂降补偿的前提。提出了基于强跟踪滤波器的电压暂降检测方法,在考虑谐波、频率偏移、直流偏移、非整次谐波和噪声影响的基础上,建立了含有直流分量、基波和谐波分... 快速精确地检测电压暂降特征量包括暂降幅值、起止时刻和相位跳变是电压暂降补偿的前提。提出了基于强跟踪滤波器的电压暂降检测方法,在考虑谐波、频率偏移、直流偏移、非整次谐波和噪声影响的基础上,建立了含有直流分量、基波和谐波分量的10阶强跟踪滤波模型;采用低阶强跟踪滤波器的渐消因子检测突变,实验表明该方法对弱突变也有较好的检测效果;采用高阶强跟踪滤波器检测暂降幅值和相位跳变。合成信号的仿真表明其动态响应特性优于普通Kalman滤波和虚拟三相dq变换法,动作时间小于0.2 ms,幅值误差小于0.009%,相位误差小于0.7o;较小的过程噪声协方差阵Q和较大的观测噪声协方差阵R使算法受非整次谐波的影响小;在频率偏移、直流偏移时也能得到准确的暂降特征量,在此点上优于时变Kalman滤波法。实测暂降信号的仿真表明所提方法能用于实际暂降信号,算法有望改善动态电压恢复器在扰动时的实时补偿效果。 展开更多
关键词 电压暂降 跟踪滤波 动态电压恢复器 渐消因子 频率偏移 直流偏移
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强跟踪UKF粒子滤波算法 被引量:4
19
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 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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基于强跟踪滤波器的多传感器非线性动态系统状态与参数联合估计 被引量:12
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作者 文成林 陈志国 周东华 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2002年第11期1715-1717,共3页
本文将强跟踪滤波理论与多传感器数据融合技术相结合 ,提出基于强跟踪滤波器的多传感器状态与参数联合估计新算法 ;对拥有相同采样率的分布式多传感器单模型非线性动态系统 ,应用强跟踪滤波器 ,得到目标状态基于全局信息融合估计结果 ,... 本文将强跟踪滤波理论与多传感器数据融合技术相结合 ,提出基于强跟踪滤波器的多传感器状态与参数联合估计新算法 ;对拥有相同采样率的分布式多传感器单模型非线性动态系统 ,应用强跟踪滤波器 ,得到目标状态基于全局信息融合估计结果 ,并利用计算机仿真结果对算法的有效性进行了验证 ;这些工作初步解决了Kalman滤波中由于模型的不确定性而造成估计误差值偏大情况下的状态融合估计问题 。 展开更多
关键词 跟踪滤波 多传感器 非线性动态系统 参数联合估计 融合估计 渐消因子 KALMAN滤波 数据融合
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