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基于无迹Kalman滤波算法的动力电池荷电状态估计 被引量:4
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作者 王超 陈德海 +2 位作者 王昱朝 朱正坤 邹争明 《汽车安全与节能学报》 CAS CSCD 2020年第3期379-387,共9页
提出了一种动力电池容量标定方法,结合无迹Kalman滤波(UKF)算法,对动力电池的荷电状态(SOC)进行在线估计。根据温度系数和电流概率来标定电池的实际容量,建立二阶阻容(RC)等效模型模拟电池动态响应特性,调用含遗忘因子的递推最小二乘法... 提出了一种动力电池容量标定方法,结合无迹Kalman滤波(UKF)算法,对动力电池的荷电状态(SOC)进行在线估计。根据温度系数和电流概率来标定电池的实际容量,建立二阶阻容(RC)等效模型模拟电池动态响应特性,调用含遗忘因子的递推最小二乘法的无迹Kalman滤波(RLS-UKF)算法对电池的SOC进行在线估计,在估计过程中考虑电流突变导致开路电压与SOC曲线变化的影响。通过MATLAB搭建仿真模型,用动态应力测试(DST)工况和恒流工况来验证算法的精度。结果表明:RLS-UKF算法在DST循环工况的平均误差为1.2%,在恒流放电工况的平均误差为1.41%。因此,较目前主流的预测方法,本方法有更好的预测效果。 展开更多
关键词 动力电池 荷电状态(SOC) 无迹kalman滤波算法(UKF) 递推最小二乘法(RLS) 温度系数 电流概率 二阶RC等效模型
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基于GPS/INS的自适应无迹Kalman滤波算法 被引量:3
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作者 曹红燕 刘长明 +3 位作者 沈小林 牛兴龙 李大威 陈燕 《河南理工大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2021年第6期149-156,共8页
载体的姿态参数是导航系统重要的影响因素,为提高姿态角测量精度,以INS和GPS紧组合导航系统为研究背景,针对无迹Kalman滤波算法对误差模型较敏感、新息噪声干扰数据需预处理、算法实效性低等缺点,提出改进的自适应无迹Kalman滤波算法。... 载体的姿态参数是导航系统重要的影响因素,为提高姿态角测量精度,以INS和GPS紧组合导航系统为研究背景,针对无迹Kalman滤波算法对误差模型较敏感、新息噪声干扰数据需预处理、算法实效性低等缺点,提出改进的自适应无迹Kalman滤波算法。首先,用自适应窗口在线估计系统噪声和量测噪声的协方差值,得到与实际噪声更贴近的统计特性,减小数据预处理的干扰;其次,对状态预测方差阵引入次优渐消因子减少计算量,同时为了减少模型的精度损耗,对滤波过程引入统计量,确定模型不确定性检测阈值;最后,用扩展Kalman滤波、无迹Kalman滤波和改进后的新滤波算法对无人机航向轨迹进行数据处理。结果分析可得,改进的滤波融合算法能将姿态的测量精度提高到0.1°,具有更强的收敛性,能较好地抑制漂移误差。 展开更多
关键词 GPS INS kalman滤波算法 扩展kalman滤波算法 无迹kalman滤波算法 姿态角
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基于无迹Kalman滤波算法的电池内部温度估计 被引量:2
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作者 陈德海 王昱朝 +1 位作者 孙仕儒 雷志军 《汽车安全与节能学报》 CAS CSCD 北大核心 2022年第1期186-193,共8页
为实时监测车用锂离子动力电池内部温度,提高电池性能,提出了一种非线性无迹Kalman滤波(UKF)估计算法。对某一2.6 Ah三元单体锂离子电池,建立等效可变参数热模型;用状态方程分析法,建立电池内部外部温度的关联并离散化;用递推最小二乘法... 为实时监测车用锂离子动力电池内部温度,提高电池性能,提出了一种非线性无迹Kalman滤波(UKF)估计算法。对某一2.6 Ah三元单体锂离子电池,建立等效可变参数热模型;用状态方程分析法,建立电池内部外部温度的关联并离散化;用递推最小二乘法(RLS)辨识热模型中时间、表面温度、环境温度、输入电流4种热参数,实时更新系统状态与观测方程的参数矩阵,结合UKF算法,实现电池内部温度估计。通过Matlab搭建仿真模型,用混合动力脉冲能力特性(HPPC)、动态应力测试(DST)以及恒流3种工况,来验证算法精度。结果表明:对于这3种工况,该UKF算法均可在1℃内估计电池内部温度。 展开更多
关键词 电动汽车 动力电池 电池内部温度 实时监测 递推最小二乘法(RLS) 无迹kalman滤波(UKF)算法
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基于遗传算法的改进无迹粒子滤波相对导航算法
4
作者 邱琪涵 丁晓 孟秀云 《火力与指挥控制》 北大核心 2025年第3期78-84,共7页
针对无人机编队飞行过程中相对导航系统存在测量误差问题,提出一种基于遗传算法的改进无迹粒子滤波相对导航系统信息融合算法。建立了无人机相对运动模型与组合导航系统测量模型。针对粒子滤波算法重要性密度函数选取的问题,将无迹卡尔... 针对无人机编队飞行过程中相对导航系统存在测量误差问题,提出一种基于遗传算法的改进无迹粒子滤波相对导航系统信息融合算法。建立了无人机相对运动模型与组合导航系统测量模型。针对粒子滤波算法重要性密度函数选取的问题,将无迹卡尔曼滤波引入粒子滤波重要性采样环节,并在粒子滤波算法重采样阶段提出一种基于遗传算法的改进重采样方法。进行了数学仿真,仿真结果表明,该方法能够有效估计无人机相对运动信息,优于无迹粒子滤波算法和粒子滤波算法。 展开更多
关键词 相对导航 粒子滤波 无迹卡尔曼滤波 遗传算法
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模糊自适应Kalman滤波算法在SINS/DR组合导航的应用 被引量:1
5
作者 许建国 周源 王少蕾 《兵工自动化》 北大核心 2024年第9期1-6,共6页
针对里程仪测量误差导致组合导航精度降低的问题,提出基于系统工作状态和滤波器新息状态相结合的模糊自适应算法。根据新息的变化确定模糊规则,修正里程仪输出增益,使新息始终保持在零均值附近,利用修正后的新息修正观测噪声方差,降低... 针对里程仪测量误差导致组合导航精度降低的问题,提出基于系统工作状态和滤波器新息状态相结合的模糊自适应算法。根据新息的变化确定模糊规则,修正里程仪输出增益,使新息始终保持在零均值附近,利用修正后的新息修正观测噪声方差,降低导航定位的偏差。仿真实验结果证明,该算法能够很好地提高组合导航定位的精度。 展开更多
关键词 SINS/DR组合导航 里程仪 模糊自适应算法 kalman滤波
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基于无迹粒子滤波改进算法的电池容量衰退预测研究
6
作者 郭芮君 辛永强 杨剑锋 《计量学报》 CSCD 北大核心 2024年第8期1222-1230,共9页
为了提高电池容量预测的准确性和适用性,提出一种基于无迹粒子滤波的改进算法。为了减小滤波迭代过程的观测误差,引入支持向量回归算法对其予以改进。由于支持向量回归算法中的核函数与惩罚因子较难确定,提出使用遗传算法的寻优能力对... 为了提高电池容量预测的准确性和适用性,提出一种基于无迹粒子滤波的改进算法。为了减小滤波迭代过程的观测误差,引入支持向量回归算法对其予以改进。由于支持向量回归算法中的核函数与惩罚因子较难确定,提出使用遗传算法的寻优能力对其进行求解,形成一种经遗传算法和支持向量回归改进的模型。对这种融合模型进行性能评估,并与UPF-SVR和UPF-RVR进行对比,实验结果显示,融合模型预测结果的平均绝对误差E_(MA)和均方根误差S_(RMSE)分别低于2.0%和2.5%,相比其它模型预测精度更高,同时预测水平和收敛性均显著优于其它模型,更具有效性和可行性。 展开更多
关键词 电学计量 电池容量预测 无迹粒子滤波 遗传算法 支持向量回归 寻优能力
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Kalman滤波融合优化Mean Shift的目标跟踪算法 被引量:7
7
作者 韩涛 吴衡 +3 位作者 张虎龙 侯海啸 邹强 张兴国 《光电工程》 CAS CSCD 北大核心 2014年第6期56-62,共7页
目标跟踪中,目标的背景变化、形状改变、遮挡,往往会导致跟踪失败,而跟踪的实时性和准确性是必须考虑的问题。本文首先对Mean Shift算法进行了介绍,接着对Mean Shift算法进行了优化:修正Mean Shift算法迭代权值,修正后主要信息贡献更加... 目标跟踪中,目标的背景变化、形状改变、遮挡,往往会导致跟踪失败,而跟踪的实时性和准确性是必须考虑的问题。本文首先对Mean Shift算法进行了介绍,接着对Mean Shift算法进行了优化:修正Mean Shift算法迭代权值,修正后主要信息贡献更加突出,次要信息受到抑制,避免了开方的繁琐运算,降低了运算量。提出了目标模板更新算法,解决了背景变化和目标形状改变时跟踪失败的问题。然后在水平位置和竖直位置建立Kalman滤波器,同时将优化Mean Shift算法与Kalman滤波融合,解决了目标完全遮挡后无法继续跟踪的问题。仿真实验表明,本文提出的目标跟踪算法在目标遮挡,目标形状改变,目标跟踪失败的情况下具有更高的跟踪精度,更高的实时性和鲁棒性。 展开更多
关键词 kalman滤波 Mean SHIFT算法 目标跟踪 模板更新
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一种快速Kalman滤波算法实现及效果评估 被引量:9
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作者 李彦鹏 黎湘 庄钊文 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2005年第1期153-154,共2页
该文介绍了一种新的快速Kalman滤波算法实现方法。对于某些不能够采取离线计算的滤波过程来说,它可以在保证一定精度的同时极大地提高计算速度和减少计算占用资源。文中以仿真实验的跟踪数据做出了对比仿真。
关键词 kalman滤波 算法
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使用遗传算法的自适应Kalman滤波器 被引量:6
9
作者 曲铁军 杨旭东 葛升民 《哈尔滨工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第6期655-659,共5页
基于Magill的Kalman滤波器池结构 ,设计了使用遗传算法的自适应Kalman滤波器 ,给出了离线和在线两种实现方案 .离线方案以辨识滤波参数为主要目的 ,进而可以对状态进行较准确的事后估计 ;在线方案以实时地对状态进行估计为目的 .对滤波... 基于Magill的Kalman滤波器池结构 ,设计了使用遗传算法的自适应Kalman滤波器 ,给出了离线和在线两种实现方案 .离线方案以辨识滤波参数为主要目的 ,进而可以对状态进行较准确的事后估计 ;在线方案以实时地对状态进行估计为目的 .对滤波参数寻优使用具有良好性能的浮点数编码遗传算法 ,该算法与二进制编码遗传算法相比收敛速度更快、搜索全局最优的能力更强 . 展开更多
关键词 遗传算法 自适应kalman滤波 自动控制 滤波参数 编码 目标函数 滤波器池 估计误差
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CI算法在两传感器融合稳态Kalman滤波器中的应用 被引量:4
10
作者 黄铫 张天骐 +1 位作者 刘燕丽 夏淑芳 《弹箭与制导学报》 CSCD 北大核心 2010年第3期165-168,共4页
针对两传感器稳态Kalman滤波器的信息融合,目前有三种常用的加权分布式融合算法:按标量加权、按对角阵加权和按矩阵加权,但它们都需要得到局部稳态滤波误差互协方差阵后才能计算出融合结果。而协方差交集算法在相关度未知的情况下,也能... 针对两传感器稳态Kalman滤波器的信息融合,目前有三种常用的加权分布式融合算法:按标量加权、按对角阵加权和按矩阵加权,但它们都需要得到局部稳态滤波误差互协方差阵后才能计算出融合结果。而协方差交集算法在相关度未知的情况下,也能得到一个改进的估值,因此文中将协方差交集算法应用到两传感器稳态Kalman滤波器的信息融合中,在互协方差阵未知的情况下,此方法也能得到较好的信息融合结果,并通过仿真进行了验证。 展开更多
关键词 两传感器 稳态kalman滤波 协方差交集算法
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基于Kalman滤波的无源动态定位算法的研究 被引量:3
11
作者 王慧 陈伟 +1 位作者 刘建 沈兵 《武汉理工大学学报(交通科学与工程版)》 2006年第2期228-231,共4页
目前已经能够研制出测量用户至卫星伪距信号的“北斗”用户接收机,此款接收机可以工作在无源定位的情况下.由于“北斗”定位卫星数量极其有限,接收机在动态定位的精度上会出现很大的误差.文中针对这一问题进行讨论,采用“当前”统计模... 目前已经能够研制出测量用户至卫星伪距信号的“北斗”用户接收机,此款接收机可以工作在无源定位的情况下.由于“北斗”定位卫星数量极其有限,接收机在动态定位的精度上会出现很大的误差.文中针对这一问题进行讨论,采用“当前”统计模型来建立用户载体的状态方程,并且提出一种新的量测方程,然后将构建的K a lm an滤波方程组运用于接收机的动态定位中,仿真结果表明,这种算法能很好地改善定位的精度及动态性能. 展开更多
关键词 kalman滤波 无源定位 动态算法
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GPS/速率陀螺组合Kalman滤波姿态确定算法研究 被引量:3
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作者 罗建军 袁建平 王军武 《宇航学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第2期210-212,共3页
建立了 GPS/速率陀螺组合姿态估计系统的模型 ,研究比较了三种典型的 Kalm an滤波姿态确定算法 :状态扩充法、量测量求差法和时变噪声估计跟踪自适应滤波算法。给出了某航天器采用 GPS/速率陀螺组合姿态确定的仿真计算结果 ,并对结果进... 建立了 GPS/速率陀螺组合姿态估计系统的模型 ,研究比较了三种典型的 Kalm an滤波姿态确定算法 :状态扩充法、量测量求差法和时变噪声估计跟踪自适应滤波算法。给出了某航天器采用 GPS/速率陀螺组合姿态确定的仿真计算结果 ,并对结果进行了分析。结果表明 ,与传统 Kalman滤波算法比较 ,时变噪声跟踪自适应滤波算法和量测量求差滤波算法能较好地消除 GPS测量中相关时变噪声的影响 ,提高姿态确定的精度 ;而且时变噪声跟踪自适应滤波算法能很好地消除由于噪声统计性能的不确定性对 Kalm an滤波的影响 。 展开更多
关键词 kalman滤波 姿态确定 算法 全球定位系统 速率陀螺 三轴稳定卫星
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基于自适应无迹卡尔曼滤波算法的多股螺旋弹簧动态响应模型参数辨识和分析 被引量:7
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作者 丁传俊 张相炎 刘宁 《兵工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第1期28-37,共10页
针对传统方法在辨识多股螺旋弹簧(以下简称多股簧)非线性响应模型参数时效率较低、精度较差的问题,提出带噪声统计估计器的自适应无迹卡尔曼滤波(AUKF)算法。该算法通过对多股簧试验数据中的量测(过程)噪声进行递推和估计,能够确保非线... 针对传统方法在辨识多股螺旋弹簧(以下简称多股簧)非线性响应模型参数时效率较低、精度较差的问题,提出带噪声统计估计器的自适应无迹卡尔曼滤波(AUKF)算法。该算法通过对多股簧试验数据中的量测(过程)噪声进行递推和估计,能够确保非线性模型参数辨识的收敛性;结合多股簧动态试验对该算法进行检验。研究结果表明:即使在量测噪声级别较高的情况下,AUKF算法也可以准确地求出多股簧的动力学模型参数;在预测多股簧动态响应过程中,若预测振幅和参数辨识所用振幅相差太大则会导致较大的预测误差;当加载速度变化时,多股簧动力学模型中的迟滞部分参数基本不变,但0阶非线性刚度系数和非线性放大因子变化较大。 展开更多
关键词 多股螺旋弹簧 参数辨识 非线性迟滞模型 自适应无迹卡尔曼滤波算法
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基于Kalman滤波器和改进Camshift算法的双眼跟踪 被引量:5
14
作者 王丽 郝晓丽 《微电子学与计算机》 CSCD 北大核心 2016年第6期109-112,共4页
针对目前的人眼跟踪方法对人脸尺度变化、人眼部分遮挡和头部旋转等情况过于敏感,经常因丢失目标而导致跟踪失败,提出一种综合运用Kalman滤波器和改进Camshift算法的双眼跟踪方法,该方法首先运用Kalman滤波器预测双眼在当前帧图像中的位... 针对目前的人眼跟踪方法对人脸尺度变化、人眼部分遮挡和头部旋转等情况过于敏感,经常因丢失目标而导致跟踪失败,提出一种综合运用Kalman滤波器和改进Camshift算法的双眼跟踪方法,该方法首先运用Kalman滤波器预测双眼在当前帧图像中的位置;其次以该位置为中心运用改进Camshift迭代算法搜索双眼目标;再利用双眼分布的对称性校正搜索到的双眼窗口;最后更新Kalman滤波器和人眼模板.实验证明该方法对上述情况具有较强的鲁棒性. 展开更多
关键词 人眼检测 kalman滤波 改进Camshift算法 双眼跟踪
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基于Kalman滤波与Camshift算法的水面目标跟踪 被引量:5
15
作者 卢道华 汪建秘 王佳 《现代电子技术》 北大核心 2019年第11期68-71,共4页
根据水面监控图像的特点,对运动载体采集到的水面视频图像进行处理,从而实现对运动目标的跟踪。首先,利用Haar分类器检测出水面的运动目标,并用检测结果初始化Camshift跟踪器的搜索窗口;然后,运用Kalman滤波器与Camshift组合算法实现对... 根据水面监控图像的特点,对运动载体采集到的水面视频图像进行处理,从而实现对运动目标的跟踪。首先,利用Haar分类器检测出水面的运动目标,并用检测结果初始化Camshift跟踪器的搜索窗口;然后,运用Kalman滤波器与Camshift组合算法实现对运动目标的跟踪。其中,利用Kalman滤波算法预测目标在下一帧中出现的位置,Camshift算法用来跟踪目标,以此减小搜索范围,提高跟踪效率。实验结果表明,该算法能够实现对水面运动舰船的检测并进行有效跟踪。 展开更多
关键词 水面目标 检测 跟踪 kalman滤波 CAMSHIFT算法 状态向量
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基于GA-BPNN的自适应抗野值无迹Kalman滤波方法 被引量:5
16
作者 左益宏 王远亮 +1 位作者 何红丽 葛泉波 《空军工程大学学报(自然科学版)》 CSCD 北大核心 2021年第5期30-36,共7页
为了满足飞行试验轨迹的试验测量需求,构建了一种高性能飞行试验目标轨迹测量系统。在此基础上,针对实际飞行测量中遇见的异常数据处理问题,提出了一种基于多机器学习改进的自适应Kalman滤波方法。该方法以传统的无迹Kalman滤波器(UKF)... 为了满足飞行试验轨迹的试验测量需求,构建了一种高性能飞行试验目标轨迹测量系统。在此基础上,针对实际飞行测量中遇见的异常数据处理问题,提出了一种基于多机器学习改进的自适应Kalman滤波方法。该方法以传统的无迹Kalman滤波器(UKF)为基础,首先,通过引入采用遗传算法改进后的BP神经网络(GA-BPNN)来改进UKF算法,以实现对UKF全局误差的调控和修正,从而改善UKF的估计精度;然后,应用抗野值技术来充分剔除测量中的孤立型和斑点型异常点,实现对GA-BPNN-UKF的再次改进,有效提高滤波的鲁棒性;最后,应用仿真来验证提出新算法的有效性,并通过对实际飞行测量数据(通过建立的轨迹测量系统获得的实际数据)的实验分析来显示算法在实际应用中的有效性。 展开更多
关键词 测量 无迹卡尔曼滤波 遗传算法 BP神经网络 抗野值算法
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基于Kalman滤波的Helmholtz机进化算法 被引量:1
17
作者 钟伟才 刘静 +1 位作者 刘芳 焦李成 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2004年第8期1190-1195,共6页
根据信息融合的思想,提出了基于Kalman滤波的Helmholtz进化算法(KFHMEA).在KFHMEA中,首先将种群分成若干子种群,各子种群独立使用Helmholtz机来估计其状态,然后用Kalman滤波器把这些状态信息相融合,并将融合后的信息反馈到各子种群中.... 根据信息融合的思想,提出了基于Kalman滤波的Helmholtz进化算法(KFHMEA).在KFHMEA中,首先将种群分成若干子种群,各子种群独立使用Helmholtz机来估计其状态,然后用Kalman滤波器把这些状态信息相融合,并将融合后的信息反馈到各子种群中.仿真实验表明,这种Kalman融合机制能够大大增强原有算法的稳定性和全局搜索能力,从而提高了算法的整体性能. 展开更多
关键词 进化计算 分布估计算法 kalman滤波 信息融合 Helmholtz机
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基于概率假设密度滤波与无迹Kalman滤波的多目标跟踪与识别 被引量:7
18
作者 邹汝平 刘建书 《兵工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第8期1502-1508,共7页
为提高导引头末制导阶段抗干扰能力,针对典型的欺骗式距离-速度联合拖引干扰模型,研究了基于概率假设密度(PHD)滤波的多目标跟踪与基于无迹Kalman滤波(UKF)的多目标识别技术。为说明导引头目标识别原理,给出了距离-速度联合拖引干扰模型... 为提高导引头末制导阶段抗干扰能力,针对典型的欺骗式距离-速度联合拖引干扰模型,研究了基于概率假设密度(PHD)滤波的多目标跟踪与基于无迹Kalman滤波(UKF)的多目标识别技术。为说明导引头目标识别原理,给出了距离-速度联合拖引干扰模型;根据导引头测量原理,通过导引头框架角、导弹-目标相对距离、径向速度建立系统跟踪模型,给出了基于PHD滤波的多目标跟踪与基于UKF的多目标识别的基本原理;基于典型的目标运动模型(匀速直线与匀速转弯模型),针对目标施加的4次距离-速度联合拖引干扰,采用目标跟踪结果以及估计的目标速度和加速度信息进行多目标跟踪与识别分析,能够很快实现真假目标识别。仿真实验结果表明,利用PHD滤波与UKF信息能够有效实现对距离-速度拖引干扰下的多目标跟踪与识别。 展开更多
关键词 导引头 滤波 目标跟踪 目标识别 抗干扰 概率假设密度滤波 无迹kalman滤波
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基于Kalman滤波的基本Elman网络训练新算法 被引量:1
19
作者 李小兵 田玉松 邱天爽 《大连理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第2期276-281,共6页
Kalman滤波算法应用于基本Elman网络学习时,收敛速度较快,但收敛精度往往不高;而基于梯度下降的BP算法可以以很高的精度实现输入输出的非线性映射,但在极值点处收敛速度缓慢.针对上述问题,提出一种将Kalman滤波算法应用于基本Elman网络... Kalman滤波算法应用于基本Elman网络学习时,收敛速度较快,但收敛精度往往不高;而基于梯度下降的BP算法可以以很高的精度实现输入输出的非线性映射,但在极值点处收敛速度缓慢.针对上述问题,提出一种将Kalman滤波算法应用于基本Elman网络的新学习训练算法.该算法结合Kalman滤波算法和基于梯度下降的BP算法的优点来训练网络,以基本Elman网络隐层单元输出作为非线性系统的状态变量,通过Kalman滤波算法实现状态变量的快速准确跟踪,然后通过梯度下降法修正权值以保证精度.另外,在训练过程中,通过增加训练样本的信息内容来提高网络收敛的精度.仿真结果表明了该算法的有效性. 展开更多
关键词 kalman滤波 梯度下降算法 基本Elman网络
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基于无迹Kalman滤波的车辆速度和质心侧偏角的估计 被引量:2
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作者 刘兆勇 刘武东 +2 位作者 邵卫澍 谭小强 吴光强 《汽车安全与节能学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第1期31-37,共7页
为满足车辆主动安全控制功能需求,需提升车辆在强非线性特性下的状态观测精度,提出一种基于无迹Kalman滤波(UKF)的模块化车辆横纵向速度状态观测器结构。该结构利用车载传感器信息,结合UKF观测纵向和横向速度,根据质心侧偏角的定义,计... 为满足车辆主动安全控制功能需求,需提升车辆在强非线性特性下的状态观测精度,提出一种基于无迹Kalman滤波(UKF)的模块化车辆横纵向速度状态观测器结构。该结构利用车载传感器信息,结合UKF观测纵向和横向速度,根据质心侧偏角的定义,计算车辆质心侧偏角。在干燥路面上,进行数字仿真以及实车实验。结果表明:在强非线性状态下,基于UKF的车辆质心侧偏角估计的仿真结果的均方根误差(RMSE)为0.425°,实车实验的RMSE为0.001°,而使用扩展Kalman滤波(EKF)估计的仿真结果 RMSE为0.968°,实车实验的RMSE为0.009°。因此,UKF可以抑制车辆行驶中的干扰对观测的影响,使本观测器结构有较高的观测精度,可满足工程需要。 展开更多
关键词 车辆主动安全控制 车辆速度 模块化状态观测器 质心侧偏角 无迹kalman滤波(UKF)
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