-
题名贝叶斯序贯重要性积分滤波器
被引量：3
- 1
-
-
作者
张宏伟
张小虎
曹勇
-
机构
中山大学航空航天学院
中国科学院空间精密测量技术重点实验室
北京东方计量测试研究所
-
出处
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第4期823-831,共9页
-
基金
广东省基础与应用基础研究基金(No.2019A1515111099)
中山大学青年培育项目(No.20lgpy72)
中国科学院空间精密测量重点实验室开放基金(No.SPMT2021002)。
-
文摘
为解决非线性滤波中存在模型歧义和预测偏差情况下似然函数、目标重要性密度函数和实际目标分布不匹配的问题,提出了贝叶斯序贯重要性积分滤波器(Bayesian Sequential Importance Quadrature Filter,SIQF).为了消减贝叶斯推理中似然函数和目标分布之间的偏差,通过空时软约束定义最新观测的有界似然,截断观测噪声概率密度函数以近似可行域的修正先验.为了调制重要性函数和目标分布的匹配程度,并行对修正和原始先验下的状态进行Gauss-Hermite积分,引入最大相关信息熵构建覆盖多模分布的重要性函数,从而提升序贯重要性采样的多样性和预测协方差的容错性.实验结果表明:相比无迹粒子滤波估计一维单变量增长模型,SIQF算法在无需牺牲计算复杂度的情况下平均误差减小了63%;相比多模型Rao-blackwell粒子滤波器跟踪空域机动目标,SIQF算法的均方根误差减小了33%,所需计算量降低了一个数量级.
-
关键词
非线性滤波
贝叶斯序贯重要性积分
软约束
有界似然
相关信息熵测度
-
Keywords
nonlinear filtering
Bayesian sequential importance quadrature filter
soft constraint
bounded likelihood
maximum correntropy criterion
-
分类号
TN953
[电子电信—信号与信息处理]
-
-
题名双站纯方位空时软约束无迹粒子滤波算法
被引量：4
- 2
-
-
作者
张宏伟
-
机构
中山大学航空航天学院
-
出处
《系统工程与电子技术》
EI
CSCD
北大核心
2023年第5期1261-1269,共9页
-
基金
广东省基础与应用基础研究基金(2019A1515111099)
中山大学青年培育项目(20lgpy72)
中国科学院空间精密测量重点实验室开放基金(SPMT2021002,SPMT2022001)资助课题。
-
文摘
针对双站纯方位机动目标跟踪中由信息不完全和非结构化测量环境导致的有界混合似然问题,提出空时软约束无迹粒子滤波算法。针对目标先验未知,利用光电经纬仪对极几何约束测量空间点,预测空间曲面中心计算转弯率;为覆盖多域似然,采用无迹变换技术更新目标状态,引入模糊测度调制重要性函数;为保持估计方差维数不变性,根据狄拉克后验采样提取目标状态。仿真结果表明,对于典型的双站经纬仪跟踪空域点目标,相比于Rao-Blackwell多模型粒子滤波,提出算法的计算复杂度与单模型粒子滤波量级相当;相比约束辅助粒子滤波算法,提出算法的滤波精度提高了27%~41%。
-
关键词
双站纯方位跟踪
机动目标
有界混合似然
空时软约束
无迹粒子滤波
-
Keywords
dual-station bearing tracking
maneuvering target
bounded mixture likelihood
spatiotemporal soft constraint
unscented particle filter
-
分类号
TN953
[电子电信—信号与信息处理]
-
