卡尔曼滤波下多源传感器数据互补-加权迭代融合算法 被引量：3

1

作者 唐启涛 戴小鹏 罗莉霞 《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第8期1460-1465,共6页

因多源传感器在数据融合过程中,受自身数据差异性影响较大,导致最终的融合结果精准度较低。为此,在卡尔曼滤波算法的基础上,针对多源传感器数据提出一种互补-加权迭代融合算法。建立多源传感器观测模型,找出数据融合过程中的最优加权系... 因多源传感器在数据融合过程中,受自身数据差异性影响较大,导致最终的融合结果精准度较低。为此,在卡尔曼滤波算法的基础上,针对多源传感器数据提出一种互补-加权迭代融合算法。建立多源传感器观测模型,找出数据融合过程中的最优加权系数。在多源传感器组合系统中引入卡尔曼滤波算法,结合互补-加权迭代融合算法,建立预测方程、状态方程、滤波互补因子以及估计均方误差方程,实现多源传感器的数据融合。实验结果表明,所提算法可以精准找出最优加权系数,观测误差始终在0.6 m以下,可以实现数据的精准融合。 展开更多

关键词 多源传感器 数据互补-加权迭代融合 卡尔曼滤波算法 状态方程 最优加权系数

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捷联惯导互补滤波姿态融合算法设计 被引量：19

2

作者 杜瑾 赵华超 +2 位作者 郑哲 王祥 司迎利 《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2018年第10期1547-1552,共6页

为了满足低成本、高性能的载体测姿需求,针对MEMS器件漂移导致载体姿态无法准确测量的问题,提出了一种基于方向余弦矩阵(DCM)更新的多轴显式互补滤波载体姿态估计算法。利用陀螺仪和辅助传感器的噪声所处频段互补的特点,运用互补滤波进... 为了满足低成本、高性能的载体测姿需求,针对MEMS器件漂移导致载体姿态无法准确测量的问题,提出了一种基于方向余弦矩阵(DCM)更新的多轴显式互补滤波载体姿态估计算法。利用陀螺仪和辅助传感器的噪声所处频段互补的特点,运用互补滤波进行信息融合,发挥各个传感器的优点,提升系统的姿态测量精度。分别以三轴转台与实验车辆为验证平台,设计了静态与动态实验。实验结果表明,该姿态融合算法能够稳定输出高精度的姿态信息,抑制MEMS陀螺仪漂移导致的姿态发散,有效提高载体姿态的测量精度,满足捷联惯导系统的测姿需求。 展开更多

关键词 姿态估计 多传感器信息融合算法 显式互补滤波 MEMS器件

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基于梯度下降的自适应姿态融合算法 被引量：10

3

作者 陈卓 任久春 朱谦 《传感器与微系统》 CSCD 2019年第3期124-126,共3页

针对第一代帆船姿态测量系统中采用的自适应卡尔曼滤波算法作用范围有限、动态性能较差等缺陷,基于微机电系统(MEMS)惯性传感器与梯度下降姿态融合算法提出了两种自适应方法,分别根据当前时刻之前N个采样点的平均运动加速度与加速度的... 针对第一代帆船姿态测量系统中采用的自适应卡尔曼滤波算法作用范围有限、动态性能较差等缺陷,基于微机电系统(MEMS)惯性传感器与梯度下降姿态融合算法提出了两种自适应方法,分别根据当前时刻之前N个采样点的平均运动加速度与加速度的变化量设计自适应控制因子,得到稳定的动态梯度下降步长。实验结果表明:两种算法性能均优于自适应卡尔曼滤波与单点加速度抑制法,其中,基于加速度增量的控制算法更加符合高速运动状态下加速度剧烈变化的实际规律,测量性能达到最优,符合海面帆船运动船体姿态测量的实际需求。 展开更多

关键词 姿态解算 多传感器测量 梯度下降算法 自适应滤波融合 加速度控制

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一种用于人体运动捕获的自适应混合滤波融合算法 被引量：3

4

作者 路永乐 余跃 +4 位作者 龚爽 王艳 张欣 丁其星 刘宇 《工程科学与技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第5期93-100,共8页

针对基于惯性传感器的人体运动捕获系统存在陀螺漂移和噪声干扰等问题,提出一种多元传感器信息融合的自适应混合滤波融合算法。算法首先利用快速高斯牛顿法对加速度计和磁力计数据进行姿态信息迭代估算,用四元数将参考坐标系中的加速度... 针对基于惯性传感器的人体运动捕获系统存在陀螺漂移和噪声干扰等问题,提出一种多元传感器信息融合的自适应混合滤波融合算法。算法首先利用快速高斯牛顿法对加速度计和磁力计数据进行姿态信息迭代估算,用四元数将参考坐标系中的加速度和磁场强度分量转换到载体坐标中,将转换后的值与当前时刻测量值的差值代入高斯牛顿迭代算法中用于四元数的实时值估计,通过确定搜索步长的最优值来缩短迭代次数,提高算法收敛速度。设计自适应的互补滤波器将高斯牛顿法解算的姿态信息作为观测矢量对陀螺漂移进行补偿,分别使用高通滤波器和低通滤波器处理陀螺仪数据和高斯牛顿算法优化过后的加速度计、磁力计数据。在互补滤波器中引入重力矢量及地磁参考矢量自适应调节滤波器参数用于实时调整不同算法的权重大小,融合后输出最终的姿态信息,实现最优估计。进行实验对比分析本算法和其他算法融合效果,结果表明,本算法有效降低陀螺累积误差、线性加速度及磁场对解算精度的干扰,磁干扰状态下误差为0.94°,自由运动状态下误差为1°。对比扩展卡尔曼滤波融合算法,本文算法执行时间缩短25%,有效提升了运动捕获系统的性能。 展开更多

关键词 传感器 信息融合 高斯牛顿算法 互补滤波 人体运动捕获

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一种基于粒子滤波的特征融合跟踪算法 被引量：8

5

作者 陶杰 毕笃彦 《光电工程》 CAS CSCD 北大核心 2008年第11期13-17,共5页

针对单纯的基于颜色的跟踪方法在复杂背景下会导致跟踪失败的问题,本文提出一种基于粒子滤波的特征融合跟踪算法。颜色直方图是对目标的全局描述,而方向梯度直方图包含了一定的结构信息,二者可以互为补充,因此本文算法同时用颜色直方图... 针对单纯的基于颜色的跟踪方法在复杂背景下会导致跟踪失败的问题,本文提出一种基于粒子滤波的特征融合跟踪算法。颜色直方图是对目标的全局描述,而方向梯度直方图包含了一定的结构信息,二者可以互为补充,因此本文算法同时用颜色直方图和方向梯度直方图来描述目标,在粒子滤波框架下将目标颜色和梯度信息有机结合,并自适应更新。实验表明,本文算法不仅提高了跟踪精度,而且具有较强的鲁棒性。 展开更多

关键词 跟踪算法 粒子滤波 颜色直方图 方向梯度直方图 特征融合

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基于多传感器融合的液压支架位姿精确感知方法 被引量：1

6

作者 马长青 李旭阳 +3 位作者 李峰 毛俊杰 魏祥宇 马肖杨 《工矿自动化》 北大核心 2025年第4期114-119,共6页

为精确感知扰动环境下液压支架位姿信息,提出了一种基于多传感器融合的液压支架位姿精确感知方法。首先,在液压支架顶梁、掩护梁、后连杆和底座4个构件上部署九轴姿态传感器,利用其陀螺仪、加速度计和磁力计分别解算出其所在构件的横滚... 为精确感知扰动环境下液压支架位姿信息,提出了一种基于多传感器融合的液压支架位姿精确感知方法。首先,在液压支架顶梁、掩护梁、后连杆和底座4个构件上部署九轴姿态传感器,利用其陀螺仪、加速度计和磁力计分别解算出其所在构件的横滚角、俯仰角和偏航角等位姿数据;然后,通过无迹卡尔曼滤波(UKF)算法和梯度下降(IGD)算法(IGD-UKF算法)对位姿数据进行滤波处理,降低扰动因素对位姿数据的干扰;最后,采用自适应加权融合算法对滤波处理后的液压支架顶梁和底座的偏航角和横滚角数据进行融合处理,消除外界振动、噪声等因素引起的液压支架顶梁和底座传感器数据误差。对施加扰动下液压支架顶梁低头和抬头、底座低头和抬头、液压支架左倾和右倾、液压支架左偏和右偏等工况下顶梁、掩护梁、后连杆和底座的位姿进行感知实验,结果表明:经IGD-UKF算法处理后的数据曲线波动趋于平缓,在抑制振荡、减小振幅上的效果明显;液压支架偏航角误差为0.001 8~0.025 1°,平均绝对误差为0.004 8°,横滚角误差为0.001 4~0.028 1°,平均绝对误差为0.004 7°,实现了扰动环境下液压支架位姿的精确感知。 展开更多

关键词 液压支架 支架位姿感知 多传感器融合 无迹卡尔曼滤波 梯度下降 自适应加权融合 九轴姿态传感器

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结合Otsu阈值优化和多尺度融合的海上图像去雾算法 被引量：1

7

作者 迟明善 刘鹏杰 +2 位作者 张强 弭永发 宁心怡 《上海海事大学学报》 北大核心 2024年第3期16-23,共8页

针对在处理海上图像时暗通道先验去雾算法对天空区域不适用以及复原图像易出现色偏的问题,提出一种结合天空区域分割与多尺度透射率融合的海上图像暗通道去雾算法。采用灰度和双边滤波预处理图像,基于大津算法(Otsu)阈值优化对预处理后... 针对在处理海上图像时暗通道先验去雾算法对天空区域不适用以及复原图像易出现色偏的问题,提出一种结合天空区域分割与多尺度透射率融合的海上图像暗通道去雾算法。采用灰度和双边滤波预处理图像,基于大津算法(Otsu)阈值优化对预处理后的图像进行天空区域初分割,再进行基于梯度域导向滤波的天空区域细分割,并去除细分割图像中的阴影;基于天空区域分割改进大气光值估计方法,通过多尺度透射率融合获得初始透射率图,以及采用梯度域导向滤波细化透射率图;通过大气散射模型完成对海上图像的去雾处理。结果表明,与原始暗通道去雾算法相比,利用所提算法去雾后的图像在信息熵、结构相似度、峰值信噪比指标上分别提升了3.5%、9.89%、27.42%。该算法能够有效避免原始算法产生的光晕和色偏现象,且具有更好的视觉效果,能还原真实的海上场景船舶图像。 展开更多

关键词 海上图像 图像去雾 天空分割 多尺度融合 梯度域导向滤波 暗通道先验算法

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自适应混合滤波算法在微型飞行器姿态估计中的应用 被引量：15

8

作者 傅忠云 刘文波 +1 位作者 孙金秋 徐贵力 《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2014年第5期698-703,共6页

针对低成本惯性测量单元(IMU)存在漂移和噪声干扰等问题,提出了一种具有自适应参数调节的混合滤波算法。采用四元数法进行系统模型的描述,用梯度下降法对加速度计测得的数据进行处理,再通过互补滤波器将其与陀螺仪测量值进行融合,形成... 针对低成本惯性测量单元(IMU)存在漂移和噪声干扰等问题,提出了一种具有自适应参数调节的混合滤波算法。采用四元数法进行系统模型的描述,用梯度下降法对加速度计测得的数据进行处理,再通过互补滤波器将其与陀螺仪测量值进行融合,形成混合滤波算法。同时,考虑到飞行姿态的复杂性,进行参数λ的自适应调节,因而改进后的混合滤波算法,能保证各种飞行姿态变化情况下实时姿态的最优估算。实际系统在线实时性能测试表明,提出的算法简单,估计精度高,易于在嵌入式系统中实现,具有较高推广应用价值。 展开更多

关键词 姿态估计 四元数 梯度下降法 互补滤波 自适应混合滤波算法

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基于梯度特征和颜色特征的运动目标跟踪算法 被引量：12

9

作者 刘海燕 杨昌玉 +1 位作者 刘春玲 张瑾 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2012年第5期1265-1268,共4页

由于在复杂背景下仅针对目标的颜色或梯度特征进行跟踪存在不足,提出一种基于梯度特征和颜色特征相融合的CG_CamShift跟踪算法。该算法充分利用颜色直方图对目标全局的描述及方向梯度图对结构信息的描述,并结合Kalman滤波对运动目标位... 由于在复杂背景下仅针对目标的颜色或梯度特征进行跟踪存在不足,提出一种基于梯度特征和颜色特征相融合的CG_CamShift跟踪算法。该算法充分利用颜色直方图对目标全局的描述及方向梯度图对结构信息的描述,并结合Kalman滤波对运动目标位置进行预测,解决了复杂背景下光照、遮挡等引起的目标跟踪丢失等问题。实验结果表明,该方法在保障跟踪实时性的前提下提高了跟踪精度,并具有较强的鲁棒性。 展开更多

关键词 颜色 梯度 特征融合 CAMSHIFT算法 KALMAN滤波 目标跟踪

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跨音速大气/惯性攻角两步融合算法 被引量：6

10

作者 李睿佳 李荣冰 +1 位作者 刘建业 孟博 《应用科学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第1期99-105,共7页

攻角是飞机飞行的重要状态参数,也是飞控及导航系统必需的参数,现代战机对攻角精度要求越来越高.大气数据系统在跨音速条件下性能严重下降,大气攻角精度受到很大影响.针对试验机大气数据传感器的配置特点,该文设计了一种基于变参数互补... 攻角是飞机飞行的重要状态参数,也是飞控及导航系统必需的参数,现代战机对攻角精度要求越来越高.大气数据系统在跨音速条件下性能严重下降,大气攻角精度受到很大影响.针对试验机大气数据传感器的配置特点,该文设计了一种基于变参数互补滤波器与神经网络的跨音速大气/惯性攻角两步融合算法,实现惯导系统和大气系统的攻角信息融合.首先进行跨音速惯导天向回路解算,而后利用互补滤波器与神经网络对大气/惯性攻角进行互补融合与修正,使最终的融合修正攻角平稳、可靠,逼近真实攻角.本文利用某型飞机的实际试飞数据对两步融合算法进行了验证.结果表明,融合修正后的攻角能够基本去除跨音速飞行阶段原始大气攻角的剧烈波动,并与真实攻角吻合. 展开更多

关键词 大气数据系统 惯性导航系统 飞行攻角 互补滤波器 BP神经网络 融合算法

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基于Kalman滤波的基本Elman网络训练新算法 被引量：1

11

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WiFi指纹的高精度室内定位融合算法 被引量：14

12

作者 康晓非 李梦梦 乔威 《西安科技大学学报》 CAS 北大核心 2020年第3期470-476,共7页

针对室内环境中指纹定位接收信号强度信息的高维时变特性以及动态目标定位误差的累积问题,提出了一种基于梯度提升决策树与粒子滤波相结合的融合算法。该算法首先利用梯度提升决策树算法建立的位置坐标与接收信号强度之间的非线性映射模... 针对室内环境中指纹定位接收信号强度信息的高维时变特性以及动态目标定位误差的累积问题,提出了一种基于梯度提升决策树与粒子滤波相结合的融合算法。该算法首先利用梯度提升决策树算法建立的位置坐标与接收信号强度之间的非线性映射模型,对在线接收的信号强度数据进行特征分类判别,实现位置的初步估计;随着目标的运动,进一步结合粒子滤波方法,迭代地实现动态目标位置的精确预测;另外,将定位轨迹与实际轨迹进行对比,以验证该算法的稳定性。实验仿真结果表明:累积分布函数在80%的百分位处,提出算法的定位精度控制在1.19 m以内,明显优于基于支持向量机、随机森林等定位算法;同时较基于梯度提升决策树算法的定位精度提升了34.9%;所获得的定位轨迹与实际轨迹的趋势一致且趋于收敛。 展开更多

关键词 室内定位 WiFi指纹 梯度提升决策树 粒子滤波 融合算法

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基于PCA的GHA算法在BP网中的融合应用

13

作者 范燕 吴小俊 +1 位作者 邵长斌 宋晓宁 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2015年第12期302-306,共5页

针对传统特征提取方法和BP神经网络相结合而存在的缺点,提出一种新的分类器模型"PCABP网"。首先利用PCA特征向量来初始化PCABP网的初始层权值矩阵,由此新模型的初始层起到取代PCA进行特征提取的作用。其次在训练过程中通过GHA... 针对传统特征提取方法和BP神经网络相结合而存在的缺点,提出一种新的分类器模型"PCABP网"。首先利用PCA特征向量来初始化PCABP网的初始层权值矩阵,由此新模型的初始层起到取代PCA进行特征提取的作用。其次在训练过程中通过GHA和GD算法对初始层投影权值矩阵进行动态调节来优化特征向量。该方法从源头样本来优化"类别分离"和"特征提取",找到对样本降维和分类的最佳契合点,以此来替代传统模式识别中"首先单独特征提取,其次利用分类器分类"的方式。在FERET人脸库上的实验结果验证了该方法的有效性。 展开更多

关键词 前馈神经网络 主成分分析 广义赫布算法 弹性梯度下降算法 性别分类 融合神经网络

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基于梯度下降法和自适应参数相结合的姿态解算方法 被引量：6

14

作者 董长军 赵鹤鸣 《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2020年第7期997-1002,共6页

为了解决四旋翼无人机在姿态解算时的高精度和实时性问题,提出了一种基于参数自适应的梯度下降法和互补滤波相结合的多传感器数据融合算法。该算法采用四元数表示姿态信息,利用梯度下降法对磁力计和加速度计数据进行预处理,并根据陀螺... 为了解决四旋翼无人机在姿态解算时的高精度和实时性问题,提出了一种基于参数自适应的梯度下降法和互补滤波相结合的多传感器数据融合算法。该算法采用四元数表示姿态信息,利用梯度下降法对磁力计和加速度计数据进行预处理,并根据陀螺仪输出的角速度和外部加速度大小自适应选择梯度下降参数β,再将其和陀螺数据更新后的四元数进行互补滤波用于补偿陀螺的累积误差,解算出三个姿态角。最后设计仿真与实验分析。实验结果表明,相对于传统的梯度下降法和互补滤波法,该算法姿态估计误差小且具有更好的静态和动态性能。 展开更多

关键词 姿态解算 四旋翼 四元数 梯度下降法 互补滤波

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基于加速度计模型重构的自适应姿态融合算法 被引量：4

15

作者 陆喆俊 孙宪坤 陶鹏 《传感器与微系统》 CSCD 北大核心 2021年第8期133-136,共4页

针对传统四旋翼无人机梯度下降姿态融合算法收敛较慢,步长难以确定,且受非重力加速度影响大的问题,提出一种基于加速度计模型重构的自适应姿态融合算法。在加速度计模型重构的基础上,利用自适应Momentum梯度下降算法融合加速度计与陀螺... 针对传统四旋翼无人机梯度下降姿态融合算法收敛较慢,步长难以确定,且受非重力加速度影响大的问题,提出一种基于加速度计模型重构的自适应姿态融合算法。在加速度计模型重构的基础上,利用自适应Momentum梯度下降算法融合加速度计与陀螺仪数据进行水平姿态角解算,最后结合所得水平姿态角与磁力计数据计算偏航角。实验结果表明:该算法在低速和高速运动状态下相对于传统算法的精度分别提高了3~4个数量级和1个数量级。 展开更多

关键词 四旋翼无人机 Momentum梯度下降法 加速度计模型 自适应步长 姿态融合算法

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一种遗传-梯度混合算法 被引量：2

16

作者 严卫 朱兆达 《信号处理》 CSCD 1998年第A12期42-45,共4页

本文提出一种函数全局优化的遗传-梯度混合算法。该算法由选择、交叉和诱导变异算子组成。通过对自适应滤波和前向神经网络权值训练两个典型问题的数字仿真，表明该算法是一种快速有效的全局优化算法。

关键词 遗传算法 梯度下降法 自适应滤波 数字信号处理

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四旋翼飞行器姿态解算算法试验研究 被引量：8

17

作者 卢艳军 陈雨荻 李元龙 《电光与控制》 CSCD 北大核心 2019年第11期45-50,共6页

四旋翼飞行器姿态信息的准确性直接影响飞行器的飞行控制效果。介绍了四旋翼飞行器姿态解算常用的梯度下降与互补滤波融合算法和自适应互补滤波算法的原理,并基于自主研发的IMU系统对两种算法的静态与动态解算效果进行了实际测量和对比... 四旋翼飞行器姿态信息的准确性直接影响飞行器的飞行控制效果。介绍了四旋翼飞行器姿态解算常用的梯度下降与互补滤波融合算法和自适应互补滤波算法的原理,并基于自主研发的IMU系统对两种算法的静态与动态解算效果进行了实际测量和对比分析。实验结果表明,自适应互补滤波算法在两种情况下的滤波效果均优于梯度下降与互补滤波融合算法。 展开更多

关键词 四旋翼飞行器 梯度下降与互补滤波融合算法 自适应互补滤波

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基于扩展卡尔曼滤波的固定翼无人机姿态解算方法 被引量：2

18

作者 弋英民 王柯颖 +4 位作者 苑易伟 薛向宏 李余兴 刘柏均 王烨琛 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2023年第11期2384-2391,共8页

针对传统滤波方法各自使用时准确度低、稳定性差的问题,提出了一种基于扩展卡尔曼滤波的固定翼无人机姿态解算方法.在姿态角保持稳定时采用标准扩展卡尔曼滤波算法进行解算,姿态角发生剧烈变化时采用阈值法优化改进扩展卡尔曼滤波算法... 针对传统滤波方法各自使用时准确度低、稳定性差的问题,提出了一种基于扩展卡尔曼滤波的固定翼无人机姿态解算方法.在姿态角保持稳定时采用标准扩展卡尔曼滤波算法进行解算,姿态角发生剧烈变化时采用阈值法优化改进扩展卡尔曼滤波算法进行解算.改进方法在扩展卡尔曼滤波的基础上加入互补滤波器,把经过互补滤波和PI控制的误差向量补偿给陀螺仪传感器,加入动态梯度下降法对加速度计传感器的运动加速度加以抑制,将处理后的传感器数据代入扩展卡尔曼滤波方程组,用来解算固定翼无人机的三轴姿态角,可有效减小动态干扰和线性化误差,解算结果稳定性更高.与其他解算方法相比,本文用于三轴姿态角求解的姿态解算方法,静态姿态角误差小于0.6°,动态姿态角后验均方误差仅为0.01,特别是在姿态角度变化较大的时间点,本文解算的过程更加稳定和准确. 展开更多

关键词 姿态解算 扩展卡尔曼滤波 互补滤波 梯度下降法 固定翼无人机

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基于多信息融合的双进双出磨煤机料位检测 被引量：1

19

作者 崔宝侠 曲星宇 +2 位作者 段勇 颜世康 曹侠 《沈阳工业大学学报》 EI CAS 2010年第2期182-186,共5页

针对双进双出磨煤机料位检测难题,提出了一种基于多信息数据融合的双进双出磨煤机料位检测方法.该方法将粗糙集(RST)和径向基(RBF)神经网络相结合,利用粗糙集数据简约和规则抽取特性,有效地去除大量冗余数据.利用RBF神经网络函数逼近能... 针对双进双出磨煤机料位检测难题,提出了一种基于多信息数据融合的双进双出磨煤机料位检测方法.该方法将粗糙集(RST)和径向基(RBF)神经网络相结合,利用粗糙集数据简约和规则抽取特性,有效地去除大量冗余数据.利用RBF神经网络函数逼近能力更强和收敛速度更快等优点,引入带遗忘因子的梯度下降算法来整定RBF神经网络参数,简化了神经网络结构,提高了神经网络的学习效率,同时拥有自学习和容错能力,从而有效地保证了数据融合的快速收敛性和稳定性.实验结果表明,在料位检测过程中,将两种智能算法相结合所构成的融合系统,能使双进双出磨煤机准确地完成复杂环境的料位检测任务. 展开更多

关键词 双进双出磨煤机 料位检测 运行参数分析 粗糙集 径向基神经网络 多信息数据融合 遗忘因子 梯度下降算法

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基于传感器数据融合的倾斜角度测量方法研究 被引量：30

20

作者 史露强 何怡刚 +1 位作者 罗旗舞 何威 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第7期1683-1689,共7页

倾斜角度的测量精度直接决定了状态控制系统的工作效果。在单一传感器测量倾斜角度的研究基础上,探讨了传感器数据融合技术用于倾斜角度测量的方法。首先分析基于加速度计和陀螺仪测量倾斜角度的原理,并研究加速度计和陀螺仪测量结果的... 倾斜角度的测量精度直接决定了状态控制系统的工作效果。在单一传感器测量倾斜角度的研究基础上,探讨了传感器数据融合技术用于倾斜角度测量的方法。首先分析基于加速度计和陀螺仪测量倾斜角度的原理,并研究加速度计和陀螺仪测量结果的频率特性;然后根据加速度计和陀螺仪测量结果的频率特性选定互补滤波器作为数据融合的方法;最后选定量子粒子优化群(QPSO)算法作为互补滤波器的参数寻优方法,并对比量子粒子优化群算法和粒子群优化算法的参数寻优效果。实验结果表明,互补滤波器可以在广泛频域范围内准确测量倾斜角度值,并且量子粒子群优化算法相对于粒子群优化算法具有更好的参数寻优效果。 展开更多

关键词 倾斜角度 数据融合 互补滤波器 量子粒子群优化算法

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