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基于Gauss-Hermite求积分卡尔曼滤波的SINS非线性初始对准方法被引量：3: 1; 作者冉昌艳程向红王海鹏《东南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第2期266-271,共6页; 为了改善大方位角初始对准精度和缩短收敛时间,在SINS动基座初始对准中引入了简化的Gauss-Hermite求积分卡尔曼滤波(QKF)方法.首先分析了Gauss-Hermite求积分中的单变量Gauss点及其系数配置方法,然后采用直接张量积法将单变量配置扩展... 展开更多; 关键词求积分卡尔曼滤波捷联惯导系统初始对准大方位失准角 SINS (strapdown INERTIAL navingation system); 在线阅读下载PDF 职称材料

求积分卡尔曼粒子滤波算法被引量：13: 2; 作者巫春玲韩崇昭《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第2期25-28,42,共5页; 针对非线性/非高斯系统的状态估计问题,提出一种采用求积分卡尔曼滤波(QKF)算法来产生重要性密度函数的粒子滤波新算法——PF-QKF算法.新算法使用统计线性回归的方法,通过一套高斯-厄米特积分点来线性化非线性函数,不需要计算雅可比矩阵... 展开更多; 关键词粒子滤波统计线性回归求积分卡尔曼滤波重要性密度函数; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于新的数值积分粒子滤波的机载无源定位算法被引量：4: 3; 作者刘学焦淑红《宇航学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第7期1478-1485,共8页; 针对机载无源定位这一多维非线性滤波问题,提出一种新的用3阶数值积分卡尔曼滤波算法来产生重要性密度函数的粒子滤波算法。新算法采用球形和径向数值积分规则选取积分点和确定相应的权值,得出的积分点数仅为状态维数的二倍,大幅的减少... 展开更多; 关键词无源定位粒子滤波求积分卡尔曼滤波(QKF); 在线阅读下载PDF 职称材料

基于SQKF的锂离子电池剩余寿命预测被引量：1: 4; 作者黄梦涛胡礼芳张齐波《西安科技大学学报》 CAS 北大核心 2022年第5期994-1002,共9页; 针对锂离子电池剩余寿命(remaining useful life, RUL)难以精准预测的问题,建立单指数经验容量衰退模型,提出能够有效解决电池非线性问题的平方根求积分卡尔曼滤波(square-root quadrature kalman filtering, SQKF)算法。现有的最优估... 展开更多; 关键词锂离子电池剩余使用寿命经验容量衰退模型平方根求积分卡尔曼滤波; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于刚性约束的双移动机器人协同定位被引量：5: 5; 作者刘剑锋孙力帆 +2 位作者普杰信何子述王燕玲《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第9期1777-1785,共9页; 准确、快速的状态估计是保证多机器人顺利完成协作搬运任务的关键.然而,大部分现有多机器人协同定位方法都存在一定的局限性,往往无法同时兼顾定位精度与计算复杂度.因此,本文从协作搬运任务的特点出发,将距离与方位的刚性约束条件引入... 展开更多; 关键词协同定位协作搬运刚性约束求积分卡尔曼滤波双机器人系统时间复杂度分析; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于Gauss-Hermite求积分卡尔曼滤波的SINS非线性初始对准方法被引量：3: 1; 作者冉昌艳程向红王海鹏; 机构东南大学仪器科学与工程学院三峡大学计算机与信息学院; 出处《东南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第2期266-271,共6页; 基金国家自然科学基金资助项目(61374215); 文摘为了改善大方位角初始对准精度和缩短收敛时间,在SINS动基座初始对准中引入了简化的Gauss-Hermite求积分卡尔曼滤波(QKF)方法.首先分析了Gauss-Hermite求积分中的单变量Gauss点及其系数配置方法,然后采用直接张量积法将单变量配置扩展后得到多变量Gauss点及其系数配置方法,给出了简化的QKF滤波算法.最后通过数学仿真分析比较了单变量积分点数为3的QKF(3点QKF)与比例对称采样UKF的对准性能,以及单变量积分点数取不同值(3,5和7)对QKF滤波性能的影响.结果表明:在动基座SINS大方位角初始对准中,3点QKF的对准精度远高于UKF的精度,方位角估计收敛速度也快于UKF,并且随着单变量Gauss积分点数的增加,QKF对准精度会进一步提高.; 关键词求积分卡尔曼滤波捷联惯导系统初始对准大方位失准角 SINS (strapdown INERTIAL navingation system); Keywords quadrature Kalman filter initial align-ment large azimuth misalignment angle; 分类号 U666.1 [交通运输工程—船舶及航道工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名求积分卡尔曼粒子滤波算法被引量：13: 2; 作者巫春玲韩崇昭; 机构西安交通大学电子与信息工程学院; 出处《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第2期25-28,42,共5页; 基金国家重点基础研究发展计划资助项目(2007CB311006) 国家自然科学基金资助项目(60574033); 文摘针对非线性/非高斯系统的状态估计问题,提出一种采用求积分卡尔曼滤波(QKF)算法来产生重要性密度函数的粒子滤波新算法——PF-QKF算法.新算法使用统计线性回归的方法,通过一套高斯-厄米特积分点来线性化非线性函数,不需要计算雅可比矩阵,易于实现,而且所产生的重要性密度函数在系统状态转移概率密度的基础上,融入最新的观测数据,提高了对系统状态后验概率的逼近程度.理论分析和实验结果表明,PF-QKF算法的估计精度比无味粒子滤波(PF-UF)算法提高了约18%,其计算复杂度比PF-UF算法稍有降低,表明PF-QKF算法是一种很有效的非线性滤波算法.; 关键词粒子滤波统计线性回归求积分卡尔曼滤波重要性密度函数; Keywords particle filter statistical linear regression quadrature Katman filter importance density function.; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于新的数值积分粒子滤波的机载无源定位算法被引量：4: 3; 作者刘学焦淑红; 机构哈尔滨工程大学信息与通信工程学院中国人民解放军; 出处《宇航学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第7期1478-1485,共8页; 基金 973国家安全重大基础研究基金资助课题(61393010101-1) 黑龙江省教育厅科学技术研究项目(11544025); 文摘针对机载无源定位这一多维非线性滤波问题,提出一种新的用3阶数值积分卡尔曼滤波算法来产生重要性密度函数的粒子滤波算法。新算法采用球形和径向数值积分规则选取积分点和确定相应的权值,得出的积分点数仅为状态维数的二倍,大幅的减少了计算量,较好地解决了求积分卡尔曼粒子滤波算法(Quadrature KalmanParticle Filter,QPF)在高维滤波时存在计算量大的问题;而且通过设定比例因子使得所产生的重要性密度函数在系统状态转移概率密度的基础上,融入最新的观测值,增加了粒子的多样性,提高了对系统状态后验概率的逼近程度。仿真结果表明:新算法在稳定性和定位精度上与QPF相当,但计算时间仅约为QPF的15%。; 关键词无源定位粒子滤波求积分卡尔曼滤波(QKF); Keywords Passive location Particle filter Quadrature Kalman filter; 分类号 TN957.51 [电子电信—信号与信息处理]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于SQKF的锂离子电池剩余寿命预测被引量：1: 4; 作者黄梦涛胡礼芳张齐波; 机构西安科技大学电气与控制工程学院; 出处《西安科技大学学报》 CAS 北大核心 2022年第5期994-1002,共9页; 基金陕西省重点研发计划项目(2019GY-097)。; 文摘针对锂离子电池剩余寿命(remaining useful life, RUL)难以精准预测的问题,建立单指数经验容量衰退模型,提出能够有效解决电池非线性问题的平方根求积分卡尔曼滤波(square-root quadrature kalman filtering, SQKF)算法。现有的最优估计方法中,求积分卡尔曼滤波(quadrature kalman filtering, QKF)是一种高精度采样算法。研究发现,QKF的估计误差易引起非对称、非正定协方差的传播,影响算法稳定性。在QKF算法上进行平方根扩展,并对单变量求积节点进行多维扩展,将SQKF算法应用于电池容量跟踪估计;另外,从理论上证明SQKF的稳定性。使用NASA公开数据集对算法进行仿真验证,并与现有的扩展卡尔曼滤波、无迹滤波、QKF算法对比。结果表明,在一定条件下,SQKF的RUL预测误差在6%以内,数值精度以及数值稳定性有很大提高,并且研究发现SQKF受锂离子电池个体差异性的影响较小,文中方法在锂离子电池RUL预测的实际应用方面具有参考价值。; 关键词锂离子电池剩余使用寿命经验容量衰退模型平方根求积分卡尔曼滤波; Keywords lithium-ion battery remaining useful life empirical capacity degradation model square-root quadrature Kalman filtering; 分类号 TP391.9 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于刚性约束的双移动机器人协同定位被引量：5: 5; 作者刘剑锋孙力帆普杰信何子述王燕玲; 机构河南科技大学信息工程学院电子科技大学信息与通信工程学院; 出处《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第9期1777-1785,共9页; 基金国家“十三五”装备预研共用技术和领域基金(No.61403120207) 国家国防基础研究计划(No.JCKY2018419C001) +2 种基金航空科学基金(No.20185142003) 河南省科技攻关计划项目(No.182102110397,No.192102210064,No.172102310636)。; 文摘准确、快速的状态估计是保证多机器人顺利完成协作搬运任务的关键.然而,大部分现有多机器人协同定位方法都存在一定的局限性,往往无法同时兼顾定位精度与计算复杂度.因此,本文从协作搬运任务的特点出发,将距离与方位的刚性约束条件引入协同定位中,同时根据机器人之间的紧密耦合关系建立起通用有效的运动模型和量测模型.最终在此刚性约束系统建模的基础上,提出一种基于高斯-厄米特求积分卡尔曼滤波(Quadrature Kalman Filter,QKF)的双移动机器人协同定位方法.仿真实验结果表明:与基于无约束模型的QKF协同定位方法相比,本文所提方法不但具有更高的定位精度,而且计算复杂度大大降低,有助于实现多机器人实时协同定位.; 关键词协同定位协作搬运刚性约束求积分卡尔曼滤波双机器人系统时间复杂度分析; Keywords cooperative localization cooperative transportation rigid constraint quadrature Kalman filter dual-robot system time complexity analysis; 分类号 TP24 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	基于Gauss-Hermite求积分卡尔曼滤波的SINS非线性初始对准方法	冉昌艳程向红王海鹏	《东南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心	2014	3	在线阅读下载PDF 职称材料
2	求积分卡尔曼粒子滤波算法	巫春玲韩崇昭	《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2009	13	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于新的数值积分粒子滤波的机载无源定位算法	刘学焦淑红	《宇航学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2011	4	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于SQKF的锂离子电池剩余寿命预测	黄梦涛胡礼芳张齐波	《西安科技大学学报》 CAS 北大核心	2022	1	在线阅读下载PDF 职称材料
5	基于刚性约束的双移动机器人协同定位	刘剑锋孙力帆普杰信何子述王燕玲	《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2020	5	在线阅读下载PDF 职称材料