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改进的渐消卡尔曼滤波在GPS动态定位中的应用 被引量：10
1
作者 王虎 王解先 +1 位作者 白贵霞 李浩军 《同济大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第1期124-128,共5页
基于中长基线GPS动态定位模型和渐消卡尔曼滤波理论,提出构建新的渐消因子向量,通过对不同滑动窗口宽度设计一组平行滤波器,利用加权获得优化之后的协方差阵来改善中长基线中动态定位的精度.数据解算结果验证了该方法的正确性和可靠性.
关键词 GPS动态定位 渐消卡尔曼滤波 渐消因子向量 滑动窗口
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自适应渐消无迹卡尔曼滤波锂电池SoC估计 被引量：4
2
作者 郭向伟 李璐颖 +2 位作者 王晨 王亚丰 李万 《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2024年第3期167-175,共9页
精确的荷电状态(SoC)是锂电池安全高效运行的重要保障,文章针对传统无迹卡尔曼滤波(UKF)对非线性系统突变状态跟踪能力差,导致SoC估计精度低的问题,提出一种新型自适应渐消无迹卡尔曼滤波(AFUKF)SoC估计方法。首先,通过设计新型衰减因子... 精确的荷电状态(SoC)是锂电池安全高效运行的重要保障,文章针对传统无迹卡尔曼滤波(UKF)对非线性系统突变状态跟踪能力差,导致SoC估计精度低的问题,提出一种新型自适应渐消无迹卡尔曼滤波(AFUKF)SoC估计方法。首先,通过设计新型衰减因子对UKF误差协方差矩阵进行加权,并基于新型衰减因子完成AFUKF的设计,减小陈旧量测值对估计结果的影响,提高传统UKF的估计精度和跟踪能力。其次,基于自主实验平台测试数据,验证了本文所提AFUKF算法存在初始误差时,相较于传统UKF算法,ECE工况下平均绝对误差和均方根误差分别下降了47.95%和33.92%,DST工况下分别下降了36.40%和27.73%;相较于同类改进的AUKF算法,ECE工况下平均绝对误差和均方根误差分别下降了43.36%和33.51%,DST工况下分别下降了39.01%和25.63%。模型结果表明,相比于传统UKF算法以及同类型改进的AUKF算法,AFUKF具有更高的估计精度,且在相同初始SoC误差条件下具有更好的鲁棒性。 展开更多
关键词 荷电状态 衰减因子 无迹卡尔曼滤波 自适应渐消无迹卡尔曼滤波
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基于修正卡尔曼滤波的目标跟踪 被引量：26
3
作者 杨永建 樊晓光 +2 位作者 王晟达 禚真福 徐洋 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2014年第5期846-851,共6页
分析了卡尔曼滤波算法在目标状态发生突变和运动模型建立不准确时估计精度降低,甚至发散的原因,对比自适应渐消卡尔曼滤波算法,提出了一种通过直接修正预测值来提高卡尔曼滤波算法精度、改善算法性能的修正算法。修正的算法通过设置判... 分析了卡尔曼滤波算法在目标状态发生突变和运动模型建立不准确时估计精度降低,甚至发散的原因,对比自适应渐消卡尔曼滤波算法,提出了一种通过直接修正预测值来提高卡尔曼滤波算法精度、改善算法性能的修正算法。修正的算法通过设置判定准则和修正准则,实时修正预测值,在滤波初始阶段可迅速降低估计误差、提高稳态时的滤波精度、缩短收敛时间;当目标发生状态突变时,可消除或降低由于目标状态突变造成的滤波跟踪精度下降、滤波发散的问题;当目标运动建模不准确时,可消除或降低由于建模不准确带来的模型误差。仿真实例说明了算法的有效性和较强的实际应用指导意义。 展开更多
关键词 卡尔曼滤波 运动状态 运动模型 自适应渐消卡尔曼滤波 修正预测值 滤波发散
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基于改进的自适应渐消UKF机床主轴热平衡试验 被引量：2
4
作者 余文利 邓小雷 +1 位作者 姚鑫骅 傅建中 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第4期363-373,共11页
数控机床的主轴热平衡试验是进行热误差建模和补偿的必要手段,是准确获得数控机床主轴的热敏感点、温度场和热位移以及热平衡时间等热态特性的方法。本文提出一种基于改进的自适应渐消无迹卡尔曼滤波(Adaptive fading unscented Kalman ... 数控机床的主轴热平衡试验是进行热误差建模和补偿的必要手段,是准确获得数控机床主轴的热敏感点、温度场和热位移以及热平衡时间等热态特性的方法。本文提出一种基于改进的自适应渐消无迹卡尔曼滤波(Adaptive fading unscented Kalman filter,AFUKF)的快速辨识机床主轴选点温升的方法。首先,在标准UKF中引入渐消因子,使用残差归一化自动更新渐消因子,并将其引入增益矩阵,增强测量值在计算中的权重;其次,通过使用自适应规则,动态调整过程噪声和测量噪声协方差阵,减少外部扰动对温升预测的影响,以获得更好的滤波性能。仿真结果表明,提出的机床主轴温升快速辨识方法可以在很短的时间内预测选点的温升,且预测结果与热平衡试验结果吻合,验证了本文方法的可行性和有效性。 展开更多
关键词 数控机床 主轴温升 快速辨识 自适应渐消无迹卡尔曼滤波 热平衡试验
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基于自适应渐消UKF的FastSLAM算法 被引量：2
5
作者 王秉洲 王慧斌 +1 位作者 沈洁 张丽丽 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2020年第9期213-218,共6页
同时定位与地图构建(Simultaneous Lolalization And Mapping,SLAM)是未知环境下实现机器人自主导航的主要方法,FastSLAM是一个著名的SLAM问题解决方法。由于FastSLAM使用序贯重要性采样的方法,随着算法迭代计算,大部分粒子的权重值变... 同时定位与地图构建(Simultaneous Lolalization And Mapping,SLAM)是未知环境下实现机器人自主导航的主要方法,FastSLAM是一个著名的SLAM问题解决方法。由于FastSLAM使用序贯重要性采样的方法,随着算法迭代计算,大部分粒子的权重值变得很小,只有很少粒子具有较大的权重,算法发生退化。为了使采样的粒子分布更加精确,避免粒子出现退化情况,从而进一步提高FastSLAM算法的估计精度,提出了一种基于自适应渐消无迹卡尔曼滤波(AFUKF)的快速同步定位和地图创建(FastSLAM)算法。针对FastSLAM的粒子退化问题,从研究粒子的建议分布函数出发,采用渐消无迹卡尔曼滤波(Adaptive Fading Unscented Kalman Filter,AFUKF)代替扩展卡尔曼滤波器(Extended Kalman Filter,EKF)来估计机器人位姿的建议分布函数,避免了EKF的线性化误差。同时,利用自适应渐消滤波思想产生一种参数可自适应调节的建议分布函数,使其更接近移动机器人的后验位姿概率分布,减缓粒子集的退化。在MATLAB平台上的仿真实验结果表明,所提方法的位置估计均方误差比标准FastSLAM降低了28.7%,即估计精度提升了28.7%。在与近几年相关算法的对比实验中,所提方法也取得了较高的估计精度。改变粒子数量条件进行实验时,随着粒子数量的增加,各算法的估计精度都在提升,所提算法依然取得了最好的估计精度。实验结果充分说明,提出的算法计算建议分布函数更加精确,有效缓解了FastSLAM算法中的粒子退化问题,从而显著提高了算法的估计精度。 展开更多
关键词 同步定位与地图构建 机器人 自适应渐消无迹卡尔曼滤波 粒子退化 建议分布函数
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MEMS陀螺随机误差建模与补偿 被引量：13
6
作者 吕印新 肖前贵 杨柳庆 《电子测量技术》 2012年第12期41-45,共5页
MEMS陀螺精度较低,随机漂移较大,严重影响系统的性能。对MEMS陀螺随机误差进行了时间序列分析,并建立了ARMA模型。使用MATLAB计算所选模型参数建立随机误差的系统方程,采用经典卡尔曼滤波器验证了在静态条件下,滤波后的信号标准差为滤... MEMS陀螺精度较低,随机漂移较大,严重影响系统的性能。对MEMS陀螺随机误差进行了时间序列分析,并建立了ARMA模型。使用MATLAB计算所选模型参数建立随机误差的系统方程,采用经典卡尔曼滤波器验证了在静态条件下,滤波后的信号标准差为滤波前的3.88%。针对动态条件下,常规卡尔曼滤波器滤波效果下降的问题,推导并设计了渐消卡尔曼滤波器。仿真结果表明,渐消卡尔曼滤波器能显著改善动态条件下的滤波效果,并且滤波精度较高。 展开更多
关键词 随机误差 陀螺 渐消卡尔曼滤波 时间序列
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基于GPS对地球同步轨道自动转移飞行器进行导航的可行性分析 被引量：3
7
作者 范利涛 汤国建 吴杰 《空间科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2008年第4期311-315,共5页
研究利用GPS对地球同步轨道自动转移飞行器进行导航的方法,分析了飞行器在转移过程中可用的GPS卫星数目,在地心惯性坐标系下建立了惯导误差和GPS的伪距、伪距变率模型,采用渐消因子的自适应卡尔曼滤波对飞行器进行组合导航.仿真结果表明... 研究利用GPS对地球同步轨道自动转移飞行器进行导航的方法,分析了飞行器在转移过程中可用的GPS卫星数目,在地心惯性坐标系下建立了惯导误差和GPS的伪距、伪距变率模型,采用渐消因子的自适应卡尔曼滤波对飞行器进行组合导航.仿真结果表明,可用GPS卫星的数目随着飞行器高度的增高而减少,因此无法利用单一历元观测信息直接对飞行器导航.但采用多历元观测信息和动力学模型相结合的滤波方法可对飞行器进行组合导航,当飞行器初始位置偏差为1km,初始速度偏差为1 m/s,伪距及伪距变率观测均方差分别为10 m和0.05 m/s时,地球同步轨道自动转移飞行器的最终位置偏差小于50 m,速度偏差小于0.02 m/s. 展开更多
关键词 GPS 地球同步轨道自动转移飞行器 渐消因子卡尔曼滤波 组合导航
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基于改进UKF的无轴承异步电机无速度传感器控制 被引量：5
8
作者 孙宇新 沈启康 +1 位作者 叶海涵 朱熀秋 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第19期74-81,共8页
基于传统卡尔曼滤波器的转速估计方法依赖于系统的精确数学模型,但目前通用的无轴承异步电机的数学模型是一个近似模型,针对该问题该文提出一种以实际转速为基准的改进的无轴承异步电机转速估算方案:首先,用残差归一化处理自动更新渐消... 基于传统卡尔曼滤波器的转速估计方法依赖于系统的精确数学模型,但目前通用的无轴承异步电机的数学模型是一个近似模型,针对该问题该文提出一种以实际转速为基准的改进的无轴承异步电机转速估算方案:首先,用残差归一化处理自动更新渐消因子并将其引入增益矩阵,以减小系统模型偏差对估算精度的影响,增强滤波器的稳定性;其次,用遗传算法自动更新噪声矩阵,使其具备补偿作用,再次优化转速估算精度,最终将估算精度控制在5 r/min左右,干扰误差控制在10 r/min左右,可有效应对建模误差和参数扰动对转速估算的影响,具备较高的鲁棒性和估算精度。最后,用d SPACE试验平台证明了所提方案的正确性和可行性,该研究为无轴承异步电机无速度传感器控制提供参考。 展开更多
关键词 电机 控制 自适应渐消无迹卡尔曼滤波算法 改进AFUKF 无轴承异步电机 无速度传感器控制算法
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基于不确定度理论改进的FKF组合导航算法
9
作者 魏德轩 曹乐 韩学法 《导航定位学报》 CSCD 2021年第5期73-81,共9页
针对低成本组合导航中使用的渐消卡尔曼滤波(FKF)组合导航算法易受突变噪声干扰,导致定位精度较低、鲁棒性差的问题,提出了一种基于不确定度理论改进的FKF组合导航算法。首先,建立低成本组合导航的系统方程和状态方程;然后,基于动态测... 针对低成本组合导航中使用的渐消卡尔曼滤波(FKF)组合导航算法易受突变噪声干扰,导致定位精度较低、鲁棒性差的问题,提出了一种基于不确定度理论改进的FKF组合导航算法。首先,建立低成本组合导航的系统方程和状态方程;然后,基于动态测量不确定度理论对观测数据建模实时计算,结合监测系数和变化量对观测噪声分析后,选择FKF组合导航算法的实现方式;最后,利用基蒂(Kitti)数据集进行仿真实验验证。结果表明:改进的组合导航算法在突变噪声的干扰下精度高、鲁棒性好,与间接卡尔曼滤波、FKF算法相比,位置误差精度提高35%,总体速度误差降低32%,为低成本车载组合导航系统提供了一种精度优化方案。 展开更多
关键词 低成本组合导航 突变噪声 渐消卡尔曼滤波 监测系数 不确定度
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