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低复杂度自适应容积卡尔曼滤波算法
被引量:
10
1
作者
李春辉
马健
+1 位作者
杨永建
甘轶
《北京航空航天大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第4期716-724,共9页
确定采样型滤波算法中的容积卡尔曼滤波(CKF)算法滤波性能优良,但是却难以克服目标模型不确定性或者目标状态突变带来的影响。构造强跟踪CKF能有效改善算法的自适应性,但是在求解渐消因子时大大增加了计算量。为此,提出一种低复杂度自适...
确定采样型滤波算法中的容积卡尔曼滤波(CKF)算法滤波性能优良,但是却难以克服目标模型不确定性或者目标状态突变带来的影响。构造强跟踪CKF能有效改善算法的自适应性,但是在求解渐消因子时大大增加了计算量。为此,提出一种低复杂度自适应CKF算法,通过设立基于新息的自适应修正判决准则和修正方式,直接对状态预测值进行修正,使滤波算法能及时跟上目标真实状态,以提高滤波精度。使用浮点操作数计算并分析了CKF算法、强跟踪CKF算法及所提算法的复杂度,同时将3种算法应用在建模不准确的目标跟踪中,并进行仿真验证。仿真结果表明:在目标建模不匹配的情况下,低复杂度自适应CKF算法和强跟踪CKF算法都能保持较好的滤波精度和数值稳定性,同时所提算法在算法复杂度上有明显改善。
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关键词
容积卡尔曼滤波(CKF)
目标模型不确定性
强跟踪滤波器
自适应修正
算法复杂度
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职称材料
题名
低复杂度自适应容积卡尔曼滤波算法
被引量:
10
1
作者
李春辉
马健
杨永建
甘轶
机构
空军工程大学航空工程学院
出处
《北京航空航天大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第4期716-724,共9页
基金
空军工程大学校长基金(XZJ2020039)。
文摘
确定采样型滤波算法中的容积卡尔曼滤波(CKF)算法滤波性能优良,但是却难以克服目标模型不确定性或者目标状态突变带来的影响。构造强跟踪CKF能有效改善算法的自适应性,但是在求解渐消因子时大大增加了计算量。为此,提出一种低复杂度自适应CKF算法,通过设立基于新息的自适应修正判决准则和修正方式,直接对状态预测值进行修正,使滤波算法能及时跟上目标真实状态,以提高滤波精度。使用浮点操作数计算并分析了CKF算法、强跟踪CKF算法及所提算法的复杂度,同时将3种算法应用在建模不准确的目标跟踪中,并进行仿真验证。仿真结果表明:在目标建模不匹配的情况下,低复杂度自适应CKF算法和强跟踪CKF算法都能保持较好的滤波精度和数值稳定性,同时所提算法在算法复杂度上有明显改善。
关键词
容积卡尔曼滤波(CKF)
目标模型不确定性
强跟踪滤波器
自适应修正
算法复杂度
Keywords
cubature Kalman filter(CKF)
target model uncertainty
strong tracking filter
adaptive amending
algorithm complexity
分类号
TN953 [电子电信—信号与信息处理]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
低复杂度自适应容积卡尔曼滤波算法
李春辉
马健
杨永建
甘轶
《北京航空航天大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022
10
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