基于PMU/SCADA混合量测的电力系统求积分卡尔曼滤波的状态估计 被引量：7

1

作者 闫丽梅 崔佳 +3 位作者 徐建军 谢一冰 祝玉松 黄雨晴 《电机与控制学报》 EI CSCD 北大核心 2014年第6期79-84,共6页

针对目前电力系统状态估计主要采用的扩展卡尔曼滤波(EKF)存在鲁棒性差,精确度被非线性程度制约大等缺点,提出一种电力系统的计算线性方法——求积分卡尔曼滤波(QKF)进行电力系统的状态估计,该算法从统计线性回归的角度,运用高斯-厄米... 针对目前电力系统状态估计主要采用的扩展卡尔曼滤波(EKF)存在鲁棒性差,精确度被非线性程度制约大等缺点,提出一种电力系统的计算线性方法——求积分卡尔曼滤波(QKF)进行电力系统的状态估计,该算法从统计线性回归的角度,运用高斯-厄米特积分点,使得估计精确度大幅提高,并且引入精确度高,全网实时同步的同步相量测量单元(PMU)数据,成熟性好,技术成熟的SCADA数据进行混合量测。仿真结果表明,QKF法比EKF法具有更高的计算精确度,PMU数据的引入又进一步提高了电力系统状态估计的性能。基于混合量测的QKF法状态估计在正常状态和系统发生扰动情况下均有较好的估计性能,且估计精确度在系统加入混合量测的数据后明显高于单一SCADA系统。 展开更多

关键词 电力系统 状态估计 求积分卡尔曼滤波 同步相量测量单元

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平方根求积分卡尔曼滤波器 被引量：20

2

作者 巫春玲 韩崇昭 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第5期987-992,共6页

针对具有加性噪声的非线性高斯动态系统的状态估计问题,本文提出一种近似递归的高斯滤波器:平方根求积分卡尔曼滤波器(SRQKF).该滤波器是在求积分卡尔曼滤波器(QKF)基础上的平方根实现形式,使用统计线性回归的方法,通过一套参数化高斯... 针对具有加性噪声的非线性高斯动态系统的状态估计问题,本文提出一种近似递归的高斯滤波器:平方根求积分卡尔曼滤波器(SRQKF).该滤波器是在求积分卡尔曼滤波器(QKF)基础上的平方根实现形式,使用统计线性回归的方法,通过一套参数化高斯密度的高斯-厄米特积分点来线性化非线性函数的;滤波器采用平方根的实现方法,不仅增强了数值的鲁棒性,确保了状态协方差矩阵的半正定性,而且在一定程度上提高了滤波精度.仿真实验表明,SRQKF的滤波精度比QKF提高约12%,且均高于无味滤波器(UF)和扩展卡尔曼滤波器(EKF),但这二者的计算复杂度均比UF和EKF大.对滤波精度要求比较高的非线性场合,新滤波器是一种很有效的非线性滤波算法. 展开更多

关键词 高斯-厄米特积分点 统计线性回归 无味滤波器 求积分卡尔曼滤波器

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观测域求积分卡尔曼滤波的机载无源定位算法 被引量：6

3

作者 刘学 焦淑红 司锡才 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第5期137-142,共6页

针对机载无源定位系统中存在滤波稳定性差、收敛速度慢、定位精度差等问题,提出一种观测域平方根求积分卡尔曼滤波算法.新算法兼顾了观测域滤波和平方根求积分卡尔曼滤波的优点,将状态矢量中的各个分量自动解耦,分离了可观测项和不可观... 针对机载无源定位系统中存在滤波稳定性差、收敛速度慢、定位精度差等问题,提出一种观测域平方根求积分卡尔曼滤波算法.新算法兼顾了观测域滤波和平方根求积分卡尔曼滤波的优点,将状态矢量中的各个分量自动解耦,分离了可观测项和不可观测项;通过采用Gaussian-Hermit积分规则提高了非线性变换后随机变量参数的估计精度,有效地降低了状态域与观测域之间转换时存在的高阶误差;使用误差协方差阵的平方根代替协方差阵参与递推滤波,在保证数值稳定性的同时提高了算法的运行效率.计算机仿真表明:新算法提高了滤波稳定性、收敛速度和定位精度. 展开更多

关键词 机载无源定位 观测域滤波 求积分卡尔曼滤波器 Gaussian-Hermit积分规则

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求积分卡尔曼粒子滤波算法 被引量：13

4

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... 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. 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

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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

5

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... 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. 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)

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强跟踪求积分卡尔曼滤波算法 被引量：1

6

作者 马丽丽 贺姗 陈金广 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2014年第5期1802-1806,共5页

在非线性系统滤波问题中,可能出现真实系统和滤波模型不匹配的现象,而标准形式的求积分卡尔曼滤波器对于这种具有模型不确定性系统的鲁棒性较差、滤波精度降低的问题。针对该问题,结合强跟踪滤波器的思想,提出了强跟踪求积分卡尔曼滤波... 在非线性系统滤波问题中,可能出现真实系统和滤波模型不匹配的现象,而标准形式的求积分卡尔曼滤波器对于这种具有模型不确定性系统的鲁棒性较差、滤波精度降低的问题。针对该问题,结合强跟踪滤波器的思想,提出了强跟踪求积分卡尔曼滤波算法。通过引入衰减因子对当前时刻的状态预测协方差矩阵进行修正,使得不同时刻的残差序列保持正交,减弱先前滤波结果对当前滤波过程的影响,增强量测值的作用,减弱模型的作用,克服模型的不确定性对滤波结果的影响。仿真结果表明,在具有模型不确定性情况的非线性滤波问题中,该算法与标准形式的求积分卡尔曼滤波算法相比,能够获得更高的滤波精度。 展开更多

关键词 非线性系统 强跟踪滤波 求积分卡尔曼滤波 状态估计 卡尔曼滤波

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基于求积分卡尔曼滤波的交互式多模型算法 被引量：1

7

作者 马丽丽 陈金广 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2011年第16期191-193,共3页

针对非线性系统中的多模型估计问题,将求积分卡尔曼滤波算法应用到交互式多模型算法过程中,提出一种基于求积分卡尔曼滤波的交互式多模型算法。该算法不需要求取非线性方程的雅可比矩阵,且能够获得比基于不敏卡尔曼滤波的交互式多模型... 针对非线性系统中的多模型估计问题,将求积分卡尔曼滤波算法应用到交互式多模型算法过程中,提出一种基于求积分卡尔曼滤波的交互式多模型算法。该算法不需要求取非线性方程的雅可比矩阵,且能够获得比基于不敏卡尔曼滤波的交互式多模型方法更高的滤波精度。仿真结果证明了该算法的有效性。 展开更多

关键词 交互式多模型 非线性滤波 求积分卡尔曼滤波 目标跟踪 状态估计

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基于修正积分卡尔曼粒子滤波的自适应目标跟踪算法 被引量：1

8

作者 李昱辰 李战明 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2012年第7期2776-2779,2783,共5页

针对当前粒子滤波权值退化问题以及精度与时耗的矛盾,提出了一种新的高精度自适应粒子滤波算法。该算法综合考虑优选建议分布函数和重采样两种并行改进滤波性能的方法:首先,在积分卡尔曼滤波(QKF)的基础上引入修正因子,通过修正的积分... 针对当前粒子滤波权值退化问题以及精度与时耗的矛盾,提出了一种新的高精度自适应粒子滤波算法。该算法综合考虑优选建议分布函数和重采样两种并行改进滤波性能的方法:首先,在积分卡尔曼滤波(QKF)的基础上引入修正因子,通过修正的积分卡尔曼滤波(PQKF)产生优选的建议分布函数,较好地克服了粒子退化现象,在提高滤波精度的同时降低了运算量;在重采样阶段,通过引入系统估计和预测提供的新息差值在线自适应调整采样粒子数,较好地保证了粒子采样的高效性和算法的实时性。实验表明,新算法具有高精度、低时耗的优点,是一种高精度自适应粒子滤波算法。 展开更多

关键词 粒子滤波 重要性函数 积分卡尔曼滤波 统计线性回归

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用于再入弹道目标跟踪的Sigma点卡尔曼滤波器（英文）

9

作者 巫春玲 巨永锋 +1 位作者 胡平 段晨东 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2016年第3期640-647,653,共9页

提出一种新的Sigma点卡尔曼滤波器,求积分卡尔曼滤波器(Quadrature Kalman Filter,QKF),用于再入弹道目标的跟踪问题。新滤波器通过一系列参数化高斯密度的高斯-赫米特求积分点,使用统计线性回归的方法来线性化非线性函数的。仿真实验... 提出一种新的Sigma点卡尔曼滤波器,求积分卡尔曼滤波器(Quadrature Kalman Filter,QKF),用于再入弹道目标的跟踪问题。新滤波器通过一系列参数化高斯密度的高斯-赫米特求积分点,使用统计线性回归的方法来线性化非线性函数的。仿真实验比较了这个新的Sigma点滤波器和扩展卡尔曼滤波器(Extended Kalman Filter,EKF),均差滤波器(Divided Difference Filter,DDF),无味滤波器(Uncented Kalman Filter,UKF)。结果表明所有Sigma点滤波器的估计误差都低于EKF的估计误差。QKF的估计误差低于UKF的估计误差,其滤波可靠性也与UKF很接近。QKF的计算复杂性比UKF稍高,新的Sigma点滤波器是一种有效算法。 展开更多

关键词 Sigma点滤波 卡尔曼滤波 求积分卡尔曼滤波 跟踪

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基于PID自适应卡尔曼的惯导姿态算法 被引量：4

10

作者 邓传远 刘春 +1 位作者 谢皓 张国强 《传感器与微系统》 CSCD 2020年第4期132-135,共4页

针对飞机、车辆等载体惯性导航系统中积分累积误差和噪声误差,导致姿态角偏差增大的问题,以惯导融合思想为基础,提出一种比例-积分-微分(PID)自适应卡尔曼滤波算法。算法首先融合加速度计和陀螺仪解算的实时角度值,利用PID控制器抑制误... 针对飞机、车辆等载体惯性导航系统中积分累积误差和噪声误差,导致姿态角偏差增大的问题,以惯导融合思想为基础,提出一种比例-积分-微分(PID)自适应卡尔曼滤波算法。算法首先融合加速度计和陀螺仪解算的实时角度值,利用PID控制器抑制误差波动并作为量测数据,将陀螺仪数据作为状态数据;再通过带有自适应系数的滤波方程,结合数据,给出了详尽的理论分析过程,最后得到可信的姿态定位信息。利用数字信号处理器(DSP)实时处理惯性测量单元MPU6050数据,实验结果表明:对比常用的姿态滤波算法,新算法精度提高了50%左右,运算时间缩短了40%左右,基本满足实际需要。 展开更多

关键词 惯性导航系统 比例-积分-微分(PID)自适应卡尔曼滤波 姿态角 融合滤波

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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

11

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... 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%。 展开更多

关键词 无源定位 粒子滤波 求积分卡尔曼滤波(QKF)

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基于迭代积分粒子滤波的目标跟踪算法

12

作者 毛少锋 冯新喜 +1 位作者 鹿传国 危璋 《弹箭与制导学报》 CSCD 北大核心 2015年第2期25-28,共4页

针对粒子滤波在非线性目标跟踪中存在粒子退化的问题,提出一种迭代积分粒子滤波的目标跟踪算法。该算法从改进重要性函数的角度入手,在积分卡尔曼滤波的基础上,通过高斯牛顿迭代的方法进行量测更新,并对粒子集合中的粒子进行迭代积分卡... 针对粒子滤波在非线性目标跟踪中存在粒子退化的问题,提出一种迭代积分粒子滤波的目标跟踪算法。该算法从改进重要性函数的角度入手,在积分卡尔曼滤波的基础上,通过高斯牛顿迭代的方法进行量测更新,并对粒子集合中的粒子进行迭代积分卡尔曼滤波,使得构造的重要性函数更加贴近真实后验分布。仿真结果表明,与粒子滤波算法、积分粒子滤波算法相比,该算法在有效改善非线性目标跟踪中粒子退化的同时,提高了跟踪精度。 展开更多

关键词 高斯牛顿迭代 积分卡尔曼滤波 重要性函数 非线性目标跟踪

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免微分非线性Bayesian滤波方法评述 被引量：12

13

作者 程水英 邹继伟 汤鹏 《宇航学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第3期843-857,876,共16页

以非线性递推Bayesian滤波问题的求解及其历史渊源为起点,分两类对各种免微分非线性Bayesian滤波方法或免微分方法的原理和算法进行了评述:一类是以线性最小均方误差最优估计子为特点的免微分高斯滤波,包括无味卡尔曼滤波、均差滤波器... 以非线性递推Bayesian滤波问题的求解及其历史渊源为起点,分两类对各种免微分非线性Bayesian滤波方法或免微分方法的原理和算法进行了评述:一类是以线性最小均方误差最优估计子为特点的免微分高斯滤波,包括无味卡尔曼滤波、均差滤波器、中心差分滤波器和Gauss-Hermite滤波器或积分卡尔曼滤波器;另一类是后验密度数值逼近免微分方法,包括栅格法(GBMs)与近似栅格法、矩近似法和以粒子滤波为代表的Monte Carlo方法。其中还包括了作者的一些最新研究成果,如迭代UKF算法、裂变自举PF算法和关于粒子滤波算法有限收敛界的概念等。之后从加权统计线性回归的角度对两类免微分方法进行了统一认识,统一为以数值方法为特点的广义PF。为了建立一个关于各种免微分算法性能的整体印象,论文还通过一个复杂的递推非线性滤波估计例子,用MonteCarlo仿真实验的方法对7种典型的免微分方法和和传统的EKF算法进行了比较研究。最后对两类免微分方法进行了简单的比较,并指出了进一步研究的方向。 展开更多

关键词 非线性估计 递推Bayesian滤波 扩展卡尔曼滤波 高斯滤波 无味变换 无味卡尔曼滤波 均差 滤波器 中心差分滤波器 Gauss—Hermite滤波器 积分卡尔曼滤波器 迭代无味卡尔曼滤波 栅格法 近似栅格 法 矩近似法 Monte CARLO方法 粒子滤波 裂变自举粒子滤波 加权统计线性回归

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不完全测量系统鲁棒SGQKF的传递对准滤波器设计和稳定性分析 被引量：2

14

作者 陈红梅 刘建娟 +1 位作者 程向红 刘楠嶓 《中国惯性技术学报》 EI CSCD 北大核心 2017年第2期171-181,共11页

针对复杂环境下运载体观测信息不完全测量并且存在随机干扰不确定的传递对准问题,研究了不完全测量随机不确定系统的鲁棒稀疏网格求积分(H_∞-SGQKF)的高斯逼近滤波算法。基于非线性离散系统的最优贝叶斯滤波框架和间断观测滤波算法以... 针对复杂环境下运载体观测信息不完全测量并且存在随机干扰不确定的传递对准问题,研究了不完全测量随机不确定系统的鲁棒稀疏网格求积分(H_∞-SGQKF)的高斯逼近滤波算法。基于非线性离散系统的最优贝叶斯滤波框架和间断观测滤波算法以及不确定性扰动噪声下的H_∞范数的鲁棒SGQKF算法,给出了不完全测量的稀疏网格求积分的高斯逼近滤波算法;通过非线性系统随机稳定性理论,分析并给出了系统估计误差和估计误差方差有界的充分条件,同时给出了系统稳定的不完全测量时的丢包率临界值,证明间断观测条件下的不完全测量H_∞-SGQKF算法是稳定的。通过传递对准仿真试验和某型激光捷联式惯性导航系统的跑车试验对该算法进行了验证。结果表明,该方法比未采用鲁棒的不完全测量的稀疏网格求积分滤波的传递对准精度有所提高,说明不完全测量的鲁棒稀疏网格求积分滤波算法是正确的、稳定的,并且具有鲁棒性能。 展开更多

关键词 鲁棒稀疏网格求积分卡尔曼 不完全测量系统 鲁棒收敛性分析 传递对准

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基于自适应强跟踪CQKF的目标跟踪算法 被引量：9

15

作者 刘畅 杨锁昌 +1 位作者 汪连栋 张宽桥 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第5期982-990,共9页

针对容积积分卡尔曼滤波(CQKF)受模型不确定性影响较大及需要精确已知噪声统计特性的缺点,提出了一种自适应强跟踪CQKF算法。该算法根据强跟踪滤波原理,引入渐消因子调整状态预测协方差矩阵,强迫残差序列正交,有效抑制了模型不确定性引... 针对容积积分卡尔曼滤波(CQKF)受模型不确定性影响较大及需要精确已知噪声统计特性的缺点,提出了一种自适应强跟踪CQKF算法。该算法根据强跟踪滤波原理,引入渐消因子调整状态预测协方差矩阵,强迫残差序列正交,有效抑制了模型不确定性引起的滤波发散。在滤波过程中,利用Sage-Husa时变噪声统计估值器对过程噪声及量测噪声实时估计,提高了算法在未知时变噪声环境下的滤波精度。目标跟踪仿真实验验证了算法的有效性和鲁棒性。 展开更多

关键词 目标跟踪 容积积分卡尔曼滤波(CQKF) 强跟踪滤波 噪声统计估值器 自适应滤波

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几种面向弹道目标跟踪算法的性能评估 被引量：3

16

作者 王品 谢维信 +1 位作者 刘宗香 李鹏飞 《深圳大学学报（理工版）》 EI CAS 北大核心 2012年第5期392-398,共7页

提出一种非线性滤波器性能的评估方法.在导弹系数未知的情况下,研究二维弹道目标动力学模型,推导相应的Cramer-Rao下界.分析扩展卡尔曼滤波器、无迹卡尔曼滤波器、积分卡尔曼滤波器和容积卡尔曼滤波器,基于推导出的Cramer-Rao下界,通过... 提出一种非线性滤波器性能的评估方法.在导弹系数未知的情况下,研究二维弹道目标动力学模型,推导相应的Cramer-Rao下界.分析扩展卡尔曼滤波器、无迹卡尔曼滤波器、积分卡尔曼滤波器和容积卡尔曼滤波器,基于推导出的Cramer-Rao下界,通过仿真实验比较这4种非线性滤波的性能.理论与实验结果表明,扩展卡尔曼滤波的实时性能最好,但跟踪精度较差;容积卡尔曼滤波器在跟踪的速度和精度方面都有较好的表现. 展开更多

关键词 信息处理技术 弹道目标跟踪 非线性滤波器 容积卡尔曼滤波 无迹卡尔曼滤波 积分卡尔曼滤波 扩展卡尔曼滤波

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一种新的非线性目标跟踪方法 被引量：3

17

作者 巫春玲 韩崇昭 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2011年第7期1-3,15,共4页

在实际的目标跟踪场景中,普遍存在非高斯过程噪声和/或量测噪声,以及非高斯先验信息等情况,针对这一问题,提出一种新的解决非线性/非高斯系统滤波问题的非线性滤波算法,即高斯和求积分卡尔曼滤波(GSQKF)算法。仿真实验将新算法与标准的... 在实际的目标跟踪场景中,普遍存在非高斯过程噪声和/或量测噪声,以及非高斯先验信息等情况,针对这一问题,提出一种新的解决非线性/非高斯系统滤波问题的非线性滤波算法,即高斯和求积分卡尔曼滤波(GSQKF)算法。仿真实验将新算法与标准的粒子滤波算法进行了比较,表明新算法是一种非常有效的非线性滤波算法。 展开更多

关键词 目标跟踪 粒子滤波 高斯和求积分卡尔曼滤波

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基于SQKF的锂离子电池剩余寿命预测 被引量：2

18

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... 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。 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

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基于变中心最大熵CQKF的WiFi/IMU组合定位方法 被引量：1

19

作者 张丽杰 郝利军 李志宇 《导航定位学报》 CSCD 2021年第5期48-53,共6页

针对移动目标室内定位噪声大、精度低等问题,提出了一种基于变中心最大熵容积积分卡尔曼滤波的无线保真(WiFi)与惯性测量单元(IMU)组合定位方法。该方法将变中心最大熵准则引入容积积分卡尔曼滤波(CQKF),对量测噪声进行实时最优估计,并... 针对移动目标室内定位噪声大、精度低等问题,提出了一种基于变中心最大熵容积积分卡尔曼滤波的无线保真(WiFi)与惯性测量单元(IMU)组合定位方法。该方法将变中心最大熵准则引入容积积分卡尔曼滤波(CQKF),对量测噪声进行实时最优估计,并采用变中心最大熵CQKF滤波算法,分别对WiFi定位结果进行滤波和对WiFi/IMU组合系统数据进行融合。实验结果表明:WiFi/IMU组合定位方法比单独WiFi或单独IMU定位的定位误差至少减少81%;变中心最大熵CQKF比CQKF具有更高的滤波性能,可使定位误差减少38%,收敛速度提高1.78倍。 展开更多

关键词 室内定位 无线保真 惯性测量单元 变中心最大熵 容积积分卡尔曼滤波

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一种新型非线性滤波的多特征融合跟踪算法

20

作者 亓洪标 李伟 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2012年第5期1737-1740,1746,共5页

为有效解决非线性系统的状态估计问题,提出一种新型非线性滤波算法。该算法通过在积分卡尔曼滤波中引入修正因子,对积分点进行优化重组,并采用修正后的积分卡尔曼滤波产生优选建议分布函数,较好地克服了粒子退化现象。在新算法的框架内... 为有效解决非线性系统的状态估计问题,提出一种新型非线性滤波算法。该算法通过在积分卡尔曼滤波中引入修正因子,对积分点进行优化重组,并采用修正后的积分卡尔曼滤波产生优选建议分布函数,较好地克服了粒子退化现象。在新算法的框架内,利用颜色和运动边缘特征作为观测模型进行视频目标跟踪,并通过D-S证据理论的方法进行权值融合,较好地克服了单一颜色特征在姿态改变、相似背景遮挡等情况下跟踪稳定性较差的问题。实验表明本方法对复杂条件下的目标跟踪问题在保持较强鲁棒性的同时,跟踪精度提升了近32%。 展开更多

关键词 粒子滤波 积分卡尔曼滤波 目标跟踪 多特征融合 D-S证据理论

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