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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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

2

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

3

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

4

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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求积分卡尔曼粒子滤波算法 被引量：13

5

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

6

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）

7

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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基于新的数值积分粒子滤波的机载无源定位算法 被引量：4

8

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

9

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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基于PID自适应卡尔曼的惯导姿态算法 被引量：5

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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一种新型非线性滤波的多特征融合跟踪算法

11

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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一种新型高精度非线性滤波算法研究

12

作者 李昱辰 李战明 《计算机工程与应用》 CSCD 2012年第11期11-15,25,共6页

针对非线性、非高斯系统状态的在线估计问题,提出了一种新的高精度粒子滤波算法。该算法通过引入积分修正因子,对积分卡尔曼滤波器的积分点进行在线修正,并采用修正后的积分卡尔曼滤波产生优选的建议分布函数,由于高精度地融入最新量测... 针对非线性、非高斯系统状态的在线估计问题,提出了一种新的高精度粒子滤波算法。该算法通过引入积分修正因子,对积分卡尔曼滤波器的积分点进行在线修正,并采用修正后的积分卡尔曼滤波产生优选的建议分布函数,由于高精度地融入最新量测信息,一定程度上克服了权值退化问题。仿真实验表明,新算法具有较高的滤波精度,是一种有效的非线性滤波算法。 展开更多

关键词 粒子滤波 重要性密度函数 积分卡尔曼滤波 修正因子

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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

13

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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基于自适应强跟踪CQKF的目标跟踪算法 被引量：9

14

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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一种新的非线性目标跟踪方法 被引量：3

15

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

16

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

17

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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无监督的猕猴运动皮层锋电位信号CKF解码 被引量：2

18

作者 薛明龙 吴海锋 曾玉 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2017年第2期302-312,共11页

如何通过猕猴运动皮层的神经元锋电位信号估计其手指移动位置是一神经解码问题,现存方法解决该问题大多采用有监督训练,需要通过训练数据得到神经元锋电位信号与手指移动位置的关系,因此其估计性能依赖于训练数据.本文提出了一种无监督... 如何通过猕猴运动皮层的神经元锋电位信号估计其手指移动位置是一神经解码问题,现存方法解决该问题大多采用有监督训练,需要通过训练数据得到神经元锋电位信号与手指移动位置的关系,因此其估计性能依赖于训练数据.本文提出了一种无监督解码方法,该方法基于状态空间模型(State space model,SSM),利用神经网络得到神经元锋电位数与手指移动位置的关系权值,再用逐次状态估计方法去估计手指移动的位置.为减少训练的复杂度和提高估计准确度,采用一种非线性的积分卡尔曼滤波(Cubature Kalman filtering,CKF)来完成神经网络的训练和手指位置的逐次状态估计.与传统方法相比,该方法的最大特点是无监督,可以由神经元锋电位簇向量直接估计手指移动位置,而无需有监督训练.实验结果显示,当采用较少的有监督数据,现存方法与本文方法相比有较大的估计误差;当采用较多的有监督数据,现存方法才具有与本文方法相近似的估计误差. 展开更多

关键词 神经解码 状态空间模型 无监督训练 积分卡尔曼滤波

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改进WKNN结合最大熵CQKF的室内定位方法 被引量：4

19

作者 郝利军 张丽杰 《电子测量技术》 2020年第23期46-50,共5页

为了提高移动目标的室内定位精度,本文提出一种改进加权K近邻法(WKNN)结合最大熵容积积分卡尔曼滤波(MCCQKF)的WiFi室内定位方法。该方法对WKNN定位算法进行改进,采用马氏距离作为WKNN中距离的度量方法,其次计算接入点信号取值的差异程... 为了提高移动目标的室内定位精度,本文提出一种改进加权K近邻法(WKNN)结合最大熵容积积分卡尔曼滤波(MCCQKF)的WiFi室内定位方法。该方法对WKNN定位算法进行改进,采用马氏距离作为WKNN中距离的度量方法,其次计算接入点信号取值的差异程度,将其作为移动目标与参考点之间马氏距离的权重参数,并用该加权距离对参考点位置进行加权估计移动目标位置。通过将最大熵准则引入CQKF得到MCCQKF,并采用MCCQKF算法对改进WKNN得到的定位结果进行滤波,有效地提高定位精度。实验结果表明,改进WKNN比传统WKNN具有更小的定位误差,MCCQKF不但具有较高的估计精度,而且相比于未采用滤波处理的定位结果,MCCQKF可使定位误差减小53.2%。 展开更多

关键词 位置指纹定位 加权K近邻法 马氏距离 最大熵准则 容积积分卡尔曼滤波

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非协作式无人机跟踪障碍物改进方法(英文) 被引量：2

20

作者 朱立华 程向红 +1 位作者 曹振新 Fuh-Gwo Yuan 《中国惯性技术学报》 EI CSCD 北大核心 2014年第3期333-339,共7页

针对非协作式无人机检测与避障系统,采用多传感器进行信息融合的方式进行检测与跟踪,提出了采用正交积分点卡尔曼滤波(QKF)实时跟踪运动目标以提高检测精度和增强有效性。首先,对设计的检测与避障系统进行了简述,由两个子系统构成:由捷... 针对非协作式无人机检测与避障系统,采用多传感器进行信息融合的方式进行检测与跟踪,提出了采用正交积分点卡尔曼滤波(QKF)实时跟踪运动目标以提高检测精度和增强有效性。首先,对设计的检测与避障系统进行了简述,由两个子系统构成:由捷联惯性导航系统(SINS)与GPS组成的导航单元及由雷达和光电传感器组成的检测单元。其次,以拐弯模型与Singer模型两个机动运动模型为例测试了QKF算法跟踪检测障碍物的性能,并与无迹卡尔曼滤波(UKF)进行比较。仿真结果表明,相比于UKF算法,QKF算法可以更快速、更准确的检测与跟踪目标。 展开更多

关键词 无人机 检测与避障系统 非协作式 非线性运动 正交积分点卡尔曼滤波

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