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平方根求积分卡尔曼滤波器
被引量：
20
1
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.
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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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职称材料
观测域求积分卡尔曼滤波的机载无源定位算法
被引量：
6
2
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.
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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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职称材料
免微分非线性Bayesian滤波方法评述
被引量：
12
3
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。
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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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职称材料
题名
平方根求积分卡尔曼滤波器
被引量：
20
1
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
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2009年第5期987-992,共6页
基金
国家973重点基础研究发展计划(No.2007CB311006)
国家自然科学基金(No.60574033)
文摘
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.
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
Keywords
Gauss-Hennite quadrature point
statistical linear regression
unscented filter
quadrature Kalman filter
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
观测域求积分卡尔曼滤波的机载无源定位算法
被引量：
6
2
作者
刘学
焦淑红
司锡才
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
《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
基金
国家"973计划"资助项目(61393010101-1)
国防基础科研基金资助项目(K1503060217)
文摘
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.
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
Keywords
airborne passive location
measure space filtering
quadrature Kalman filter
Gaussian-Hermite quadrature rule
分类号
TN957.51 [电子电信—信号与信息处理]
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职称材料
题名
免微分非线性Bayesian滤波方法评述
被引量：
12
3
作者
程水英
邹继伟
汤鹏
机构
电子工程学院
[
出处
《宇航学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2009年第3期843-857,876,共16页
基金
国家自然科学基金(60702015)
中国博士后科学基金(20070420740)
文摘
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。
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
Keywords
Nonlinear estimation
recursive bayesian filtering
Extended kalman filtering
Gaussian filtering
Unscented transformation
Unscented kalman filtering
Divided difference filter
Central difference filter
Gauss-hermite filter
Quadrature kalman filter
Iterated unscented kalman filtering
Grid-based methods
Approximate grid-based methods
Moment approximation methods
Monte carlo methods
Particle filtering
Fission bootstrap particle filtering
Weighted statistical linear regression
分类号
TN911.7 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
平方根求积分卡尔曼滤波器
巫春玲
韩崇昭
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2009
20
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
观测域求积分卡尔曼滤波的机载无源定位算法
刘学
焦淑红
司锡才
《西安交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2011
6
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
免微分非线性Bayesian滤波方法评述
程水英
邹继伟
汤鹏
《宇航学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2009
12
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