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偏差未补偿自适应边缘化容积卡尔曼滤波跟踪方法 被引量：1
1
作者 邓洪高 余润华 +2 位作者 纪元法 吴孙勇 孙少帅 《电子与信息学报》 北大核心 2025年第1期156-166,共11页
针对存在突变测量偏差和未知时变量测噪声场景下的目标跟踪问题,该文提出一种偏差未补偿自适应边缘化容积卡尔曼滤波跟踪方法。首先通过建立差分量测方程来消除恒定的测量偏差,同时构建满足beta-Bernoulli分布的指示变量识别突变测量偏... 针对存在突变测量偏差和未知时变量测噪声场景下的目标跟踪问题,该文提出一种偏差未补偿自适应边缘化容积卡尔曼滤波跟踪方法。首先通过建立差分量测方程来消除恒定的测量偏差,同时构建满足beta-Bernoulli分布的指示变量识别突变测量偏差,将相邻时刻目标状态扩维以满足实时滤波需求,利用逆Wishart分布建模未知量测噪声协方差矩阵,从而建立目标状态、指示变量、噪声协方差矩阵的联合分布,并通过变分贝叶斯推断来求解各个参数的近似后验。为减小滤波负担,对扩维后的状态向量进行边缘化处理,结合容积卡尔曼滤波方法实现边缘化容积卡尔曼滤波跟踪。仿真实验结果表明,所提方法能够同时处理突变测量偏差和未知时变量测噪声,从而对目标进行有效跟踪。 展开更多
关键词 突变测量偏差 Beta-Bernoulli分布 逆Wishart分布 变分贝叶斯推断 边缘化容积卡尔曼滤波
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改进容积卡尔曼滤波的多目标多模态跟踪算法
2
作者 刘德儿 程健康 刘峻廷 《传感技术学报》 北大核心 2025年第7期1253-1261,共9页
高效安全的多目标跟踪技术是智能汽车行驶过程中的重要环节,然而目前许多方法忽略了误检目标可能对行驶安全性造成的潜在影响。为了减少误检目标的出现,提出了一种基于多传感器融合的双重关联机制,首先将轨迹与点云域和图像域中同时检... 高效安全的多目标跟踪技术是智能汽车行驶过程中的重要环节,然而目前许多方法忽略了误检目标可能对行驶安全性造成的潜在影响。为了减少误检目标的出现,提出了一种基于多传感器融合的双重关联机制,首先将轨迹与点云域和图像域中同时检测到的目标相关联并使用卡尔曼滤波进行更新,其次将未关联的轨迹与仅出现在点云域中的目标相关联,其中第一步未关联的目标定义为新轨迹,而第二步未关联的目标删除,所提方法可以极大地减少智能车辆行驶过程中误检目标的出现,从而显著提升行驶的安全性。同时,针对一些采用非线性卡尔曼滤波器的方法中在转弯过程中目标框偏移的问题,提出了一种改进的容积卡尔曼滤波器。该方法利用IMU数据来判断车辆的行驶状态,并自适应地调整估计误差矩阵,有效消除了车辆转弯对目标行驶状态估计的负面影响。在Kitti多目标跟踪数据集上进行测试的结果显示,所提算法有很高的优越性,HOTA(High Object Track Accuracy)达到78.00,MOTA(Multi-Object Track Accuracy)达到88.85,FPS达到200,在保持高精度的同时能很好满足实时性要求。 展开更多
关键词 自动驾驶 多目标跟踪 改进容积卡尔曼滤波 非线性运动模型 传感器融合
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基于改进容积卡尔曼滤波的含光伏配电网动态状态估计 被引量：1
3
作者 刘灏 王紫薇 毕天姝 《电力系统自动化》 北大核心 2025年第9期157-165,共9页
状态估计可为含分布式光伏配电网的安全稳定运行提供数据支撑。然而,分布式光伏大规模接入加剧了配电网状态量的不确定性,传统的配电网静态状态估计难以快速跟踪状态量的动态变化。文中提出了基于改进容积卡尔曼滤波的含光伏配电网动态... 状态估计可为含分布式光伏配电网的安全稳定运行提供数据支撑。然而,分布式光伏大规模接入加剧了配电网状态量的不确定性,传统的配电网静态状态估计难以快速跟踪状态量的动态变化。文中提出了基于改进容积卡尔曼滤波的含光伏配电网动态状态估计方法。该方法建立了含分布式光伏配电网的动态状态估计模型,将光伏侧电气量作为待估计状态量;提出了基于奇异值分解的自适应容积卡尔曼滤波算法,利用奇异值分解替换Cholesky分解,并实现了自适应滤波以实时修正过程噪声参数,解决了传统容积卡尔曼滤波协方差阵非正定导致的滤波中断或滤波发散问题。仿真结果表明,所提方法在光伏接入系统平稳运行或状态量突变的情况下,均能保证较高的状态估计精度,尤其在光伏出力波动时具有明显优势。 展开更多
关键词 配电网 光伏 动态状态估计 容积卡尔曼滤波 奇异值分解
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采用改进最大相关熵自适应迭代容积卡尔曼滤波算法的锂离子电池荷电状态估计 被引量：3
4
作者 巫春玲 赵玉冰 +2 位作者 马耀 张湧 孟锦豪 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第11期52-64,共13页
针对非高斯噪声干扰下传统滤波算法在估计锂离子电池荷电状态(SOC)时存在不稳定以及精度低的问题,提出一种改进的最大相关熵自适应迭代容积卡尔曼滤波(IMCC-AICKF)算法,用于估计锂离子电池荷电状态。所提算法将加权最小二乘方法与最大... 针对非高斯噪声干扰下传统滤波算法在估计锂离子电池荷电状态(SOC)时存在不稳定以及精度低的问题,提出一种改进的最大相关熵自适应迭代容积卡尔曼滤波(IMCC-AICKF)算法,用于估计锂离子电池荷电状态。所提算法将加权最小二乘方法与最大相关熵准则(MCC)相结合,定义了一种新的代价权函数作为优化准则,通过优化噪声最小协方差矩阵来减小滤波误差,保证长时间滤波的收敛性和稳定性;再与自适应迭代容积卡尔曼滤波(AICKF)算法相结合,对过程噪声协方差和测量噪声协方差进行更新来提高估计的准确性和鲁棒性。基于两种电池数据,在非高斯噪声干扰下,运用所提算法对电池SOC进行估计,仿真结果表明:与容积卡尔曼滤波(CKF)算法和最大相关熵容积卡尔曼滤波(IMCC-CKF)算法相比,IMCC-AICKF算法对荷电状态估计的最大绝对误差、平均绝对误差和均方根误差都是最小的,且平均绝对误差和均方根误差均小于1%;在给定初始值错误的情况下,IMCC-AICKF算法可以准确收敛到真实值,具有较好的鲁棒性。所提算法在非高斯噪声下能实现更准确的估计,是一种估计精度高且鲁棒性好的SOC估计方法。 展开更多
关键词 荷电状态估计 最大相关熵准则 容积卡尔曼滤波 非高斯噪声 鲁棒性
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奇异值分解五阶容积卡尔曼滤波汽车状态估计
5
作者 吴伟斌 黄靖凯 +1 位作者 曾锦彬 李浩欣 《重庆理工大学学报（自然科学）》 CAS 北大核心 2024年第3期74-83,共10页
针对三阶滤波对高维汽车非线性模型估计精度有限的问题,以电动汽车为研究对象,提出了一种基于奇异值分解的五阶容积卡尔曼滤波(SVD-FCKF)车辆状态估计器。首先基于Dugoff轮胎模型,构建高维非线性7自由度车辆动力学模型。然后根据三阶球... 针对三阶滤波对高维汽车非线性模型估计精度有限的问题,以电动汽车为研究对象,提出了一种基于奇异值分解的五阶容积卡尔曼滤波(SVD-FCKF)车辆状态估计器。首先基于Dugoff轮胎模型,构建高维非线性7自由度车辆动力学模型。然后根据三阶球面-径向容积规则将CKF拓展到五阶,使其具有五阶泰勒级数展开精度,同时利用奇异值分解代替传统Cholesky分解,提高估计器的鲁棒性。最后利用Carsim和Matlab/Simulink联合仿真平台对SVD-FCKF进行验证,结果表明:改进的SVD-FCKF估计器能够有效提高电动汽车纵向速度、侧向速度、质心侧偏角和四轮转速的估计精度和稳定性,多工况适应能力强,整体估计效果优于CKF估计器。研究结果为电动汽车主动安全研究提供了理论支撑,具有实际应用价值。 展开更多
关键词 车辆动力学模型 状态估计 奇异值分解 五阶容积卡尔曼滤波
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移动条件下基于容积卡尔曼滤波的短波OFDM信道估计 被引量：2
6
作者 李国军 艾昊 +1 位作者 叶昌荣 马宝泽 《电讯技术》 北大核心 2024年第6期928-935,共8页
针对移动短波通信场景下短波信道出现的时变性使得正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM)系统不能精确估计信道状态信息导致通信质量下降的问题,提出了一种基于容积卡尔曼滤波(Cubature Kalman Filter,CKF)的... 针对移动短波通信场景下短波信道出现的时变性使得正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM)系统不能精确估计信道状态信息导致通信质量下降的问题,提出了一种基于容积卡尔曼滤波(Cubature Kalman Filter,CKF)的信道估计方法。该方法基于球面径向积分准则,可更好地追踪信道的变化,提升信道估计的精度。建立了基于信道频域响应的非线性状态空间方程,并用容积卡尔曼滤波对每帧符号的信道频域响应进行估计。系统仿真结果表明,在静态短波通信场景到720 km/h的移动短波通信场景中,所提算法对信道有着更精确的估计精度,也可以有效抵抗多径时延所带来的影响。因此,所提算法更适用于移动短波通信场景。 展开更多
关键词 短波通信 OFDM 信道估计 容积卡尔曼滤波
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强跟踪容积卡尔曼滤波在空空导弹制导中的应用
7
作者 梁津鑫 唐奇 +1 位作者 崔颢 张公平 《航空兵器》 CSCD 北大核心 2024年第5期82-87,共6页
针对传统滤波算法在处理目标复杂机动时非线性逼近能力不足、跟踪精度下降等问题,提出一种强跟踪容积卡尔曼滤波(STCKF)方法。首先,根据战斗机规避空空导弹的机动特征,建立了蛇形机动和桶滚机动两种目标运动模型;其次,引入强跟踪滤波(S... 针对传统滤波算法在处理目标复杂机动时非线性逼近能力不足、跟踪精度下降等问题,提出一种强跟踪容积卡尔曼滤波(STCKF)方法。首先,根据战斗机规避空空导弹的机动特征,建立了蛇形机动和桶滚机动两种目标运动模型;其次,引入强跟踪滤波(STF)以增强容积卡尔曼滤波(CKF)对系统状态突变等不确定因素的能力;然后,将STCKF应用于导弹末制导目标运动参数估计中,并通过与CKF、无迹卡尔曼滤波(UKF)和粒子滤波(PF)的对比仿真分析验证了该方法的有效性。仿真结果表明,STCKF具有较强的鲁棒性和系统自适应能力,尤其在目标机动突变时其跟踪误差相比CKF减小约10%,能够满足空空导弹末制导高精度和快速响应要求。 展开更多
关键词 容积卡尔曼滤波 强跟踪滤波 非线性滤波 目标跟踪 空空导弹 制导
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含未知输入非线性系统的扩展平方根容积卡尔曼滤波算法
8
作者 鹿子豪 王娜 +2 位作者 林崇 赵克友 董世桂 《科学技术与工程》 北大核心 2024年第14期5892-5900,共9页
针对工程实际应用中存在的未知输入会导致经典的非线性滤波器状态估计精度下降甚至滤波发散的问题,提出了一种基于最小方差无偏估计(minimum variance unbiased estimation,MVUE)准则的扩展平方根容积卡尔曼滤波(extended square-root c... 针对工程实际应用中存在的未知输入会导致经典的非线性滤波器状态估计精度下降甚至滤波发散的问题,提出了一种基于最小方差无偏估计(minimum variance unbiased estimation,MVUE)准则的扩展平方根容积卡尔曼滤波(extended square-root cubature Kalman filter,ESRCKF)算法。首先,结合上一时刻未知输入估计值对状态一步预测值进行修正,得到含未知输入条件下的状态预测值。其次,设计新息并采用加权最小二乘(weighted least squares,WLS)法获取当前时刻未知输入的无偏估计。最后,通过最小化协方差矩阵的迹,同时采用拉格朗日乘子法和舒尔补引理得到系统状态的最小方差无偏估计。仿真结果表明,相比于现有的非线性滤波算法,ESRCKF算法提高了在处理含未知输入非线性系统时的状态估计精度,并能同时实现系统状态和未知输入的最优估计,验证了该算法的有效性。 展开更多
关键词 平方根容积卡尔曼滤波 最小方差无偏估计 加权最小二乘法 状态估计 未知输入估计
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虚假数据注入攻击下基于容积卡尔曼滤波的电力系统状态估计
9
作者 常梦言 刘永慧 《电力科学与技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第3期10-18,共9页
针对虚假数据注入攻击下系统状态估计的问题,以电力信息物理系统为研究对象,根据发电机三阶模型和自动电压调节器模型,建立电力系统的数学模型。采用指数平滑法预测测量值,通过对比预测值与真实测量值,检测系统是否发生虚假数据注入攻... 针对虚假数据注入攻击下系统状态估计的问题,以电力信息物理系统为研究对象,根据发电机三阶模型和自动电压调节器模型,建立电力系统的数学模型。采用指数平滑法预测测量值,通过对比预测值与真实测量值,检测系统是否发生虚假数据注入攻击。若检测结果判定系统遭受虚假数据注入攻击,用预测值替代不良数据输入状态估计算法,实现虚假数据注入攻击下不良数据的恢复。将指数平滑法与容积卡尔曼滤波算法结合,提出一种改进的容积卡尔曼滤波算法对系统进行状态估计。以典型的五机电力系统为例进行仿真,仿真结果表明提出的方法能有效抵御虚假数据对系统状态估计造成的不良影响。 展开更多
关键词 电力信息物理系统 状态估计 容积卡尔曼滤波 虚假数据注入攻击 指数平滑法
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混合攻击下基于容积卡尔曼滤波的多区域互联电力系统的检测与防御
10
作者 常梦言 刘永慧 《电力科学与技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第4期11-19,共9页
以多区域互联电力系统为研究对象,对混合攻击下多区域互联电力系统的检测与防御进行研究。首先,建立多区域互联电力系统的数学模型,分析多区域互联电力系统遭受网络攻击的位置及其类型,建立虚假数据注入攻击和拒绝服务攻击模型,接着根... 以多区域互联电力系统为研究对象,对混合攻击下多区域互联电力系统的检测与防御进行研究。首先,建立多区域互联电力系统的数学模型,分析多区域互联电力系统遭受网络攻击的位置及其类型,建立虚假数据注入攻击和拒绝服务攻击模型,接着根据是否收到数据包诊断拒绝服务攻击,并用最新接收的数据对丢失的数据进行补偿,实现拒绝服务攻击的防御;然后,基于容积卡尔曼滤波算法检测虚假数据注入攻击,并采用指数平滑法对虚假数据注入攻击进行防御;最后,以两区域互联电力系统为例进行仿真实验。仿真结果表明:所设计的控制算法能有效克服混合攻击对系统造成的不良影响,实现电力系统功率平衡和频率稳定。 展开更多
关键词 多区域互联电力系统 容积卡尔曼滤波 虚假数据注入攻击 拒绝服务攻击 状态估计
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基于自适应简化容积卡尔曼滤波的编队卫星相对导航 被引量：3
11
作者 穆建君 周川 +2 位作者 郭健 韩飞 孙玥 《南京理工大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第3期365-372,共8页
针对在星间相对导航中噪声的统计特性未知可能引起滤波估计精度下降甚至发散的问题,提出了一种自适应简化容积卡尔曼滤波(ASCKF)算法。将Sage-Husa自适应滤波与容积卡尔曼滤波(CKF)相结合,通过容积规则摆脱线性滤波的局限性。改进Sage-H... 针对在星间相对导航中噪声的统计特性未知可能引起滤波估计精度下降甚至发散的问题,提出了一种自适应简化容积卡尔曼滤波(ASCKF)算法。将Sage-Husa自适应滤波与容积卡尔曼滤波(CKF)相结合,通过容积规则摆脱线性滤波的局限性。改进Sage-Husa噪声估计器以避免噪声方差在线估计可能出现的非正定现象,从而保证了滤波器对噪声统计变化的自适应能力。结合编队卫星运动模型的特点,用常规卡尔曼滤波(KF)的时间更新代替相应的容积变换过程,在不影响滤波器性能的前提下减少了运算量。仿真结果表明:在测量噪声统计特性未知的情况下,与CKF相比,该文算法对相对状态的估计精度提高了近25%,同时滤波器的稳定性也得到了提高。 展开更多
关键词 自适应卡尔曼滤波 容积卡尔曼滤波 编队卫星 相对导航 容积规则 噪声估计器 时间更新 容积变换
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基于简化平方根容积卡尔曼滤波的跟踪算法 被引量：10
12
作者 戴定成 蔡宗平 牛创 《电光与控制》 北大核心 2015年第3期11-14,共4页
目标跟踪的模型通常可表示为一个线性的状态方程与一个非线性的观测方程,为提高平方根容积卡尔曼滤波(SCKF)算法的跟踪精度和实时性,提出了一种简化的平方根容积卡尔曼滤波(RSCKF)算法。简化算法在时间更新环节,直接利用状态转移矩阵计... 目标跟踪的模型通常可表示为一个线性的状态方程与一个非线性的观测方程,为提高平方根容积卡尔曼滤波(SCKF)算法的跟踪精度和实时性,提出了一种简化的平方根容积卡尔曼滤波(RSCKF)算法。简化算法在时间更新环节,直接利用状态转移矩阵计算状态变量以及协方差矩阵的一步预测值,避免了原算法中采用一组容积点近似计算的复杂过程,推导证明,简化后的算法其时间更新环节与卡尔曼滤波的一步预测结果一致。最后对两种算法进行了计算复杂度比较以及角跟踪仿真实验。实验结果表明,简化的算法能够降低运算时间并提高跟踪精度。 展开更多
关键词 目标跟踪 平方根容积卡尔曼滤波 实时性 非线性系统
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一种简化的强跟踪容积卡尔曼滤波算法 被引量：4
13
作者 蔡宗平 张雪影 +1 位作者 牛创 卫浩 《电光与控制》 北大核心 2017年第1期6-8,32,共4页
针对强跟踪容积卡尔曼滤波(STCKF)算法因引入渐消因子而导致计算量增加、实时性变差的问题,提出一种简化的STCKF算法。通过证明STCKF算法的时间更新环节与KF算法的一步预测过程相一致,推导出简化的STCKF算法,并进行了算法复杂度分析。... 针对强跟踪容积卡尔曼滤波(STCKF)算法因引入渐消因子而导致计算量增加、实时性变差的问题,提出一种简化的STCKF算法。通过证明STCKF算法的时间更新环节与KF算法的一步预测过程相一致,推导出简化的STCKF算法,并进行了算法复杂度分析。仿真结果表明,简化后的STCKF算法在保证滤波精度不变的情况下,有效提高了算法实时性。 展开更多
关键词 目标跟踪 强跟踪 容积卡尔曼滤波 实时性
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高阶容积卡尔曼滤波及其在目标跟踪中的应用 被引量：17
14
作者 张龙 崔乃刚 +2 位作者 杨峰 路菲 卢宝刚 《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第4期573-578,共6页
针对传统的容积卡尔曼滤波(CKF)估计精度有限的问题,提出了一种基于任意阶容积规则的高阶容积卡尔曼滤波(HCKF)方法并应用于机动目标跟踪问题。传统的CKF采用三阶球面-相径容积规则,可获得优于其他非线性滤波如不敏卡尔曼滤波(UKF)的估... 针对传统的容积卡尔曼滤波(CKF)估计精度有限的问题,提出了一种基于任意阶容积规则的高阶容积卡尔曼滤波(HCKF)方法并应用于机动目标跟踪问题。传统的CKF采用三阶球面-相径容积规则,可获得优于其他非线性滤波如不敏卡尔曼滤波(UKF)的估计精度和数值稳定性。为了进一步提高CKF的估计精度,在基于点的高斯近似滤波框架下,分别使用Genz积分方法和矩匹配法推导出任意阶的球面规则和相径规则,以此构造高阶球面-相径容积规则来计算高斯型积分,并建立高阶容积卡尔曼滤波算法。将提出的HCKF算法应用于机动目标跟踪问题中并进行数值仿真。仿真结果表明,相对于传统容积卡尔曼滤波,高阶容积卡尔曼滤波对目标位置和速度估计的精度分别提高了11%和24%,可获得更高的估计精度。 展开更多
关键词 高阶容积卡尔曼滤波 目标跟踪 非线性系统 贝叶斯估计 球面相径规则 容积规则
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基于平方根容积卡尔曼滤波的发电机动态状态估计 被引量：18
15
作者 安军 杨振瑞 +2 位作者 周毅博 桂建忠 石岩 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2017年第12期234-240,共7页
发电机动态状态估计是电力系统动态安全分析的重要内容。针对容积卡尔曼滤波(CKF)在迭代中协方差阵不对称或非正定导致的估计精度下降甚至滤波发散问题,利用平方根滤波(SRF)能确保协方差阵非负定和数值稳定性方面的优势,提出基于平方根... 发电机动态状态估计是电力系统动态安全分析的重要内容。针对容积卡尔曼滤波(CKF)在迭代中协方差阵不对称或非正定导致的估计精度下降甚至滤波发散问题,利用平方根滤波(SRF)能确保协方差阵非负定和数值稳定性方面的优势,提出基于平方根容积卡尔曼滤波(SRCKF)的发电机动态状态估计方法,并给出了计算步骤。最后,利用仿真系统和实际系统比较了SRCKF、CKF和无迹卡尔曼滤波(UKF)三种算法的估计性能,证明了SRCKF算法能够解决CKF滤波中因协方差阵非正定导致的滤波发散问题;同时SRCKF算法在计算效率、滤波精度和数值稳定性方面均优于CKF和UKF算法。 展开更多
关键词 容积卡尔曼滤波 非负定 数值稳定性 平方根容积卡尔曼滤波
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基于高斯混合容积卡尔曼滤波的UUV自主导航定位算法 被引量：24
16
作者 王宏健 李村 +1 位作者 么洪飞 周佳加 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第2期254-261,共8页
针对过程噪声为非理想高斯分布时无人水下航行器(UUV)自主导航定位存在噪声模型失配的问题,将高斯混合密度模型与容积卡尔曼滤波(CKF)相结合,设计了基于高斯混合容积卡尔曼滤波(GM-CKF)的UUV导航定位算法。建立了UUV运动模型及观测模型... 针对过程噪声为非理想高斯分布时无人水下航行器(UUV)自主导航定位存在噪声模型失配的问题,将高斯混合密度模型与容积卡尔曼滤波(CKF)相结合,设计了基于高斯混合容积卡尔曼滤波(GM-CKF)的UUV导航定位算法。建立了UUV运动模型及观测模型,利用CKF完成各高斯分量的预测更新,并将更新结果进行融合缩减与加权求和,从而实现UUV自主导航定位。通过与EKF、UKF和CKF算法仿真对比实验,验证了GM-CKF可以提高估计精度;通过UUV湖试试验,验证了基于GM-CKF的UUV自主导航定位精度和稳定性优于传统算法,其计算时间满足实时导航定位的要求。 展开更多
关键词 无人水下航行器 导航定位 高斯混合密度模型 容积卡尔曼滤波
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基于改进容积卡尔曼滤波的纯方位目标跟踪 被引量：30
17
作者 鹿传国 冯新喜 张迪 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2012年第1期28-33,共6页
为处理纯方位跟踪的非线性问题,提出了距离参数化均方根容积卡尔曼滤波,在消除距离信息不可测对跟踪影响的同时弱化了计算机有限字长截断效应所引入的误差。在假设目标的初始距离信息用多个参数化模型表示的基础上,对每个模型独立进行... 为处理纯方位跟踪的非线性问题,提出了距离参数化均方根容积卡尔曼滤波,在消除距离信息不可测对跟踪影响的同时弱化了计算机有限字长截断效应所引入的误差。在假设目标的初始距离信息用多个参数化模型表示的基础上,对每个模型独立进行均方根容积卡尔曼滤波,并依据贝叶斯准则计算各滤波结果对应的概率,将概率和对应结果的加权融合作为最终滤波结果。实验仿真表明,该滤波虽略微提升了计算复杂度,但获得了更好的滤波精度和鲁棒性。 展开更多
关键词 纯方位跟踪 距离参数化 均方根 容积卡尔曼滤波
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基于5阶球面最简相径的改进型容积卡尔曼滤波在SINS/DVL组合导航中的应用 被引量：14
18
作者 徐晓苏 董亚 +1 位作者 童金武 代维 《中国惯性技术学报》 EI CSCD 北大核心 2017年第3期343-348,共6页
为提高水下SINS/DVL组合导航系统的精度,建立了捷联惯性导航系统(SINS)的非线性误差模型,并建立多普勒测速仪的误差方程,以SINS为主导航设备建立SINS/DVL组合导航系统模型。设计了5阶球面最简相径容积卡尔曼滤波器,采用了球面最简相径... 为提高水下SINS/DVL组合导航系统的精度,建立了捷联惯性导航系统(SINS)的非线性误差模型,并建立多普勒测速仪的误差方程,以SINS为主导航设备建立SINS/DVL组合导航系统模型。设计了5阶球面最简相径容积卡尔曼滤波器,采用了球面最简相径采样规则改进容积卡尔曼滤波,并应用于SINS/DVL组合导航系统中。通过数学平台仿真验证了5阶球面最简相径容积卡尔曼滤波方法有效性,仿真结果表明:该方法能够有效提高SINS/DVL组合导航系统的精度,且稳定性好。 展开更多
关键词 组合导航 非线性系统 球面最简相径 容积卡尔曼滤波
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迭代容积卡尔曼滤波算法及其应用 被引量：44
19
作者 穆静 蔡远利 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2011年第7期1454-1457,1509,共5页
将Gauss-Newton迭代和容积卡尔曼滤波(cubature Kalman filter,CKF)算法相结合,建立了一种迭代CKF(iterated CKF,ICKF)算法。该算法使用容积数值积分原则直接计算非线性随机函数的均值和方差,且在迭代过程中利用最新量测信息并改进迭代... 将Gauss-Newton迭代和容积卡尔曼滤波(cubature Kalman filter,CKF)算法相结合,建立了一种迭代CKF(iterated CKF,ICKF)算法。该算法使用容积数值积分原则直接计算非线性随机函数的均值和方差,且在迭代过程中利用最新量测信息并改进迭代过程产生的新息方差和协方差,可获得较高的估计精度。针对弹道系数未知的再入弹道目标状态估计问题,仿真实验结果显示,该方法实现简单,比无迹卡尔曼滤波方法(unscentedKalman filter,UKF)及CKF方法效果要好。 展开更多
关键词 容积原则 容积卡尔曼滤波 再入弹道目标状态估计
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一种简化的发射系下SINS/GPS/CNS组合导航系统无迹卡尔曼滤波算法 被引量：23
20
作者 潘加亮 熊智 +3 位作者 王丽娜 郁丰 赵慧 林爱军 《兵工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第3期484-491,共8页
在弹载等高动态环境下组合导航系统状态方程具有强非线性,且各状态相互耦合影响,传统的扩展卡尔曼滤波(EKF)算法因忽略高阶项相互影响,其模型线性化展开会导致模型不准确引起导航精度下降;无迹卡尔曼滤波(UKF)算法能有效避免引入线性化... 在弹载等高动态环境下组合导航系统状态方程具有强非线性,且各状态相互耦合影响,传统的扩展卡尔曼滤波(EKF)算法因忽略高阶项相互影响,其模型线性化展开会导致模型不准确引起导航精度下降;无迹卡尔曼滤波(UKF)算法能有效避免引入线性化误差,却存在因组合导航系统维数过高引起大量粒子递推滤波计算复杂而影响算法实时性的问题。为此,针对发射惯性系下弹载组合导航系统对滤波算法高实时性和高精确性的要求,设计了一种简化UKF(SUKF)算法,SUKF算法通过对导航系统的状态参数直接进行建模估计,解决了传统UKF算法实时性差的问题,同时继承了传统UKF算法无需模型一阶线性化展开的优点,提高了导航系统的精度。算法仿真结果表明,SUKF算法有效提高了系统解算的实时性和滤波精度,非常适合用于实际工程系统。 展开更多
关键词 控制科学与技术 无迹卡尔曼滤波 简化无迹卡尔曼滤波 捷联惯导系统 导航星全球定位系统 天文导航系统 组合导航
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