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基于自适应容积卡尔曼滤波的交互多模型算法
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作者 杜云 张静怡 《科技创新与应用》 2019年第25期22-25,共4页
ADS-B航迹处理主要包括航迹数据滤波和滤波后数据可靠性的判断。飞机飞行运动复杂,而报文需要在飞行过程中向外界发送,此时报文会受到来自外界的影响和干扰,从而使航迹信息出现误差或丢失。为提高ADS-B航迹报文的准确性,文章采用了交互... ADS-B航迹处理主要包括航迹数据滤波和滤波后数据可靠性的判断。飞机飞行运动复杂,而报文需要在飞行过程中向外界发送,此时报文会受到来自外界的影响和干扰,从而使航迹信息出现误差或丢失。为提高ADS-B航迹报文的准确性,文章采用了交互多模型滤波算法,将自适应容积卡尔曼滤波器作为交互多模型滤波算法的滤波器,并将当前统计模型作为交互多模型的子模型。仿真结果表明,论文改进的算法提高了滤波算法的滤波性能,相较于传统的交互多模型滤波算法具有更高的滤波精度。 展开更多
关键词 航迹滤波 当前统计模型 交互多模型 自适应容积卡尔曼滤波算法
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H ∞ 模糊自适应容积卡尔曼滤波 被引量:3
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作者 刘胜 牛鸿敏 +1 位作者 张兰勇 郭晓杰 《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第3期404-410,共7页
针对滤波过程中噪声统计特性不准确及非零均值噪声统计特性的情况,本文依据H∞卡尔曼滤波和容积卡尔曼滤波理论,设计了一种H∞模糊自适应容积卡尔曼滤波方法,有效地提高滤波的精度以及对系统未建模动态的鲁棒性。考虑到容积卡尔曼滤波... 针对滤波过程中噪声统计特性不准确及非零均值噪声统计特性的情况,本文依据H∞卡尔曼滤波和容积卡尔曼滤波理论,设计了一种H∞模糊自适应容积卡尔曼滤波方法,有效地提高滤波的精度以及对系统未建模动态的鲁棒性。考虑到容积卡尔曼滤波过程中需要已知噪声的先验统计特性的情况,提出了一种模糊自适应方法对系统噪声和测量噪声进行估计,从而提高滤波的稳定性和收敛的快速性。通过仿真实验表明:本文提出的H∞自适应容积卡尔曼滤波能够对噪声特性进行有效的估计,在系统存在参数摄动的情况下具有更高的鲁棒性。 展开更多
关键词 H∞滤波 容积卡尔曼滤波 非线性滤波 模糊规则 自适应算法 噪声统计估计 线性化 鲁棒性
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基于自适应容积卡尔曼滤波的矢量跟踪算法 被引量:7
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作者 邹晓军 廉保旺 丹泽升 《西北工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第6期1108-1115,共8页
当前矢量跟踪环路中,鉴别器的输出受噪声影响存在较大误差,针对该问题,提出使用容积卡尔曼滤波器代替鉴别器的算法,对I/Q支路数据进行滤波处理,输出码相位误差和载波频率误差。该算法不仅可以规避鉴别器的非线性问题,而且可以降低噪声... 当前矢量跟踪环路中,鉴别器的输出受噪声影响存在较大误差,针对该问题,提出使用容积卡尔曼滤波器代替鉴别器的算法,对I/Q支路数据进行滤波处理,输出码相位误差和载波频率误差。该算法不仅可以规避鉴别器的非线性问题,而且可以降低噪声的影响。同时,使用容积卡尔曼滤波算法处理非线性的I/Q支路数据,有效地保证了数据处理的精度。针对噪声是未知或时变的特点,采用新息协方差对量测噪声的协方差矩阵进行实时估计,提高了算法应对环境噪声变化的鲁棒性。将新算法与基于鉴别器方式的矢量跟踪算法进行对比验证,实验数据表明,改进后算法输出的码相位误差和载波频率误差更小,用户位置和速度的解算精度也更高。 展开更多
关键词 GNSS 矢量跟踪 容积卡尔曼滤波 新息
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应用自适应容积卡尔曼滤波改善组合导航性能 被引量:5
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作者 史岳鹏 汤显峰 周溪召 《中国航海》 CSCD 北大核心 2013年第4期12-16,共5页
基于状态和测量模型扰动的有色噪声建模,研究应用自适应容积卡尔曼(Kalman)滤波来改善北斗导航系统/航位推算(BDNS/DR)组合导航系统的性能。利用有色噪声白化技术获得等价的白噪声组合导航系统;通过将一种自适应调节因子计算与平方根求... 基于状态和测量模型扰动的有色噪声建模,研究应用自适应容积卡尔曼(Kalman)滤波来改善北斗导航系统/航位推算(BDNS/DR)组合导航系统的性能。利用有色噪声白化技术获得等价的白噪声组合导航系统;通过将一种自适应调节因子计算与平方根求容积卡尔曼滤波结合获得一类自适应容积卡尔曼滤波(ASCKF),应用该算法改善组合导航系统的精度和稳定性。通过两个仿真实例验证了新算法的有效性。 展开更多
关键词 船舶、舰舶工程 舰船组合导航 北斗导航系统 航位推算 自适应 平方根求容积卡尔曼滤波 有色噪声
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低复杂度自适应容积卡尔曼滤波算法 被引量:9
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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。 展开更多
关键词 容积卡尔曼滤波(CKF) 目标模型不确定性 强跟踪滤波 自适应修正 算法复杂度
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自适应容积卡尔曼滤波在空间机动目标跟踪中的应用 被引量:4
6
作者 黄璜 林浩申 何兵 《电光与控制》 北大核心 2015年第6期56-59,共4页
针对目标在线机动时,平方根容积卡尔曼滤波不具有良好的鲁棒性,不能够快速发生响应的问题,提出一种自适应容积卡尔曼滤波(CKF)算法,算法利用CKF的平方根形式进行迭代,即SCKF。将强跟踪滤波算法引入平方根容积卡尔曼滤波,引入渐消因子对... 针对目标在线机动时,平方根容积卡尔曼滤波不具有良好的鲁棒性,不能够快速发生响应的问题,提出一种自适应容积卡尔曼滤波(CKF)算法,算法利用CKF的平方根形式进行迭代,即SCKF。将强跟踪滤波算法引入平方根容积卡尔曼滤波,引入渐消因子对滤波发散情况进行检测和抑制,有效克服了空间目标发生机动时标准滤波器无法快速准确对其进行跟踪的问题,提高了空间目标定位跟踪的数值稳定性。仿真表明:与标准SCKF相比,自适应SCKF有效地提高了机动目标被动定位跟踪的鲁棒性,具有较高的滤波精度和稳定性,同时具有良好的实时性,能更好地完成对空间机动目标的跟踪任务。 展开更多
关键词 机动目标 目标跟踪 自适应 容积卡尔曼滤波 强跟踪滤波
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新型自适应容积卡尔曼滤波算法及其在目标跟踪中的应用 被引量:1
7
作者 黄硕 李冠男 +1 位作者 荆涛 曹洁 《现代信息科技》 2018年第2期62-66,共5页
针对标准容积卡尔曼滤波(CKF)在目标跟踪中出现的问题,根据系统噪声统计特性不准确或未知的特点,提出一种基于协方差匹配原则的自适应容积卡尔曼滤波算法。该算法通过利用新息序列与残差序列来实现对观测噪声协方差和过程噪声协方差矩... 针对标准容积卡尔曼滤波(CKF)在目标跟踪中出现的问题,根据系统噪声统计特性不准确或未知的特点,提出一种基于协方差匹配原则的自适应容积卡尔曼滤波算法。该算法通过利用新息序列与残差序列来实现对观测噪声协方差和过程噪声协方差矩阵的实时跟踪,进而进行在线调整噪声统计特性,能够有效的改善由于噪声特性未知所引起的滤波发散相关问题。将该算法应用在目标跟踪仿真实验中,结果表明,与标准CKF算法相比,在系统噪声统计特性未知的情况下,该算法具有更好的实时性,不仅抑制了滤波器的发散问题,而且提高了对目标的跟踪精度。 展开更多
关键词 容积卡尔曼滤波算法 协方差匹配 自适应滤波 目标跟踪
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基于时滞系统的模糊自适应容积卡尔曼滤波算法
8
作者 黄晓姣 计甜甜 +1 位作者 玉姣 王文明 《科学技术创新》 2023年第21期101-105,共5页
容积卡尔曼滤波算法作为经典的滤波算法,它有自己的优点,可以有效地提高滤波精度,但滤波过程当中量测噪声统计特性往往不确定,且系统观测还可能存在时滞,文章借鉴转化时滞方程和模糊化的思想,提出一种在观测时滞系统下的模糊自适应容积... 容积卡尔曼滤波算法作为经典的滤波算法,它有自己的优点,可以有效地提高滤波精度,但滤波过程当中量测噪声统计特性往往不确定,且系统观测还可能存在时滞,文章借鉴转化时滞方程和模糊化的思想,提出一种在观测时滞系统下的模糊自适应容积卡尔曼滤波算法。该算法既解决了观测时滞方程的问题,又动态调整量测噪声协方差阵的权值。仿真实验表明,该算法可以有效减小误差且提高滤波精度。 展开更多
关键词 时滞系统 容积卡尔曼滤波 模糊自适应
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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
9
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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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:1
10
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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基于改进卡尔曼滤波的PLC通信弱信号自适应增强研究
11
作者 楚贝贝 李瑞平 《通信电源技术》 2025年第2期34-36,共3页
针对可编程逻辑控制器(Programmable Logic Controller,PLC)通信中弱信号幅值过低导致传输易受干扰、质量不稳定的问题,开展基于改进卡尔曼滤波的PLC通信弱信号自适应增强研究。通过引入改进后的卡尔曼滤波算法,对PLC通信中的信号进行... 针对可编程逻辑控制器(Programmable Logic Controller,PLC)通信中弱信号幅值过低导致传输易受干扰、质量不稳定的问题,开展基于改进卡尔曼滤波的PLC通信弱信号自适应增强研究。通过引入改进后的卡尔曼滤波算法,对PLC通信中的信号进行预处理和滤波,有效降低噪声干扰。同时,结合自适应增强技术,根据信号的实时变化情况,动态调整滤波参数,实现对微弱信号的有效增强。通过对比实验证明,采用新的增强方法后,PLC通信中的弱信号传输质量得到显著提升,信号强度和稳定性均优于现有方法,为PLC通信的优化和升级提供了新的技术途径。 展开更多
关键词 改进卡尔曼滤波 通信 自适应增强 弱信号 可编程逻辑控制器(PLC)
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基于自适应H_(∞)容积卡尔曼滤波的配电网动态状态估计方法
12
作者 粟子聪 廉政 《分布式能源》 2024年第4期43-50,共8页
受负荷随机变化、需求响应参与、分布式电源波动、量测装置种类多等因素的影响,容易出现配电网量测数据值异常,导致配电网动态状态估计精度下降。为了提高配电网状态估计的精度,提出了一种基于自适应H_(∞)容积卡尔曼滤波的配电网动态... 受负荷随机变化、需求响应参与、分布式电源波动、量测装置种类多等因素的影响,容易出现配电网量测数据值异常,导致配电网动态状态估计精度下降。为了提高配电网状态估计的精度,提出了一种基于自适应H_(∞)容积卡尔曼滤波的配电网动态状态估计方法。首先,在容积卡尔曼滤波基础上,将自适应因子和H_(∞)滤波器相结合,对模型误差问题进行处理与限制。其次,结合噪声估值器,对过程噪声中的参数进行在线估计,减少噪声对预测误差的影响。最后,对典型配电网69节点系统进行仿真,仿真结果表明:该方法在系统正常运行、需求响应参与削峰填谷以及负荷发生突变这3种场景下,其估计精度均提高10%以上,保持了相对高的估计精度。 展开更多
关键词 状态估计 容积卡尔曼滤波 H_(∞)滤波 噪声估值器 需求响应
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误差状态卡尔曼滤波的视觉惯性自适应融合定位方法研究 被引量:2
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作者 王鹏 王大为 何晶晶 《航空科学技术》 2024年第4期104-111,共8页
头盔瞄准具(HMS)是近年来新一代战斗机飞行员的辅助瞄准设备,能够帮助飞行员增强战场态势感知能力,对敌方目标进行快速、精准打击。其能正常工作的关键是获取飞行员头部相对于运动飞机的姿态参数。本文结合头盔瞄准具这一应用场景研究... 头盔瞄准具(HMS)是近年来新一代战斗机飞行员的辅助瞄准设备,能够帮助飞行员增强战场态势感知能力,对敌方目标进行快速、精准打击。其能正常工作的关键是获取飞行员头部相对于运动飞机的姿态参数。本文结合头盔瞄准具这一应用场景研究了视觉组合姿态测量关键技术。视觉惯性组合定位能够实现目标位姿测量方法的优势互补,而由于标称噪声矩阵无法绝对准确预测,融合算法的鲁棒性、精度有待进一步提升。针对这一问题,本文提出一种误差状态卡尔曼滤波框架下基于变分贝叶斯推断的视觉惯性自适应融合方法。首先,对于过程噪声使用逆威沙特(Wishart)分布进行建模,之后通过引入隐变量分解一步预测协方差,并结合变分贝叶斯推断实现了对过程噪声协方差矩阵的在线估计。试验证明,在复杂运动及标称噪声协方差矩阵偏移较大的测量条件下,所提位姿测量算法具有较高的精度与鲁棒性,能够完成对靶标的快速、高精度跟踪。 展开更多
关键词 自适应 误差状态卡尔曼滤波 变分贝叶斯 视觉惯性融合 姿态测量
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基于动态噪声自适应无迹卡尔曼滤波的锂离子电池SOC估计 被引量:1
14
作者 尹康涌 孙磊 +4 位作者 李浩秒 郭东亮 肖鹏 王康丽 蒋凯 《储能科学与技术》 CAS CSCD 北大核心 2024年第11期4065-4077,共13页
锂离子电池具有无记忆效应、轻量化、环保等特点,因此常作为电动交通工具、电子设备的能源来源,并适用于各种规模的能源存储。在锂离子电池管理系统中,电池的荷电状态(state of charge,SOC)是最关键的指标之一,其准确估计对于实现电池... 锂离子电池具有无记忆效应、轻量化、环保等特点,因此常作为电动交通工具、电子设备的能源来源,并适用于各种规模的能源存储。在锂离子电池管理系统中,电池的荷电状态(state of charge,SOC)是最关键的指标之一,其准确估计对于实现电池系统的高效能量管理和优化控制至关重要。因此本文提出了一种基于动态噪声自适应无迹卡尔曼滤波的SOC估计方法。首先,通过间歇放电实验获取电池不同SOC下的开路电压,并进一步拟合得到电池的OCV-SOC曲线,接着采用二阶RC等效电路模型对锂离子电池建模,然后通过混合功率脉冲特性工况测试对电池模型参数进行辨识。由于实际应用中锂离子电池为非线性系统且SOC估计精度容易受到噪声的影响,本文在卡尔曼滤波算法的基础上采用无迹变换处理,加入噪声自适应过程,以实现噪声特性自适应估计,动态调整测量噪声与过程噪声,提高算法鲁棒性以及估计精度。最后选取DST与FUDS工况进行验证,结果表明在不同工况下动态噪声自适应无迹卡尔曼滤波算法的估计平均绝对误差、最大绝对误差以及均方根误差相较于自适应无迹卡尔曼滤波、无迹卡尔曼滤波算法均有降低,其平均绝对误差小于0.59%。本文提出的动态噪声自适应无迹卡尔曼滤波算法能够更准确地估计锂离子电池SOC。 展开更多
关键词 动态噪声自适应无迹卡尔曼滤波 荷电状态 二阶RC等效电路模型 无迹卡尔曼滤波
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四驱车辆交互式多模型自适应无迹卡尔曼滤波路面附着系数估计 被引量:1
15
作者 邓浩楠 赵治国 +2 位作者 赵坤 李刚 于勤 《汽车工程》 EI CSCD 北大核心 2024年第8期1357-1369,共13页
路面附着系数对车辆动力学控制性能有重要影响,为准确实时估计路面附着系数,提高算法在不同路面及工况下的估计精度与收敛速度,本文针对分布式四轮驱动车辆,结合7自由度车辆动力学模型和Dugoff轮胎模型,提出了一种基于交互式多模型的自... 路面附着系数对车辆动力学控制性能有重要影响,为准确实时估计路面附着系数,提高算法在不同路面及工况下的估计精度与收敛速度,本文针对分布式四轮驱动车辆,结合7自由度车辆动力学模型和Dugoff轮胎模型,提出了一种基于交互式多模型的自适应无迹卡尔曼滤波(IMM-AUKF)路面附着系数估计方法,首先将改进的Sage-Husa噪声估计器引入到无迹卡尔曼滤波(UKF)算法中,构建了自适应无迹卡尔曼滤波(AUKF)观测器,以对测量噪声进行实时更新并保证其协方差矩阵的正定性,同时提高新观测数据的权重,并增强算法的实时跟踪精度和稳定性;然后通过选择不同的观测变量,分别构建了车辆纵向行驶工况AUKF观测器和横纵向耦合工况AUKF观测器,并利用交互式多模型(IMM)算法进行观测器模型的切换,进而实现算法在车辆不同行驶工况下路面附着系数的准确估计。高附、低附、对接以及对开等路面仿真试验及实车道路试验结果表明,所提出的IMM-AUKF算法相比于传统的UKF算法,具有更高的估计精度与更快的收敛速度,能够适应不同工况下路面附着系数的实时准确估计。 展开更多
关键词 分布式四轮驱动 路面附着系数 交互式多模型 自适应无迹卡尔曼滤波
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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
16
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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强跟踪自适应平方根容积卡尔曼滤波算法 被引量:24
17
作者 徐树生 林孝工 李新飞 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第12期2394-2400,共7页
针对强跟踪滤波器(STF)的理论局限性及不良测量导致的滤波性能下降问题,提出了一种强跟踪自适应平方根容积卡尔曼滤波(SRCKF)算法.利用新息协方差匹配原理,建立对不良测量具有鲁棒性的自适应SRCKF.基于STF的理论框架,采用自适应SRCKF代... 针对强跟踪滤波器(STF)的理论局限性及不良测量导致的滤波性能下降问题,提出了一种强跟踪自适应平方根容积卡尔曼滤波(SRCKF)算法.利用新息协方差匹配原理,建立对不良测量具有鲁棒性的自适应SRCKF.基于STF的理论框架,采用自适应SRCKF代替扩展卡尔曼滤波构建强跟踪自适应SRCKF.该算法兼具STF与自适应SRCKF的优点,在系统同时存在模型不确定性及不良测量时具有良好的滤波性能.仿真验证了所建算法的有效性. 展开更多
关键词 强跟踪滤波 平方根容积卡尔曼滤波 自适应滤波 鲁棒性
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基于加权自适应平方根容积卡尔曼滤波的GPS/INS组合导航方法 被引量:12
18
作者 岳哲 廉保旺 唐成凯 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2018年第3期565-572,共8页
针对GPS/INS组合导航系统中,由于量测噪声统计的不确定性导致平方根容积卡尔曼滤波器(SCKF)滤波精度下降甚至发散的问题,该文提出一种基于加权的自适应SCKF(WASCKF)方法。该方法首先利用移动开窗理论对SCKF新息的协方差阵进行最大似然估... 针对GPS/INS组合导航系统中,由于量测噪声统计的不确定性导致平方根容积卡尔曼滤波器(SCKF)滤波精度下降甚至发散的问题,该文提出一种基于加权的自适应SCKF(WASCKF)方法。该方法首先利用移动开窗理论对SCKF新息的协方差阵进行最大似然估计,实现对测量噪声统计特性的在线调整;然后,利用加权理论,依据窗口内不同时刻信息的有用程度的不同而设置相应的权值,增强对窗口内有用信息的利用。最后,将WASCKF方法应用于GPS/INS组合导航系统中进行仿真验证,并与SCKF和ASCKF方法进行比较,结果表明,在测量噪声统计存在不确定情况下,该文所提出方法的速度误差和位置误差的均方根均小于SCKF和ASCKF方法,能够有效地提高GPS/INS组合导航系统对量测噪声统计不确定的自适应能力与导航性能。 展开更多
关键词 组合导航 量测噪声 容积卡尔曼滤波 加权
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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
19
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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基于自适应无迹卡尔曼滤波的气流角融合方法
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作者 吴云燕 黄天鹏 +2 位作者 刘武 朱雪耀 马钊 《电光与控制》 CSCD 北大核心 2024年第11期109-114,共6页
迎角、侧滑角是影响飞控系统安全的关键参数,而大气数据系统在恶劣天气、机动飞行情况下难以准确测量气流角,在故障隔离失败情况下甚至会引发飞行安全问题。鉴于此,提出基于自适应无迹卡尔曼滤波(AUKF)的气流角融合方法,通过惯导系统和... 迎角、侧滑角是影响飞控系统安全的关键参数,而大气数据系统在恶劣天气、机动飞行情况下难以准确测量气流角,在故障隔离失败情况下甚至会引发飞行安全问题。鉴于此,提出基于自适应无迹卡尔曼滤波(AUKF)的气流角融合方法,通过惯导系统和飞行器动力学模型信息构建滤波模型,同时将自适应滤波思想应用于无迹卡尔曼滤波器,利用观测残差序列构建卡方检验和自适应渐消矩阵,实现了动态飞行、故障情况下气流角的高精度输出。仿真结果表明,所提方法的性能优于传统卡尔曼滤波算法,具有较大的工程应用价值。 展开更多
关键词 迎角 侧滑角 自适应无迹卡尔曼滤波 故障自检测 卡方检验 自适应渐消矩阵
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