基于自适应插值强跟踪扩展卡尔曼滤波的电力系统动态状态估计研究 被引量：21

1

作者 巫春玲 郑克军 +3 位作者 徐先峰 张震 付俊成 胡雯博 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2023年第5期2078-2088,共11页

针对扩展卡尔曼滤波(extended Kalman filter,EKF)算法在电力系统状态估计时存在鲁棒性差,精度被非线性系统的非线性程度制约大等缺点,提出一种自适应插值强跟踪扩展卡尔曼滤波(adaptive interpolation strong tracking extended Kalman... 针对扩展卡尔曼滤波(extended Kalman filter,EKF)算法在电力系统状态估计时存在鲁棒性差,精度被非线性系统的非线性程度制约大等缺点,提出一种自适应插值强跟踪扩展卡尔曼滤波(adaptive interpolation strong tracking extended Kalman filter,AISTEKF)算法,用于电力系统的动态状态估计。新算法利用自适应插值在两个连续采样点之间增加伪量测值,减小了EKF的线性化误差,有效提高了算法估计的精度;此外,该方法在EKF算法基础上引入强跟踪理论,增强了算法估计的鲁棒性。为验证所提出方法的有效性,分别运用EKF算法、自适应插值扩展卡尔曼滤波(adaptive interpolation extended Kalman filter,AIEKF)算法和AISTEKF算法对IEEE-5节点系统和IEEE-30节点系统进行动态状态估计。实验结果表明,与EKF和AIEKF算法相比,无论在高斯噪声环境下还是3种有偏噪声环境下,AISTEKF算法的电压幅值估计精度和电压相角估计精度都有显著性提高。所提出的新算法是一种鲁棒性好且估计精度高的电力系统状态估计方法。 展开更多

关键词 电力系统 动态状态估计 自适应插值强跟踪扩展卡尔曼滤波 电压幅值 电压相角

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于递归本征正交分解与强跟踪扩展卡尔曼滤波的结构损伤识别

2

作者 杨少冲 姚远 +2 位作者 刘家亮 雷振 方有亮 《振动工程学报》 北大核心 2025年第1期117-125,共9页

针对目前已有损伤识别方法难以实时跟踪结构损伤且计算量大的问题,提出了一种基于递归本征正交分解(recursive proper orthogonal decomposition,RPOD)与强跟踪扩展卡尔曼滤波(strong tracking extended Kalman filter,STEKF)相结合的... 针对目前已有损伤识别方法难以实时跟踪结构损伤且计算量大的问题,提出了一种基于递归本征正交分解(recursive proper orthogonal decomposition,RPOD)与强跟踪扩展卡尔曼滤波(strong tracking extended Kalman filter,STEKF)相结合的模型降阶与结构损伤在线识别方法,对动载荷作用下的结构损伤识别进行了研究。利用RPOD方法在线更新并实时建立反映结构状态的降阶模型,解决未知载荷作用下多自由度结构动力分析计算量大且难以收敛的问题,同时跟踪损伤的演化并对其进行定位;通过STEKF方法跟踪降阶模型的状态向量,识别因损伤而退化的降阶模型参数。分别采用六层剪切型框架的数值模拟与三层钢框架的模型试验验证了该方法的可行性,结果表明,所提出的方法能够准确建立降阶模型并跟踪降阶模型参数的时变历程,同时可以有效地识别出剪切型建筑结构损伤的位置和程度,即使在处理高程度噪声时仍有较高的精度。 展开更多

关键词 损伤识别 模型降阶 递归本征正交分解 强跟踪扩展卡尔曼滤波 数据驱动

在线阅读 下载PDF 职称材料

自适应渐消有偏扩展卡尔曼滤波在目标跟踪中的应用 被引量：11

3

作者 严春满 吴松伦 董俊松 《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2020年第2期315-320,共6页

针对机动目标跟踪过程观测矩阵病态导致扩展卡尔曼滤波算法跟踪效果不佳的问题,提出一种自适应渐消有偏扩展卡尔曼滤波算法。该算法以扩展卡尔曼滤波为基本框架,并借鉴Gauss-Markov模型的思想以解决观测矩阵病态问题。算法根据状态估计... 针对机动目标跟踪过程观测矩阵病态导致扩展卡尔曼滤波算法跟踪效果不佳的问题,提出一种自适应渐消有偏扩展卡尔曼滤波算法。该算法以扩展卡尔曼滤波为基本框架,并借鉴Gauss-Markov模型的思想以解决观测矩阵病态问题。算法根据状态估计均方误差最小条件求得有偏因子,以降低病态观测矩阵对滤波估计的影响;根据滤波发散判据提出一种新的渐消因子估计方法,以实时调整预测协方差矩阵,从而改善滤波增益并有效提高目标跟踪精度。仿真结果表明,改进算法比传统扩展卡尔曼滤波对目标跟踪的精度有较大提高,同时稳定性更好。 展开更多

关键词 目标跟踪 自适应滤波 扩展卡尔曼滤波 有偏因子 渐消因子

在线阅读 下载PDF 职称材料

自适应强跟踪卡尔曼滤波在陀螺稳定平台中的应用 被引量：8

4

作者 宋康宁 丛爽 +3 位作者 邓科 尚伟伟 孔德杰 沈宏海 《中国科学技术大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2015年第1期17-22,共6页

考虑陀螺稳定平台速度环控制系统含有陀螺测量噪声,设计了带有系统参数扰动迭代估计的自适应强跟踪卡尔曼滤波器,并与模型参考控制系统相结合,然后将其与现有的PI控制系统进行扰动隔离性能的系统仿真对比实验及其结果分析.实验结果表明... 考虑陀螺稳定平台速度环控制系统含有陀螺测量噪声,设计了带有系统参数扰动迭代估计的自适应强跟踪卡尔曼滤波器,并与模型参考控制系统相结合,然后将其与现有的PI控制系统进行扰动隔离性能的系统仿真对比实验及其结果分析.实验结果表明,所提出的自适应强跟踪卡尔曼滤波器可以进一步提高扰动控制系统的隔离度性能,尤其在把非线性摩擦力补偿一半的情况作为未建模的不确定因素影响情况,所设计的滤波器不但能够稳定地工作,而且模型参考自适应控制系统和PI控制系统的隔离度性能都有明显的提高. 展开更多

关键词 自适应强跟踪卡尔曼滤波器 模型参考自适应控制 陀螺稳定平台 速度环

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于弯道自适应强跟踪卡尔曼滤波的侧向坡度估计算法 被引量：2

5

作者 刘轶材 范志先 +1 位作者 王翔宇 李亮 《同济大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第S01期148-154,共7页

道路的侧向坡度直接影响车辆侧向运动,侧向坡度估计已成为智能汽车稳定控制系统的关键部分之一。然而,侧向坡度与车身侧倾之间存在耦合,且侧向力估计困难,准确的侧向坡度估计难度较大。为此,提出了一种基于加速度传感器的可拓融合侧向... 道路的侧向坡度直接影响车辆侧向运动,侧向坡度估计已成为智能汽车稳定控制系统的关键部分之一。然而,侧向坡度与车身侧倾之间存在耦合,且侧向力估计困难,准确的侧向坡度估计难度较大。为此,提出了一种基于加速度传感器的可拓融合侧向坡度估计算法:首先,提出加速度传感器模型和车辆侧倾模型,采用弯道自适应强跟踪卡尔曼滤波算法(CASTKF)对侧向坡度进行估计;然后,提出基于侧向加速度传感器的直接估计方法,防止CASTKF算法在失去可观性后的错误估计;再后,利用可拓算法对两种模式的估计值进行数据融合;最后,采用硬件在环测试(HIL)验证所提算法的有效性。结果表明,智能汽车的侧向坡度估计中采用CASTKF融合算法具有更高的精度和鲁棒性。 展开更多

关键词 智能汽车 侧向坡度估计 可拓融合 强跟踪卡尔曼滤波 自适应滤波

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于改进型自适应强跟踪卡尔曼滤波的电池SOC估算 被引量：6

6

作者 盛国良 翁朝阳 陆宝春 《南京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第6期689-695,共7页

为解决扩展卡尔曼滤波算法估算锂电池荷电状态(State of charge,SOC)时存在的系统噪声统计不确定性和电池模型不准确性问题,该文提出了一种基于改进型Sage-Husa自适应强跟踪卡尔曼滤波的SOC估算算法。以参数辨识得到的锂电池等效电路模... 为解决扩展卡尔曼滤波算法估算锂电池荷电状态(State of charge,SOC)时存在的系统噪声统计不确定性和电池模型不准确性问题,该文提出了一种基于改进型Sage-Husa自适应强跟踪卡尔曼滤波的SOC估算算法。以参数辨识得到的锂电池等效电路模型为基础,在扩展卡尔曼滤波算法中引入一个强跟踪滤波器的渐消因子来加强跟踪能力,结合可对时变噪声进行特征统计的Sage-Husa自适应滤波器来调整系统噪声参数,实现了锂电池SOC的估算。最后通过锂电池模拟工况实验,验证了该算法相比于扩展卡尔曼滤波具有更高的精度和实用性。 展开更多

关键词 荷电状态 扩展卡尔曼滤波 自适应滤波器 强跟踪滤波器

在线阅读 下载PDF 职称材料

直角坐标系下的水下被动目标跟踪自适应卡尔曼滤波算法 被引量：6

7

作者 石章松 王树宗 刘忠 《声学技术》 EI CSCD 2004年第3期173-177,共5页

针对纯方位被动目标跟踪中,直角坐标系下的扩展卡尔曼滤波器容易发散,导致滤波精度很差的情况,文章中提出了一种直角坐标系下自适应卡尔曼滤波算法,对虚拟噪声进行了估计,动态补偿观测模型的线性化误差,削减系统的观测误差,并对其滤波... 针对纯方位被动目标跟踪中,直角坐标系下的扩展卡尔曼滤波器容易发散,导致滤波精度很差的情况,文章中提出了一种直角坐标系下自适应卡尔曼滤波算法,对虚拟噪声进行了估计,动态补偿观测模型的线性化误差,削减系统的观测误差,并对其滤波理论及其算法进行了研究和仿真,结果表明,该算法提高了滤波的稳定性、快速性和精确性,优于一般的扩展卡尔曼滤波算法。 展开更多

关键词 动目标跟踪 自适应卡尔曼滤波 算法 纯方位 扩展卡尔曼滤波器 线性化 仿真 快速性 动态补偿 虚拟

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于强跟踪滤波器的改进非线性自适应观测器 被引量：2

8

作者 柯晶 乔谊正 钱积新 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2005年第1期111-114,共4页

对基于强跟踪滤波器的非线性自适应观测器(nonlinearadaptiveobserver,NAO)的收敛性进行了分析,给出了NAO局部渐近收敛的充分条件。提出了一种改进非线性自适应观测器(modifiednonlinearadaptiveobserver,MNAO)算法。MNAO在具有强跟踪... 对基于强跟踪滤波器的非线性自适应观测器(nonlinearadaptiveobserver,NAO)的收敛性进行了分析,给出了NAO局部渐近收敛的充分条件。提出了一种改进非线性自适应观测器(modifiednonlinearadaptiveobserver,MNAO)算法。MNAO在具有强跟踪特性的同时对输出测量中的坏数据有较强的鲁棒性。为了降低对初始误差的敏感性,采用一种强跟踪扩展卡尔曼观测器算法启动MNAO。数值仿真示例显示了本方法的有效性。 展开更多

关键词 非线性观测器 扩展卡尔曼滤波器 强跟踪滤波器 自适应观测器

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于强跟踪滤波器的电力系统频率测量算法 被引量：12

9

作者 赵仁德 马帅 +1 位作者 李海舰 吴晓波 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2013年第7期85-90,共6页

频率在电力系统保护与控制、电能质量监测等领域都起到了关键作用。建立了谐波和噪声干扰下的电压信号的复数状态空间描述,提出了基于强跟踪滤波器(Strong Tracking Filter,STF)的电力系统频率测量算法。解决了扩展复数卡尔曼滤波(Exten... 频率在电力系统保护与控制、电能质量监测等领域都起到了关键作用。建立了谐波和噪声干扰下的电压信号的复数状态空间描述,提出了基于强跟踪滤波器(Strong Tracking Filter,STF)的电力系统频率测量算法。解决了扩展复数卡尔曼滤波(Extended Complex Kalmanfilter,ECKF)算法在算法收敛后,系统状态发生突变的情况下需要重置误差协方差阵来重新跟踪这些变化的问题,进一步提高了其动态跟踪速度。通过与鲁棒型扩展复数卡尔曼滤波(Robust Extended Complex Kalman Filter,RECKF)算法的对比仿真表明,STF测频算法在迅速跟踪电压频率、幅值和相位变化的同时又能够保持较低的跟踪误差。 展开更多

关键词 频率测量 强跟踪滤波器 状态空间描述 复数扩展卡尔曼滤波

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于强跟踪延迟滤波算法的互馈双电机联合状态估计 被引量：6

10

作者 陆可 肖建 +1 位作者 陈爽 宫金林 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2008年第36期80-86,共7页

通过分析交流传动互馈实验系统的工作特点,采用联合控制策略实现互馈双电机的高性能控制。为避免传感器安装带来的问题,提出一种新型的联合状态估计方法实现双电机转速、转矩和磁链的同时估计。在感应电机降阶模型的基础上引入运动和转... 通过分析交流传动互馈实验系统的工作特点,采用联合控制策略实现互馈双电机的高性能控制。为避免传感器安装带来的问题,提出一种新型的联合状态估计方法实现双电机转速、转矩和磁链的同时估计。在感应电机降阶模型的基础上引入运动和转矩方程,得到输出方程为一阶状态延迟的四阶模型。在强跟踪滤波算法和延迟扩展卡尔曼滤波算法的基础上,提出适用于上述模型的强跟踪延迟滤波算法,从而建立互馈双电机联合状态估计算法。通过各种工况下的交流传动实验对其进行验证,实验结果表明,该方法能有效估计互馈系统在各种工况下运行时的电机状态,同时在极低速和零速时具有理想的估计精度和跟踪速度,且计算复杂度适中,适用于互馈系统电机状态的在线联合估计。 展开更多

关键词 交流传动互馈实验系统 联合状态估计 强跟踪滤波算法 延迟扩展卡尔曼滤波算法 降阶模型 感应电机

在线阅读 下载PDF 职称材料

加性复合有色噪声干扰下的强跟踪滤波器 被引量：11

11

作者 柯晶 钱积新 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第1期19-22,30,共5页

将周东华等人提出的强跟踪扩展卡尔曼滤波器推广到一类加性复合有色噪声干扰下的非线性时变随机系统。通过增广状态向量 ,线性化非线性的增广状态空间模型和采用等效量测方程 ,加性复合有色噪声干扰下的强跟踪扩展卡尔曼滤波器问题可以... 将周东华等人提出的强跟踪扩展卡尔曼滤波器推广到一类加性复合有色噪声干扰下的非线性时变随机系统。通过增广状态向量 ,线性化非线性的增广状态空间模型和采用等效量测方程 ,加性复合有色噪声干扰下的强跟踪扩展卡尔曼滤波器问题可以转化为过程与量测噪声相关情况下的强跟踪卡尔曼滤波器问题。数值仿真示例显示了方法的有效性。 展开更多

关键词 随机系统 扩展卡尔曼滤波器 强跟踪滤波器 状态估计 有色噪声

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于强跟踪滤波器的PMSM无速度传感器DTC策略 被引量：2

12

作者 徐艳平 郭科 钟彦儒 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2012年第10期2197-2202,共6页

针对扩展卡尔曼滤波器(EKF)对模型误差鲁棒性差的问题,提出了基于强跟踪滤波器(STF)的永磁同步电机(PMSM)无速度传感器直接转矩控制(DTC)策略,该方法利用永磁同步电机定子坐标系下的非线性数学模型和强跟踪滤波技术建立了STF观测器,从... 针对扩展卡尔曼滤波器(EKF)对模型误差鲁棒性差的问题,提出了基于强跟踪滤波器(STF)的永磁同步电机(PMSM)无速度传感器直接转矩控制(DTC)策略,该方法利用永磁同步电机定子坐标系下的非线性数学模型和强跟踪滤波技术建立了STF观测器,从而实现了对电机定子磁链、转速和转子位置的实时在线观测。仿真结果表明,STF观测器可以准确地观测出电机定子磁链和转速,同时与EKF观测器相比,该观测器对于系统参数摄动、外部干扰等系统模型失配具有更强的鲁棒性。 展开更多

关键词 永磁同步电机 直接转矩控制 强跟踪滤波器 扩展卡尔曼滤波器

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于强跟踪滤波器的非线性系统参数辨识方法 被引量：1

13

作者 郭杨 王仕成 +1 位作者 张大巧 陈摩西 《电光与控制》 北大核心 2007年第5期49-51,共3页

提出了一种基于强跟踪滤波器(STF)的非线性系统参数辨识方法,解决了非线性系统的参数辨识问题。避免了利用扩展卡尔曼滤波器(EKF)进行状态估计时,系统趋于稳态而状态突变使得滤波器丧失跟踪能力的问题。最后通过算例比较了本方法与EKF... 提出了一种基于强跟踪滤波器(STF)的非线性系统参数辨识方法,解决了非线性系统的参数辨识问题。避免了利用扩展卡尔曼滤波器(EKF)进行状态估计时,系统趋于稳态而状态突变使得滤波器丧失跟踪能力的问题。最后通过算例比较了本方法与EKF方法。 展开更多

关键词 参数辨识 强跟踪滤波 非线性 扩展卡尔曼滤波 精确制导

在线阅读 下载PDF 职称材料

一种纯方位跟踪中的自适应滤波算法 被引量：2

14

作者 卢晓林 刘健 刘忠 《海军工程大学学报》 CAS 北大核心 2007年第1期86-89,98,共5页

针对纯方位被动目标跟踪中扩展卡尔曼滤波算法易发散的不足,提出了一种自适应的改进算法。该算法利用极大后验噪声估计器Sage-Husa对虚拟观测噪声进行实时在线估计,动态补偿线性化带来的误差。算法的对比仿真分析结果表明,AEKF较之EKF... 针对纯方位被动目标跟踪中扩展卡尔曼滤波算法易发散的不足,提出了一种自适应的改进算法。该算法利用极大后验噪声估计器Sage-Husa对虚拟观测噪声进行实时在线估计,动态补偿线性化带来的误差。算法的对比仿真分析结果表明,AEKF较之EKF滤波效果有所改善,增强了稳定性,提高了精度,为水下纯方位被动目标跟踪的实现提供一种新的方法。 展开更多

关键词 纯方位目标跟踪 扩展卡尔曼滤波 自适应扩展卡尔曼滤波

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于改进强跟踪滤波的广义系统传感器故障诊断及隔离 被引量：6

15

作者 梁天添 王茂 《中国惯性技术学报》 EI CSCD 北大核心 2018年第4期554-560,共7页

在广义系统故障诊断过程中,若系统动态模型中存在不确定性,传统的无迹卡尔曼滤波算法将失去其传感器故障估计精度。为解决该问题,提出一种改进的强跟踪卡尔曼滤波算法以实现广义连续-离散系统的传感器故障诊断及隔离。首先,提出基于多... 在广义系统故障诊断过程中,若系统动态模型中存在不确定性,传统的无迹卡尔曼滤波算法将失去其传感器故障估计精度。为解决该问题,提出一种改进的强跟踪卡尔曼滤波算法以实现广义连续-离散系统的传感器故障诊断及隔离。首先,提出基于多重渐消因子的强跟踪滤波算法以实现动态模型存在不确定性广义连续-离散系统的故障诊断;然后提出一种结合多模型自适应估计的强跟踪卡尔曼滤波(STUKFMMAE)算法以实现传感器故障的有效隔离。最后,针对基于广义连续-离散系统的惯性传感器故障模型提出仿真算例。仿真数据表明,传统无迹卡尔曼滤波对于传感器故障估计误差为0.002左右,而提出的基于多重渐消因子的强跟踪滤波算法对于传感器故障估计误差最大值为未超过4×10^(-4),且STUKFMMAE相较于UKFMMAE算法具有更好的隔离效果。仿真结果验证了设计方案的有效性。 展开更多

关键词 广义系统 连续-离散系统 故障诊断及隔离 多模型自适应估计 强跟踪卡尔曼滤波

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于“当前”统计模型的模糊自适应跟踪算法 被引量：29

16

作者 胡洪涛 敬忠良 +1 位作者 田宏伟 胡士强 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2005年第2期293-295,299,共4页

“当前”统计模型需要预先设定目标最大机动加速度,不能很好的适应各种机动情况。采用模糊推理的方法根据测量新息和新息变化率实时调整目标最大机动加速度,自适应各种机动情况。此外,针对多数传感器测量方程的非线性,采用性能较好的 Un... “当前”统计模型需要预先设定目标最大机动加速度,不能很好的适应各种机动情况。采用模糊推理的方法根据测量新息和新息变化率实时调整目标最大机动加速度,自适应各种机动情况。此外,针对多数传感器测量方程的非线性,采用性能较好的 Unscented Kalman Filter 代替常用的扩展卡尔曼滤波。仿真结果表明,该算法在跟踪精度和收敛速度都优于传统的基于“当前”统计模型的跟踪算法。 展开更多

关键词 模糊自适应 跟踪算法 实时 仿真结果 模糊推理 统计模型 传感器 跟踪精度 新息 扩展卡尔曼滤波

在线阅读 下载PDF 职称材料

一种新的粒子滤波目标跟踪算法 被引量：12

17

作者 高世伟 郭雷 +2 位作者 杨宁 陈亮 杜亚勤 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第3期485-489,共5页

为了进一步提高目标跟踪的性能,采用一种新的建议分布构造方法,即利用状态分割技术和平行扩展卡尔曼滤波技术构造建议分布.依据该方法构造的建议分布相对传统的方法提高了粒子滤波估计的准确性.同时,在新的跟踪算法框架中,将颜色模型和... 为了进一步提高目标跟踪的性能,采用一种新的建议分布构造方法,即利用状态分割技术和平行扩展卡尔曼滤波技术构造建议分布.依据该方法构造的建议分布相对传统的方法提高了粒子滤波估计的准确性.同时,在新的跟踪算法框架中,将颜色模型和形状模型自适应地融合,并结合了一种新的模型更新方法.实验结果证明,该跟踪算法具有较强的适应性和有效性. 展开更多

关键词 目标跟踪 粒子滤波 状态分割 平行扩展卡尔曼滤波 自适应融合

在线阅读 下载PDF 职称材料

机载红外搜索跟踪系统被动定位滤波算法研究 被引量：5

18

作者 冯国强 李伟仁 李战武 《红外与激光工程》 EI CSCD 北大核心 2005年第5期606-611,共6页

首先用扩展卡尔曼滤波算法构建了机载红外搜索跟踪系统被动定位滤波模型,然后针对该滤波算法要求先验的噪声统计及存在系统观测模型线性化误差影响滤波精度的特点,利用虚拟噪声技术,提出了适合于红外搜索跟踪系统被动定位的自适应扩展... 首先用扩展卡尔曼滤波算法构建了机载红外搜索跟踪系统被动定位滤波模型,然后针对该滤波算法要求先验的噪声统计及存在系统观测模型线性化误差影响滤波精度的特点,利用虚拟噪声技术,提出了适合于红外搜索跟踪系统被动定位的自适应扩展卡尔曼滤波算法,该算法实时地估计了虚拟噪声的统计特性,减小了线性化误差,提高了非线性滤波的精度。仿真结果表明,在完全相同的初始条件下,自适应扩展卡尔曼滤波对目标距离和速度的估计结果明显优于扩展卡尔曼滤波,此算法具有很高的工程应用价值。 展开更多

关键词 红外搜索跟踪系统 被动定位 扩展卡尔曼滤波 自适应扩展卡尔曼滤波 虚拟噪声

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于自适应脉冲间隔的火控雷达目标跟踪技术 被引量：3

19

作者 李成玉 杨小龙 +2 位作者 韩壮志 李志强 何强 《计算机工程》 CAS CSCD 2012年第21期276-278,282,共4页

为了能在提高雷达生存能力的同时,保持雷达的跟踪能力,提出一种基于自适应脉冲间隔的目标跟踪技术。给出火控雷达的信号模型及其改进的时域信号,分析基于匀加速运动模型的扩展卡尔曼滤波算法,研究脉冲间隔的自适应变化规律及信号的截获... 为了能在提高雷达生存能力的同时,保持雷达的跟踪能力,提出一种基于自适应脉冲间隔的目标跟踪技术。给出火控雷达的信号模型及其改进的时域信号,分析基于匀加速运动模型的扩展卡尔曼滤波算法,研究脉冲间隔的自适应变化规律及信号的截获概率。仿真结果表明,该技术能准确跟踪目标,延长信号截获时间,从而降低侦察系统对火控雷达的截获概率。 展开更多

关键词 火控雷达 目标跟踪 匀加速 自适应脉冲间隔 扩展卡尔曼滤波 截获概率

在线阅读 下载PDF 职称材料

用于弹道目标跟踪的新的非线性滤波算法 被引量：2

20

作者 巫春玲 韩崇昭 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2011年第20期20-23,共4页

针对再入阶段弹道目标的跟踪问题,提出一种新的自适应滤波算法,即强跟踪有限差分扩展卡尔曼滤波(STFDEKF)算法,用于非线性系统的目标跟踪。该方法使用Sterling内插公式进行多项式的近似,从而实现对非线性函数的近似,避免了非线性函数的... 针对再入阶段弹道目标的跟踪问题,提出一种新的自适应滤波算法,即强跟踪有限差分扩展卡尔曼滤波(STFDEKF)算法,用于非线性系统的目标跟踪。该方法使用Sterling内插公式进行多项式的近似,从而实现对非线性函数的近似,避免了非线性函数的求导运算;并且算法中引入强跟踪的因子来修正先验的协方差矩阵。新算法改进了跟踪精度,扩大了应用范围,增强了滤波收敛性。仿真实验将新算法与扩展卡尔曼滤波器(EKF)、有限差分扩展卡尔曼滤波器(FDEKF)进行了比较,结果表明,STFDEKF在跟踪精度和滤波可靠性上均优于EKF和FDEKF,但其计算复杂性更大。得出结论,STFDEKF是个很有效的非线性滤波算法。 展开更多

关键词 弹道目标跟踪 扩展卡尔曼滤波 有限差分 强跟踪

在线阅读 下载PDF 职称材料