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新的自适应渐消扩展卡尔曼滤波在GPS定位中的应用被引量：5: 1; 作者胡辉彭雄明 +1 位作者杨德进李阳达《火力与指挥控制》 CSCD 北大核心 2016年第3期177-182,共6页; 当实际数据出现突变时,基于最小二乘、扩展卡尔曼滤波的GPS定位解算存在定位结果精度低和稳定性差的问题。提出一种自适应渐消扩展卡尔曼滤波算法,通过自适应渐消迭代系统噪声协方差,来实现抑制数据突变影响。试验结果表明:该算法相比... 展开更多; 关键词 GPS 自适应渐消扩展卡尔曼滤波定位精度稳定性; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于自适应渐消扩展卡尔曼滤波的锂离子电池SOC估计被引量：6: 2; 作者赵中华晏晓锋童有为《广西师范大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2023年第1期58-66,共9页; 电池荷电状态(SOC)的准确估计对于电动汽车动力电池的管理至关重要,而电动汽车在实际运行时经常会遇到SOC数据突变的问题,同时所建立的电池模型和噪声模型也存在一定误差,这导致传统扩展卡尔曼滤波算法在SOC估算过程中自适应性和鲁棒性... 展开更多; 关键词荷电状态(SOC) 参数辨识自适应渐消扩展卡尔曼滤波器(afekf) 锂离子电池二阶RC模型; 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... 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

基于自适应渐消EKF的FastSLAM算法被引量：13: 4; 作者刘丹段建民于宏啸《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2016年第3期644-651,共8页; 快速同时定位与建图(fast simultaneous localization and mapping,FastSLAM)算法的采样过程会带来粒子退化问题,为了改进算法的性能,提高估计精度,从研究粒子滤波的建议分布函数出发,提出基于自适应渐消扩展卡尔曼滤波(adaptive fading... 展开更多; 关键词快速同时定位与建图粒子退化自适应渐消扩展卡尔曼滤波建议分布函数; 在线阅读下载PDF 职称材料

STEKF协同残差归一化的感应电机转速辨识方法被引量：13: 5; 作者尹忠刚李国银 +2 位作者张延庆孙向东钟彦儒《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2017年第5期86-96,共11页; 为了提高感应电机无速度传感器矢量控制系统的性能,提出了一种强跟踪扩展卡尔曼滤波(STEKF)协同残差归一化(NR)的自适应转速估计方法。通过将渐消因子引入到状态预测协方差矩阵中,实时在线调整增益矩阵,强迫输出残差序列保持相互正交。... 展开更多; 关键词强跟踪扩展卡尔曼滤波残差归一化自适应转速估计渐消因子; 在线阅读下载PDF 职称材料

水下无人航行器结构环境SFEKF同步构图定位方法被引量：1: 6; 作者张勋王宏健 +2 位作者周佳加边信黔熊磊《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第8期1016-1021,共6页; 针对传统同步构图定位(SLAM)传感器具有数据量大、处理速度慢、实时性差的不足和基于扩展卡尔曼滤波的同步构图定位(EKF-SLAM)具有对水下无人航行器(UUV)位置估计精度低、甚至发散的缺陷,把带次优渐消因子的扩展卡尔曼滤波器应用到了导... 展开更多; 关键词同步构图定位水下无人航行器多元测距声呐带次优渐消因子的扩展卡尔曼滤波器; 在线阅读下载PDF 职称材料

改进强跟踪EKF算法在MEMS姿态解算中的研究: 7; 作者陈志旺姚权允 +2 位作者吕昌昊郭金华彭勇《高技术通讯》 CAS 2023年第5期467-478,共12页; 本文针对四旋翼姿态解算,提出了一种噪声自适应强跟踪扩展卡尔曼滤波算法(ASTEKF)。当机体从平稳状态向机动状态过渡时,由于量测噪声影响会导致算法估计不准确,因此本文首先证明不同时刻新息序列方差满足正交性原理,正交性原理表明,量... 展开更多; 关键词姿态解算扩展卡尔曼滤波(EKF) 强跟踪滤波器次优渐消因子噪声自适应估计器; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于激光雷达的智能车SLAM系统被引量：13: 8; 作者刘丹段建民孟晓燕《激光杂志》北大核心 2018年第7期76-82,共7页; 为了使智能车在室外未知大范围环境中实现真正的自主导航,采用激光雷达传感器获取车辆周围环境信息,基于自适应渐消扩展卡尔曼滤波（AFEKF）和改进的快速联合兼容关联方法设计了一套同时定位与建图（SLAM）系统,简称为AFEKF-SLAM。首先... 展开更多; 关键词激光雷达智能车同时定位与建图自适应渐消扩展卡尔曼滤波快速联合兼容关联方法; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名新的自适应渐消扩展卡尔曼滤波在GPS定位中的应用被引量：5: 1; 作者胡辉彭雄明杨德进李阳达; 机构华东交通大学信息工程学院中国科学院国家授时中心; 出处《火力与指挥控制》 CSCD 北大核心 2016年第3期177-182,共6页; 基金江西省自然科学基金(20142BAB207001) 江西省教育厅科学技术基金资助项目(GJJ14369); 文摘当实际数据出现突变时,基于最小二乘、扩展卡尔曼滤波的GPS定位解算存在定位结果精度低和稳定性差的问题。提出一种自适应渐消扩展卡尔曼滤波算法,通过自适应渐消迭代系统噪声协方差,来实现抑制数据突变影响。试验结果表明:该算法相比最小二乘、扩展卡尔曼滤波,其定位精度有所提高;相比传统渐消扩展卡尔曼滤波,其收敛速度、稳定性有所提高。; 关键词 GPS 自适应渐消扩展卡尔曼滤波定位精度稳定性; Keywords GPS adaptive fading extended kalman filter positioning accuracy stability; 分类号 TN96 [电子电信—信号与信息处理]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于自适应渐消扩展卡尔曼滤波的锂离子电池SOC估计被引量：6: 2; 作者赵中华晏晓锋童有为; 机构桂林电子科技大学信息与通信学院; 出处《广西师范大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2023年第1期58-66,共9页; 基金国家自然科学基金(61961008) 广西创新驱动发展专项(桂科AA18242030)。; 文摘电池荷电状态(SOC)的准确估计对于电动汽车动力电池的管理至关重要,而电动汽车在实际运行时经常会遇到SOC数据突变的问题,同时所建立的电池模型和噪声模型也存在一定误差,这导致传统扩展卡尔曼滤波算法在SOC估算过程中自适应性和鲁棒性较差。针对这些问题,本文提出使用自适应渐消扩展卡尔曼滤波算法(AFEKF),应用于锂离子电池的SOC估计。引入渐消因子对系统噪声协方差进行自适应迭代,从而实时更新最优卡尔曼增益,减少数据突变和电池模型误差等因素带来的影响,通过在复杂工况下的实验对比可知,AFEKF相比于标准EKF(extended Kalman filter),新欧洲驾驶循环工况下SOC估算精度提高0.78个百分点,变电流工况下估算精度提高0.5个百分点,同时在电池SOC初始值不准确的情况下能更快更平稳地收敛到真实值,表明AFEKF算法相比EKF估算SOC具有更高的估算精度和更好的鲁棒性。; 关键词荷电状态(SOC) 参数辨识自适应渐消扩展卡尔曼滤波器(afekf) 锂离子电池二阶RC模型; Keywords state of charge(SOC) parameter identification adaptive fading extended Kalman filter(afekf) lithium ion battery second order RC model; 分类号 TM912 [电气工程—电力电子与电力传动] U469.72 [机械工程—车辆工程] TN713 [电子电信—电路与系统]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名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; 机构西北师范大学物理与电子工程学院甘肃省智能信息技术与应用工程研究中心; 出处《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2020年第2期315-320,共6页; 基金国家自然科学基金项目(61961037) 国家自然科学基金项目(61861041) +1 种基金甘肃省自然科学基金项目(17JR5RA078)。; 文摘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。; 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; Keywords target tracking adaptive filter extended Kalman filter biased factor fading factor; 分类号 TN953 [电子电信—信号与信息处理]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于自适应渐消EKF的FastSLAM算法被引量：13: 4; 作者刘丹段建民于宏啸; 机构北京工业大学城市交通学院; 出处《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2016年第3期644-651,共8页; 基金北京市教委基金项目(JJ002790200802)资助课题; 文摘快速同时定位与建图(fast simultaneous localization and mapping,FastSLAM)算法的采样过程会带来粒子退化问题,为了改进算法的性能,提高估计精度,从研究粒子滤波的建议分布函数出发,提出基于自适应渐消扩展卡尔曼滤波(adaptive fading extended Kalman filter,AFEKF)的FastSLAM算法。该算法基于FastSLAM的基本框架,利用AFEKF产生一种参数可自适应调节的建议分布函数,使其更接近移动机器人的后验位姿概率分布,减缓粒子集的退化。因此在同等粒子数的情况下,该算法有效提高了SLAM精度,以此减少所使用的粒子数,降低算法的复杂度。基于模拟器和标准数据集的实验仿真结果验证了该算法的有效性。; 关键词快速同时定位与建图粒子退化自适应渐消扩展卡尔曼滤波建议分布函数; Keywords fast simultaneous localization and mapping（FastSLAM） particle degradation adaptive fading extended Kalman filter（afekf） proposal distribution; 分类号 TP242.6 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名STEKF协同残差归一化的感应电机转速辨识方法被引量：13: 5; 作者尹忠刚李国银张延庆孙向东钟彦儒; 机构西安理工大学电气工程系电力设备电气绝缘国家重点实验室(西安交通大学); 出处《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2017年第5期86-96,共11页; 基金国家自然科学基金项目(51307139) 陕西省青年科技新星资助项目(2015KJXX-29) 陕西省工业攻关项目(2014K08-30)资助; 文摘为了提高感应电机无速度传感器矢量控制系统的性能,提出了一种强跟踪扩展卡尔曼滤波(STEKF)协同残差归一化(NR)的自适应转速估计方法。通过将渐消因子引入到状态预测协方差矩阵中,实时在线调整增益矩阵,强迫输出残差序列保持相互正交。同时,通过对残差进行归一化处理,自适应地调节渐消因子,消除由残差本身数值差异引起的信息不对称。该文提出的方法提高了系统模型对于实际系统以及外部环境变化的适应性,有效降低了估计误差,满足对于低速的估计要求。对基于STEKF协同残差归一化观测器的感应电机无速度传感器矢量控制系统进行了实验验证,实验结果证明了算法的正确性和有效性。; 关键词强跟踪扩展卡尔曼滤波残差归一化自适应转速估计渐消因子; Keywords Strong tracking extended Kalman filter（STEKF） normalized residuals（NR） adaptive speed estimation fading factor; 分类号 TM343 [电气工程—电机]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名水下无人航行器结构环境SFEKF同步构图定位方法被引量：1: 6; 作者张勋王宏健周佳加边信黔熊磊; 机构哈尔滨工程大学自动化学院; 出处《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第8期1016-1021,共6页; 基金国家自然科学基金资助项目(50979017) 中央高校基本科研业务费专项基金资助项目(HEUCF21026) 2009年教育部高等学校博士学科点专项科研基金资助项目(20092304110008); 文摘针对传统同步构图定位(SLAM)传感器具有数据量大、处理速度慢、实时性差的不足和基于扩展卡尔曼滤波的同步构图定位(EKF-SLAM)具有对水下无人航行器(UUV)位置估计精度低、甚至发散的缺陷,把带次优渐消因子的扩展卡尔曼滤波器应用到了导航系统中,提出了基于多元测距声呐(MRS)的UUV结构环境SFEKF-SLAM(suboptimal fadingextended Kalman filter-SLAM)方法.首先建立基于霍夫变换的水下MRS特征提取模型,设计了基于SFEKF-SLAM的UUV导航系统,利用该系统可以对UUV的状态进行预测,结合MRS信息可以对UUV周围结构环境进行状态更新.海试结果验证了基于霍夫变换的水下MRS模型能够有效提取环境特征,基于SFEKF-SLAM的UUV导航系统相对于常用的基于EKF-SLAM的UUV导航系统具有更高的定位精度,能够构建更加精确的港口堤岸地图.; 关键词同步构图定位水下无人航行器多元测距声呐带次优渐消因子的扩展卡尔曼滤波器; Keywords simultaneous localization and mapping unmanned underwater vehicle multi-ranging sonar suboptimal fading extended Kalman filter; 分类号 TP242.6 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名改进强跟踪EKF算法在MEMS姿态解算中的研究: 7; 作者陈志旺姚权允吕昌昊郭金华彭勇; 机构燕山大学工业计算机控制工程河北重点实验室燕山大学电力电子节能与传动控制河北省重点实验室燕山大学电气工程学院; 出处《高技术通讯》 CAS 2023年第5期467-478,共12页; 基金国家自然科学基金(61573305) 河北省自然科学基金(F2022203038,F2019203511)资助项目。; 文摘本文针对四旋翼姿态解算,提出了一种噪声自适应强跟踪扩展卡尔曼滤波算法(ASTEKF)。当机体从平稳状态向机动状态过渡时,由于量测噪声影响会导致算法估计不准确,因此本文首先证明不同时刻新息序列方差满足正交性原理,正交性原理表明,量测噪声对观测值的准确性影响很大;其次,引入Sage-Husa噪声自适应估计器较准确估计系统量测噪声均值和方差,使观测值更准确;最后,通过满足正交性原理条件公式计算次优渐消因子,将次优渐消因子引入协方差一步预测运算式中,得到强跟踪滤波器。次优渐消因子的引入使得一步预测协方差矩阵增大,即增大强跟踪扩展卡尔曼滤波器增益,使系统增加对观测值权重,得到更准确的状态估计值。离线仿真实验和在线实物实验结果表明了所设计算法的有效性。; 关键词姿态解算扩展卡尔曼滤波(EKF) 强跟踪滤波器次优渐消因子噪声自适应估计器; Keywords attitude algorithm extended Kalman filter(EKF) strong tracking filter suboptimal fading factor noise adaptive estimator; 分类号 V249.1 [航空宇航科学与技术—飞行器设计]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于激光雷达的智能车SLAM系统被引量：13: 8; 作者刘丹段建民孟晓燕; 机构北京工业大学信息学部; 出处《激光杂志》北大核心 2018年第7期76-82,共7页; 基金北京市教委基金项目(No.JJ002790200802); 文摘为了使智能车在室外未知大范围环境中实现真正的自主导航,采用激光雷达传感器获取车辆周围环境信息,基于自适应渐消扩展卡尔曼滤波（AFEKF）和改进的快速联合兼容关联方法设计了一套同时定位与建图（SLAM）系统,简称为AFEKF-SLAM。首先,采用一种基于局部关联策略和聚类分组策略改进的快速联合兼容关联方法解决SLAM中的数据关联问题,为状态估计提供准确的量测-特征匹配关系;其次,采用自适应渐消扩展卡尔曼滤波对车辆状态和环境路标的位置进行估计。基于＂Victoria dataset＂的仿真实验表明,设计的SLAM系统实时性强,获得的定位和建图结果准确,能够为智能车在大范围环境自主导航提供可靠的保障。; 关键词激光雷达智能车同时定位与建图自适应渐消扩展卡尔曼滤波快速联合兼容关联方法; Keywords laser radar intelligent vehicle SLAM afekf fast joint compatible association method; 分类号 TN958.98 [电子电信—信号与信息处理]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	新的自适应渐消扩展卡尔曼滤波在GPS定位中的应用	胡辉彭雄明杨德进李阳达	《火力与指挥控制》 CSCD 北大核心	2016	5	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于自适应渐消扩展卡尔曼滤波的锂离子电池SOC估计	赵中华晏晓锋童有为	《广西师范大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心	2023	6	在线阅读下载PDF 职称材料
3	自适应渐消有偏扩展卡尔曼滤波在目标跟踪中的应用	严春满吴松伦董俊松	《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心	2020	11	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于自适应渐消EKF的FastSLAM算法	刘丹段建民于宏啸	《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心	2016	13	在线阅读下载PDF 职称材料
5	STEKF协同残差归一化的感应电机转速辨识方法	尹忠刚李国银张延庆孙向东钟彦儒	《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心	2017	13	在线阅读下载PDF 职称材料
6	水下无人航行器结构环境SFEKF同步构图定位方法	张勋王宏健周佳加边信黔熊磊	《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2012	1	在线阅读下载PDF 职称材料
7	改进强跟踪EKF算法在MEMS姿态解算中的研究	陈志旺姚权允吕昌昊郭金华彭勇	《高技术通讯》 CAS	2023	0	在线阅读下载PDF 职称材料
8	基于激光雷达的智能车SLAM系统	刘丹段建民孟晓燕	《激光杂志》北大核心	2018	13	在线阅读下载PDF 职称材料