基于自适应双向鲁棒卡尔曼滤波方法的半航空电磁探测高程校正

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作者 王研博 武欣 石金晶 《地球物理学报》 北大核心 2025年第8期3268-3281,共14页

在半航空电磁探测中,传感器的离地高度是重要的反演参数,一般通过传感器GPS高程减去地表高程获得.传感器GPS高程测量具有较高的精度,但在许多实际工作中,测区精细地表高程难以获得.解决上述问题的一种方案是通过航空光学观测构建精细地... 在半航空电磁探测中,传感器的离地高度是重要的反演参数,一般通过传感器GPS高程减去地表高程获得.传感器GPS高程测量具有较高的精度,但在许多实际工作中,测区精细地表高程难以获得.解决上述问题的一种方案是通过航空光学观测构建精细地表模型,但这一方案往往意味着额外增加的人员、工作量与成本.另一方案是采用公开的国际高程观测数据,其在基本保证模型精度的条件下,显著降低了人员与施工成本,因此也有利于半航空电磁探测方法与技术的推广.然而,由于这类高程模型往往基于星载观测,受观测路径上的障碍物影响,其所提供的高程模型将在某些区域存在不合理的跳点.当所设计的测线穿过上述区域时,获得的地表高程剖面将不再连续,从而严重影响后续处理工作.针对上述问题,本文提出一种自适应双向鲁棒卡尔曼滤波方法,其通过马氏距离对原始数据集中的异常值进行识别,并在此基础上使用自适应卡尔曼滤波策略进行处理.本文将该此方法应用于实际高程数据集,并与其他方法进行比较.结果表明,所提出方法获得的校正高程数据准确性高,对确保后续处理的可靠性具有显著意义. 展开更多

关键词 半航空电磁探测 自适应双向鲁棒卡尔曼滤波方法 高程校正

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自适应鲁棒Kalman滤波技术在静电陀螺监控器中的应用研究 被引量：2

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作者 庄良杰 刘玉峰 陈刚 《中国惯性技术学报》 EI CSCD 1998年第4期33-38,共6页

本文重点研究了卡尔曼滤波在静电陀螺监控器（ＥＳＧＭ）参数估计应用中滤波发散的问题。由于系统本身和外部条件的不确定性，很难对系统各状态进行准确的数学描述，造成滤波器不稳定甚至发散。本文提出一种自适应鲁棒滤波方法，并应用... 本文重点研究了卡尔曼滤波在静电陀螺监控器（ＥＳＧＭ）参数估计应用中滤波发散的问题。由于系统本身和外部条件的不确定性，很难对系统各状态进行准确的数学描述，造成滤波器不稳定甚至发散。本文提出一种自适应鲁棒滤波方法，并应用于ＥＳＧＭ的初始标定。研究结果表明，应用该算法，可以有效地抑制由于模型不准而产生的滤波发散现象，大大提高了参数估计的精度。 展开更多

关键词 静电陀螺监控器 自适应鲁棒滤波 初始标定

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一种鲁棒自适应容积卡尔曼滤波方法及其在相对导航中的应用 被引量：10

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作者 张旭 崔乃刚 +2 位作者 王小刚 崔祜涛 秦武韬 《兵工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第1期94-100,共7页

针对无人机编队相对导航系统中视觉导航传感器量测噪声服从非高斯分布的问题,提出一种带噪声估计器的鲁棒自适应容积卡尔曼滤波(CKF)算法。该算法将Huber求解线性回归问题与协方差匹配方法相结合,利用残差序列实时估计,调整系统过程噪... 针对无人机编队相对导航系统中视觉导航传感器量测噪声服从非高斯分布的问题,提出一种带噪声估计器的鲁棒自适应容积卡尔曼滤波(CKF)算法。该算法将Huber求解线性回归问题与协方差匹配方法相结合,利用残差序列实时估计,调整系统过程噪声和量测噪声的统计特性,并采用遗忘加权参数对接收到的测量数据进行加权,从而准确地估计出无人机之间的相对位置、速度和姿态信息,提高了鲁棒CKF算法的自适应能力。仿真结果表明,与标准CKF算法和鲁棒CKF算法相比,该算法对受污染的噪声统计特性有较强的自适应性,估计精度高,鲁棒性更强。 展开更多

关键词 无人机 相对导航 非高斯噪声 鲁棒自适应滤波 鲁棒性

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载波平滑伪距紧组合导航系统鲁棒自适应滤波算法 被引量：2

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作者 钟丽娜 刘建业 +1 位作者 李荣冰 王融 《中国惯性技术学报》 EI CSCD 北大核心 2014年第2期205-210,共6页

传统惯性/卫星紧组合导航系统采用载波相位平滑伪距可以有效提高伪距观测量精度,但平滑伪距后观测量噪声不符合白噪声特性而导致卡尔曼滤波器容易发散;同时由于周跳的存在会更加严重影响滤波器的稳定性。针对上述问题,分析了平滑伪距噪... 传统惯性/卫星紧组合导航系统采用载波相位平滑伪距可以有效提高伪距观测量精度,但平滑伪距后观测量噪声不符合白噪声特性而导致卡尔曼滤波器容易发散;同时由于周跳的存在会更加严重影响滤波器的稳定性。针对上述问题,分析了平滑伪距噪声特性并建立了噪声模型,在此基础上设计了鲁棒自适应滤波算法对观测噪声进行实时估计和补偿,结合抗差估计理论进行滤波以减小观测量噪声水平和模型不确定对滤波器带来的影响。理论分析和仿真结果表明,在复杂环境下,基于载波相位平滑伪距的鲁棒自适应紧组合导航系统定位精度提高了一倍以上。 展开更多

关键词 平滑伪距 鲁棒自适应滤波 载波相位 紧组合

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一种基于动态残差的自适应鲁棒无迹卡尔曼滤波器定位算法 被引量：10

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作者 许万 程兆 +1 位作者 夏瑞东 陈汉成 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第21期2607-2614,共8页

针对标准无迹卡尔曼滤波(UKF)定位算法无法满足移动机器人在不平整地面运动时高精度定位要求的问题,结合抗差估计理论,提出了一种自适应鲁棒无迹卡尔曼滤波器(ARUKF)定位算法。ARUKF根据动态残差对UKF的预测值进行抗差自适应调整,减小... 针对标准无迹卡尔曼滤波(UKF)定位算法无法满足移动机器人在不平整地面运动时高精度定位要求的问题,结合抗差估计理论,提出了一种自适应鲁棒无迹卡尔曼滤波器(ARUKF)定位算法。ARUKF根据动态残差对UKF的预测值进行抗差自适应调整,减小了外部干扰对系统预测值的影响,提高了系统的精度与鲁棒性,通过减少采样过程的运算量加快了运算,并提高了系统实时性。仿真和现场测试结果表明,相较于UKF算法和基于Sage-Husa的改进UKF算法,ARUKF算法对不平整地面产生的扰动能更快收敛,具有更加优异的精度、鲁棒性和实时性,平均距离误差小于2 mm,平均角度误差小于0.016 rad,可以满足更苛刻的建筑施工现场放线要求。 展开更多

关键词 精准定位 抗差估计 动态残差 自适应鲁棒无迹卡尔曼滤波器 移动机器人

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基于鲁棒自适应Kalman滤波平台标定数据处理

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作者 王跃钢 陈苏邑 +2 位作者 蔚跃 雷堰龙 张明源 《科学技术与工程》 北大核心 2012年第26期6853-6856,共4页

惯导系统作为飞行器导航系统的重要组成部分,其精度直接影响到飞行精度。为了实现更精确的导航,通常采用射前自标定技术,从而补偿平台的误差。当飞行器竖立在发射场时,通常会受到各种干扰因素的影响,比如阵风。这些干扰会对射前标定的... 惯导系统作为飞行器导航系统的重要组成部分,其精度直接影响到飞行精度。为了实现更精确的导航,通常采用射前自标定技术,从而补偿平台的误差。当飞行器竖立在发射场时,通常会受到各种干扰因素的影响,比如阵风。这些干扰会对射前标定的精度产生很大的影响。为了更好地补偿这部分干扰带来的误差,利用ARMA(2,1)建立平台漂移模型。考虑到系统噪声的方差和协方差等信息并不可知,而且所建立的模型也会有误差,选用鲁棒自适应卡尔曼滤波对数据进行处理。结果表明,经过处理后的数据方差比原数据方差小很多,可以满足标定精度要求。 展开更多

关键词 鲁棒自适应卡尔曼滤波 平稳时间序列 陀螺漂移 趋势项 建模

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闪烁噪声下轨道机动目标自适应鲁棒跟踪算法 被引量：3

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作者 涂文斌 杨永胜 敬忠良 《计算机工程》 CAS CSCD 2012年第18期11-14,18,共5页

针对闪烁噪声下存在未知机动的空间目标跟踪问题,将自适应鲁棒滤波技术嵌入到无迹卡尔曼滤波,设计自适应鲁棒无迹卡尔曼滤波(ARUKF),再利用ARUKF产生粒子滤波的重要性密度函数,从而得到一种自适应鲁棒无迹粒子滤波(ARUPF)算法。将ARUPF... 针对闪烁噪声下存在未知机动的空间目标跟踪问题,将自适应鲁棒滤波技术嵌入到无迹卡尔曼滤波,设计自适应鲁棒无迹卡尔曼滤波(ARUKF),再利用ARUKF产生粒子滤波的重要性密度函数,从而得到一种自适应鲁棒无迹粒子滤波(ARUPF)算法。将ARUPF与瞬态跟踪模型相结合,对空间机动目标进行自主跟踪。实验结果表明,该算法在跟踪精度和鲁棒性方面优于传统的跟踪算法。 展开更多

关键词 机动目标跟踪 自适应鲁棒滤波 无迹卡尔曼滤波 粒子滤波 闪烁噪声 瞬态模型

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微小卫星鲁棒自适应姿态确定算法 被引量：6

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作者 邢艳军 王永富 陆亚东 《中国空间科学技术》 EI CSCD 北大核心 2015年第1期27-35,共9页

基于磁强计测量的微小卫星姿态确定系统中,由于状态方程和测量方程均为轨道参数的函数,因此在轨道估计存在误差的情况下,标准的扩展卡尔曼滤波算法(Extended Kalman Filter,EKF)并不能获得姿态的最优解。针对轨道确定误差对姿态确定的影... 基于磁强计测量的微小卫星姿态确定系统中,由于状态方程和测量方程均为轨道参数的函数,因此在轨道估计存在误差的情况下,标准的扩展卡尔曼滤波算法(Extended Kalman Filter,EKF)并不能获得姿态的最优解。针对轨道确定误差对姿态确定的影响,基于自适应滤波及鲁棒估计原理,提出了鲁棒自适应卡尔曼滤波(Robust Adaptive Kalman Filter,RAKF)算法。该算法通过构建合理的膨胀因子和自适应因子,自动调节观测噪声方差矩阵和一步预测方差矩阵的大小,从而改变旧有数据及观测信息在滤波中的权重,获得更合理的卡尔曼增益,使滤波器获得近似最优结果。基于标准卡尔曼滤波的稳定性理论,证明了若系统一致完全可控并且一致完全可观,该滤波器是一致渐近稳定的。数学仿真表明,与EKF相比,RAKF能够将欧拉角估计精度从0.3°提高到0.2°,从而证明了该算法的有效性。 展开更多

关键词 磁强计 姿态确定 鲁棒自适应滤波 卡尔曼增益 稳定 微小卫星

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基于交互式模型的多AUV协同导航鲁棒性滤波算法 被引量：7

9

作者 徐博 刘德政 张勋 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2017年第9期2087-2093,共7页

针对多自主式水下潜器(autonomous underwater vehicle,AUV)在协同导航过程中量测异常等问题,提出一种基于交互式模型的多AUV协同导航滤波算法。首先以建立多AUV协同导航基本模型为基础,给出基本的协同导航滤波过程;通过广义最大似然估... 针对多自主式水下潜器(autonomous underwater vehicle,AUV)在协同导航过程中量测异常等问题,提出一种基于交互式模型的多AUV协同导航滤波算法。首先以建立多AUV协同导航基本模型为基础,给出基本的协同导航滤波过程;通过广义最大似然估计的滤波算法对受污染的量测噪声进行处理;进一步地,利用Schweppe形式下的广义最大似然估计解决量测出现的异常情况;运用交互式多模型算法解决由量测噪声时变而造成的滤波精度下降问题。最后仿真结果表明该协同导航滤波算法具有良好的自适应鲁棒性。 展开更多

关键词 交互式多模型 协同导航 广义最大似然估计 自适应鲁棒卡尔曼滤波

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基于变分贝叶斯的容积H_(∞)滤波在无人船载低成本MIMU对准的应用 被引量：1

10

作者 常兴国 吴峻 《科学技术与工程》 北大核心 2024年第11期4552-4559,共8页

无人船在恶劣海况下对其船载低成本微机械惯性测量单元(micro inertial measurement unit,MIMU)进行初始对准,其精度不仅会受到海浪摇摆、浪涌等未知复杂干扰的影响,还会受传感器噪声的影响。针对这一问题,提出基于变分贝叶斯的H_(∞)... 无人船在恶劣海况下对其船载低成本微机械惯性测量单元(micro inertial measurement unit,MIMU)进行初始对准,其精度不仅会受到海浪摇摆、浪涌等未知复杂干扰的影响,还会受传感器噪声的影响。针对这一问题,提出基于变分贝叶斯的H_(∞)滤波算法(variational Bayesian cubature H_(∞)filter,VBCH),从而实现在系统噪声或状态方程不确定且系统噪声和量测噪声同时具有“时变”“厚尾”特性情况下的自适应鲁棒滤波。仿真实验表明,随着MIMU噪声的增大以及各项误差系数的不稳定性增强,系统噪声和状态方程逐渐变得不确定,基于卡尔曼滤波的自适应算法逐渐失效,而本文提出基于H_(∞)控制理论VBCH算法则能够继续保持一定的对准精度和算法鲁棒性:对无人船载低精度MIMU的天向对准精度达到1.5°,东向、北向对准精度能达到0.1°。满足无人船大失准角初始对准的要求,具有一定的应用价值。 展开更多

关键词 无人船对准 抗干扰对准 低成本MIMU对准 VBCH算法 自适应鲁棒滤波

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基于鲁棒自适应融合滤波的姿态解算算法

11

作者 赵正媛 李忠新 +3 位作者 彭建 戴钰铭 李一丁 许晓平 《兵器装备工程学报》 2025年第9期295-302,共8页

针对姿态传感器在精确制导、定向打击、导航定位应用中易受到外界因素干扰的问题,提出了一种融合滤波算法,通过自适应调整观测噪声和误差协方差矩阵的方式,建立鲁棒自适应卡尔曼滤波算法模型,将传感器输出的数据进行融合滤波,并与经典... 针对姿态传感器在精确制导、定向打击、导航定位应用中易受到外界因素干扰的问题,提出了一种融合滤波算法,通过自适应调整观测噪声和误差协方差矩阵的方式,建立鲁棒自适应卡尔曼滤波算法模型,将传感器输出的数据进行融合滤波,并与经典卡尔曼滤波对比,进行仿真验证。结果表明:相比于经典卡尔曼滤波算法,在静止状态下,横滚角误差控制在±0.02°以内,提高了33.3%,俯仰角误差控制在±0.015°以内,提高了50%,偏航角的误差控制在±0.145°以内,提高了46.3%;在运动状态下,读取的横滚角、俯仰角和偏航角姿态由平稳开始发生变化时间分别平均提前了0.91、0.2、1.01 s,横滚角、俯仰角和偏航角的姿态稳定时间分别平均缩短了2.92、1.71、2.54 s。由此可见,鲁棒自适应卡尔曼滤波算法收敛速度更快,得到的姿态信息更精确稳定、实时性和环境适应能力更强。 展开更多

关键词 鲁棒自适应卡尔曼滤波 卡尔曼滤波 姿态解算 数据融合 姿态传感器

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适用于宽温度范围的锂离子电池SOC估计方法 被引量：1

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作者 胡雪峰 常先雷 +2 位作者 刘肖肖 徐威 张文彬 《储能科学与技术》 CAS CSCD 北大核心 2024年第9期2983-2994,共12页

精确的荷电状态(SOC)估计是确保动力电池安全稳定运行的关键所在。然而,在实际应用中,环境温度的变化以及噪声干扰等因素使得SOC的精确估计变得困难重重。为了解决这一问题,本文提出一种基于多新息自适应鲁棒无迹卡尔曼滤波(MIARUKF)算... 精确的荷电状态(SOC)估计是确保动力电池安全稳定运行的关键所在。然而,在实际应用中,环境温度的变化以及噪声干扰等因素使得SOC的精确估计变得困难重重。为了解决这一问题,本文提出一种基于多新息自适应鲁棒无迹卡尔曼滤波(MIARUKF)算法的宽温度范围下锂离子电池SOC多时间尺度联合估计方法,该算法在无迹卡尔曼滤波(UKF)算法的基础上,融合多新息理论、自适应滤波与鲁棒算法。所提算法利用多新息向量对状态估计值进行修正,并对噪声协方差进行及时更新,从而提高SOC的估计精度,通过引入H∞滤波算法来提高该算法的鲁棒性。同时为了降低电池管理系统(BMS)的计算负担,使用UKF算法在宏观时间尺度上在线估计模型参数,采用MIARUKF算法在微观时间尺度上估计电池SOC。最后,在不同SOC初始值、不同温度条件下,对电池SOC的估计结果进行比较和分析,本文所提方法最大绝对误差和平均绝对误差分别为1.05%和0.42%,表明该算法具有较高的精度和较好的鲁棒性。 展开更多

关键词 锂离子电池 荷电状态 多温度 多新息自适应鲁棒无迹卡尔曼滤波

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改进SHAKF算法消除IMU随机误差的研究 被引量：8

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作者 马星河 毕文龙 +1 位作者 朱行 于振子 《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2021年第12期59-67,共9页

针对Sage-Husa自适应卡尔曼滤波(SHAKF)算法在处理惯性测量单元(IMU)时,随机误差容易随着时间的累积而造成滤波发散的问题,提出一种改进的Sage-Husa自适应鲁棒卡尔曼滤波(MSHARKF)算法。首先对IMU构建了合适的模型,再将SHAKF与自适应鲁... 针对Sage-Husa自适应卡尔曼滤波(SHAKF)算法在处理惯性测量单元(IMU)时,随机误差容易随着时间的累积而造成滤波发散的问题,提出一种改进的Sage-Husa自适应鲁棒卡尔曼滤波(MSHARKF)算法。首先对IMU构建了合适的模型,再将SHAKF与自适应鲁棒卡尔曼滤波(ARKF)相结合并纳入改进的时变噪声估计器,再引入最优自适应比例因子α;对量测方程迭代更新,最后得出新的预测协方差矩阵代入原方程。实验结果表明,分别通过Allan方差和均方根误差(RMSE),对MEMS-IMU滤波前后的静/动态数据分析计算得,随机误差噪声分别减小至原数据的1/10000和1/100。与本文其他算法相比,该方法有效地对算法滤波发散进行了抑制,进而提高了IMU的测量精度和长期稳定性。 展开更多

关键词 MEMS-IMU ALLAN方差 自适应鲁棒卡尔曼滤波 随机误差 Sage-Husa自适应卡尔曼滤波

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GARUKF算法在无人船对准中的应用 被引量：3

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作者 郭晓艺 吴峻 《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2020年第2期308-314,共7页

针对无人船在恶劣海况下不仅做大幅摇摆运动,还会遭受海浪的周期性瞬时冲击以及阵发性短时强干扰等影响,提出一种GARUKF算法来提高对准精度,利用投影统计(PS)算法对滑动窗口内的新息向量重新赋权,实现对量测噪声方差阵的实时估计,并利... 针对无人船在恶劣海况下不仅做大幅摇摆运动,还会遭受海浪的周期性瞬时冲击以及阵发性短时强干扰等影响,提出一种GARUKF算法来提高对准精度,利用投影统计(PS)算法对滑动窗口内的新息向量重新赋权,实现对量测噪声方差阵的实时估计,并利用遗传(GA)算法求解自适应因子阵,最优化地调整量测噪声方差阵。与常规自适应鲁棒UKF算法(ARUKF)算法相比,该算法实现了自适应调节能力的最优化。仿真试验表明,本文提出的GARUKF算法在系统遭受短时强干扰以及瞬间冲击等影响时,水平方向对准精度达4′,方位对准精度可达5′。结合半实物实验结果,验证了该算法可有效提高滤波精度和稳定性,满足恶劣海况下无人船对准的要求。 展开更多

关键词 无人船对准 强干扰下对准 遗传-自适应鲁棒UKF滤波 自适应因子阵

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不同温度下的锂电池SOC联合估算 被引量：3

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作者 周坤 张春阳 何佳琦 《重庆理工大学学报（自然科学）》 北大核心 2023年第7期336-342,共7页

为准确估算电动汽车的荷电状态,针对扩展卡尔曼滤波算法存在噪声、鲁棒性差等问题,基于二阶RC等效电路模型,在不同温度下进行脉冲放电实验和最小二乘法离线辨识,再提出双自适应鲁棒扩展卡尔曼滤波(DAREKF)算法对模型参数和SOC进行在线... 为准确估算电动汽车的荷电状态,针对扩展卡尔曼滤波算法存在噪声、鲁棒性差等问题,基于二阶RC等效电路模型,在不同温度下进行脉冲放电实验和最小二乘法离线辨识,再提出双自适应鲁棒扩展卡尔曼滤波(DAREKF)算法对模型参数和SOC进行在线联合估算。仿真结果表明:在常温条件下与AREKF算法相比,所提算法可以使SOC估算误差保持在1.14%以内;在低温条件下,越接近0℃,该算法的误差越小。 展开更多

关键词 二阶RC等效电路模型 模型参数辨识 自适应鲁棒扩展卡尔曼滤波 联合估算

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