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基于改进自适应卡尔曼滤波算法的温室UWB定位技术 被引量:1
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作者 张兆国 朱时亮 +3 位作者 王法安 解开婷 张炅昊 李漫漫 《农业机械学报》 北大核心 2025年第3期494-502,522,共10页
针对农业温室环境中,由于超宽带(Ultra-wideband,UWB)定位技术干扰免疫差和统计特性未知而面临定位精度不足的问题,本文提出一种基于改进自适应卡尔曼滤波(Improved adaptive Kalman filter,IAKF)算法的UWB定位技术。首先,引入异常检测... 针对农业温室环境中,由于超宽带(Ultra-wideband,UWB)定位技术干扰免疫差和统计特性未知而面临定位精度不足的问题,本文提出一种基于改进自适应卡尔曼滤波(Improved adaptive Kalman filter,IAKF)算法的UWB定位技术。首先,引入异常检测机制,以识别滤波过程中的发散现象;进而,通过实时更新量测噪声协方差矩阵,抑制滤波发散,在噪声强波动情况下增强算法适应性;同时,开展3种不同环境噪声下仿真定位试验,对比分析UWB、IAKF、自适应卡尔曼滤波(Adaptive Kalman filter,AKF)及卡尔曼滤波(Kalman filter,KF)算法性能。仿真结果表明,IAKF算法展现出更强的适应性及鲁棒性。以自主开发农用履带车辆为定位载体,于农业温室环境中开展UWB定位试验。试验结果表明,温室环境中,履带车辆在视距(Line of sight,LOS)和非视距(Non line of sight,NLOS)场景下,较AKF和KF算法,IAKF算法定位精度分别提高22.2%、13.0%和20.0%、15.4%。 展开更多
关键词 温室 精确定位 超宽带 改进自适应卡尔曼滤波
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基于自适应形态学滤波与霍夫变换的水声通信信号检测方法
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作者 王洋 沈同圣 +2 位作者 汪涛 乔钢 周锋 《通信学报》 北大核心 2025年第7期29-44,共16页
为了解决水声通信信号检测易受到水下信道环境和严重噪声干扰的问题,基于水声通信信号的结构特征(SC),提出了一种基于自适应形态学滤波(AMF)与霍夫变换(HT)的水声通信信号检测方法。该方法采用短时分数阶傅里叶变换(STFRFT),调整分数阶... 为了解决水声通信信号检测易受到水下信道环境和严重噪声干扰的问题,基于水声通信信号的结构特征(SC),提出了一种基于自适应形态学滤波(AMF)与霍夫变换(HT)的水声通信信号检测方法。该方法采用短时分数阶傅里叶变换(STFRFT),调整分数阶域旋转角度匹配信号相位特性,显著提升时频能量聚集度,形成边界清晰的带状SC;基于时频图像素邻域局部密度设计AMF,动态调整结构元素的尺度因子来增强信号细节SC;构建HT模型,通过全局投票机制检测带状SC,从而实现高效、准确的水声通信信号检测。实验结果表明,不同信道环境下所提方法在泛化能力、检测概率、检测效率方面具有更好的鲁棒性和有效性。 展开更多
关键词 水声通信 信号检测 短时分数阶傅里叶变换 自适应形态学滤波 霍夫变换
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电动汽车状态改进自适应卡尔曼滤波估计测试
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作者 潘明存 乔丽霞 +1 位作者 何勋 董峰 《机械设计与制造》 北大核心 2025年第5期59-63,共5页
为了提高电动汽车状态估计精度,设计了一种新型结构的改进自适应卡尔曼滤波算法(Improved Adaptive Kalman Filter,IAKF)。对滑动窗口长度进行自主调节,同时利用该算法来实现卡尔曼滤波增益以及估计噪声协方差自适应分析,相对传统形式... 为了提高电动汽车状态估计精度,设计了一种新型结构的改进自适应卡尔曼滤波算法(Improved Adaptive Kalman Filter,IAKF)。对滑动窗口长度进行自主调节,同时利用该算法来实现卡尔曼滤波增益以及估计噪声协方差自适应分析,相对传统形式的协方差直接更新方式与噪声协方差自适应算法可以达到更准确的结果。研究结果表明:相对扩展卡尔曼滤波方法(Extended Kalman Filter,EKF)与Sage-Husa自适应扩展卡尔曼滤波(Sage-Husa Adaptive Kalman Filter,SHAKF),IAKF可以达到更高估计精度。当噪声与实际统计特征存在差异时,相对最初误差提高近30倍,精度明显下降。随着最小滑动窗口长度减小后,可以使状态估计过程获得更快动态响应速率。实验测试证明这里估计算法能够达到高估计精度以及良好的鲁棒能力。算法负荷测试结果显示都在1ms内,能够满足10ms内的步长要求,达到算法实时性的效率标准。 展开更多
关键词 电动汽车 状态估计 卡尔曼滤波 分布式驱动 自适应控制
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自适应滤波算法在二次谐波信号降噪中的应用
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作者 邵昊 李博冉 +2 位作者 王凯 张贝 刘超杰 《安全与环境学报》 北大核心 2025年第4期1534-1543,共10页
针对可调谐二极管激光吸收光谱-波长调制光谱(Tunable Diode Laser Absorption Spectroscopy-Wavelength Modulation Spectroscopy, TDLAS-WMS)技术在天然气管道巡检等痕量气体检测过程中常受到光学元件和电子器件噪声对二次谐波信号的... 针对可调谐二极管激光吸收光谱-波长调制光谱(Tunable Diode Laser Absorption Spectroscopy-Wavelength Modulation Spectroscopy, TDLAS-WMS)技术在天然气管道巡检等痕量气体检测过程中常受到光学元件和电子器件噪声对二次谐波信号的干扰问题,为了提高系统检测精度,提出了一种基于吸收峰两侧无吸收翼部分噪声作为参考信号的自适应滤波方法,通过递归更新滤波器权重,动态抑制二次谐波中的非平稳噪声,提升系统的检测精度。试验结果表明,该方法显著提高了系统的信噪比与线性度,滤波后拟合优度R2从0.996 4提升至0.997 3,检测下限由0.201×10^(-6)降低至0.128×10^(-6),降幅约为36.3%。 展开更多
关键词 公共安全 吸收光谱 波长调制光谱 互相关检测 自适应滤波 二次谐波
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高速跳频数据链空域自适应滤波干扰抑制仿真
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作者 刘宏波 王杨锦 梁嘉棋 《火力与指挥控制》 北大核心 2025年第1期41-46,共6页
在复杂电磁环境中,数据链系统容易受到不同干扰样式的电磁干扰,严重影响数据链系统的正常工作,针对高速跳频数据链受到的强电磁干扰问题,研究基于天线阵列的干扰抑制技术,采用子带空域自适应滤波方法,将宽带信号分解为多个窄带信号进行... 在复杂电磁环境中,数据链系统容易受到不同干扰样式的电磁干扰,严重影响数据链系统的正常工作,针对高速跳频数据链受到的强电磁干扰问题,研究基于天线阵列的干扰抑制技术,采用子带空域自适应滤波方法,将宽带信号分解为多个窄带信号进行处理,推导了阵列输出信干噪比和阵列增益方向等计算公式,仿真分析了宽带噪声干扰下的天线阵列增益,结果表明子带空域自适应滤波方法提高了干扰方向的零陷精度,改善了阵列天线接收时存在的零陷偏移和畸变问题。 展开更多
关键词 空时自适应处理 自适应滤波 数据链 干扰对消
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基于改进自适应卡尔曼滤波的遮挡场景人体关节重定位方法研究
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作者 李国友 卢凯 +2 位作者 李宏 张友浪 柴子华 《计算机应用与软件》 北大核心 2025年第5期155-163,共9页
针对Kinect V2受到自身误差和关节遮挡的影响导致采集的人体关节数据出现抖动与缺失的问题,提出将改进的自适应卡尔曼滤波算法与人体运动学特征融合的方法。在自适应卡尔曼滤波算法中引入滤波收敛性判据与骨骼失真系数以减少算法计算量... 针对Kinect V2受到自身误差和关节遮挡的影响导致采集的人体关节数据出现抖动与缺失的问题,提出将改进的自适应卡尔曼滤波算法与人体运动学特征融合的方法。在自适应卡尔曼滤波算法中引入滤波收敛性判据与骨骼失真系数以减少算法计算量并加快自适应参数收敛速度,结合人体骨骼长度不变性与运动连续性获取被遮挡关节的先验坐标测量值,再代入改进的自适应卡尔曼滤波算法以获得被遮挡关节的重定位坐标。实验结果表明,该方法能够满足用户实时性需求,并有效提高人体关节数据准确性。 展开更多
关键词 Kinect V2 骨骼数据 自适应卡尔曼滤波 人体运动学
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联合改进滑模观测器的自适应卡尔曼滤波荷电状态估计
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作者 钱伟 王浩宇 +1 位作者 郭向伟 李万 《电工技术学报》 北大核心 2025年第6期1984-1994,共11页
锂电池荷电状态(SOC)的精确估计对于提高电池能量利用率、保障电池安全运行具有重要意义。针对模型不确定性导致基于卡尔曼滤波(KF)的SOC估计方法精度低的问题,提出一种联合改进型滑模观测器(ISMO)的自适应扩展卡尔曼滤波(AEKF)算法,以... 锂电池荷电状态(SOC)的精确估计对于提高电池能量利用率、保障电池安全运行具有重要意义。针对模型不确定性导致基于卡尔曼滤波(KF)的SOC估计方法精度低的问题,提出一种联合改进型滑模观测器(ISMO)的自适应扩展卡尔曼滤波(AEKF)算法,以实现SOC高精度估计。首先,基于双极化(DP)等效电路模型建立融合饱和函数的ISMO,以降低传统滑模观测器的抖振。其次,设计一种新型自适应衰减因子,以降低过往陈旧测量数据对扩展卡尔曼滤波估计结果的影响,并基于融合饱和函数的ISMO,实现联合ISMO的AEKF估计方法设计。最后,基于自主实验平台获取实测模拟工况数据搭建仿真模型,验证了所提ISMO_AEKF算法在不同工况下,相比于AEKF、ISMO_EKF和其他同类型联合算法,具有更高的估计精度及鲁棒性。 展开更多
关键词 荷电状态 饱和函数 滑模观测器 自适应衰减因子 卡尔曼滤波
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自适应渐消并行扩展H_(∞)滤波SoC估计
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作者 钱伟 王亚丰 +1 位作者 郭向伟 赵大中 《电机与控制学报》 北大核心 2025年第2期136-145,共10页
锂电池荷电状态(SoC)的高精度估算是新能源电动汽车能量管理及稳定运行的重要依据。针对SoC估计,提出一种自适应渐消并行扩展H_(∞)滤波(AFPE_HIF)估计方法。首先,建立双极化(DP)等效电路模型;其次,建立自适应渐消扩展H_(∞)滤波(AFE_H... 锂电池荷电状态(SoC)的高精度估算是新能源电动汽车能量管理及稳定运行的重要依据。针对SoC估计,提出一种自适应渐消并行扩展H_(∞)滤波(AFPE_HIF)估计方法。首先,建立双极化(DP)等效电路模型;其次,建立自适应渐消扩展H_(∞)滤波(AFE_HIF)算法。通过设计新型衰减因子对误差协方差自适应更新,降低旧数据对SoC估计的影响,提高传统扩展H_(∞)滤波(E_HIF)的跟踪速度及估计精度;最后,基于并行运算的思想,提出AFPE_HIF算法,减小自适应渐消扩展H_(∞)滤波算法的运算量。实验结果表明,本文所提AFPE_HIF算法平均绝对误差为0.449 9%,均方根误差为0.710 3%,相比于传统EKF、E_HIF及同类型改进H_(∞)滤波算法具有更高的估计精度和鲁棒性。 展开更多
关键词 锂电池 荷电状态 双极化模型 衰减因子 自适应渐消扩展H_(∞)滤波 并行运算
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复杂环境下无人机组合导航自适应滤波算法 被引量:1
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作者 王卓 刘建娟 +2 位作者 张文卓 宋红亮 姬淼鑫 《传感器与微系统》 北大核心 2025年第1期135-140,共6页
在复杂环境中,无人机(UAW)组合导航系统可能会因量测噪声过大导致定位精度下降。为解决这一问题,提出了一种改进的Sage-Husa自适应滤波算法。首先,采用一种含权重因子的滑动窗口残差卡方检验方法识别故障信号,将系统区分为有/无故障两... 在复杂环境中,无人机(UAW)组合导航系统可能会因量测噪声过大导致定位精度下降。为解决这一问题,提出了一种改进的Sage-Husa自适应滤波算法。首先,采用一种含权重因子的滑动窗口残差卡方检验方法识别故障信号,将系统区分为有/无故障两种状态;然后,在检测出系统故障时,引入可动态调节的遗忘因子估计量测噪声,提高系统的自适应能力;最后,在系统无故障时,引入多重渐消因子修正预测均方误差矩阵,减小陈旧信息对当前滤波的影响。仿真结果表明:改进后的滤波算法可以有效提高故障信号识别准确性以及定位精度。相较于传统Sage-Husa自适应滤波,改进后的算法在东、北、天向定位精度分别提高了46.54%、18.59%及46.24%。 展开更多
关键词 组合导航 自适应滤波 量测噪声 滑动窗口 多重渐消因子
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基于新息自适应卡尔曼滤波地铁测速定位方法 被引量:1
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作者 万俊豪 左建勇 +1 位作者 丁景贤 潘宇 《仪器仪表学报》 北大核心 2025年第1期236-246,共11页
城市轨道交通车辆的测速定位存在可用传感器较少,小半径曲线和大坡度变化线路多,运行工况变化频繁,实时性与精度要求更高等问题。提出了基于新息自适应卡尔曼滤波的测速定位方法,以无人驾驶地铁为研究对象,首先基于先验牵引制动目标级... 城市轨道交通车辆的测速定位存在可用传感器较少,小半径曲线和大坡度变化线路多,运行工况变化频繁,实时性与精度要求更高等问题。提出了基于新息自适应卡尔曼滤波的测速定位方法,以无人驾驶地铁为研究对象,首先基于先验牵引制动目标级位约束,将列车视为一维刚性均布质量模型,考虑列车经过等效变坡点的动力学行为,建立修正机动加速度的列车运动模型。然后基于新息自适应卡尔曼滤波实时估计与修正受到运行工况与线路情况变化影响的统计噪声。最后以3种典型工况的实车数据为例,基于16组动车轴速信息进行测速定位,并对比采用平均轴速法与无自适应估计噪声的常规卡尔曼滤波算法下的6种精度评价指标,结果表明:采用该方法有效修正轮轨蠕滑引起的渐进型数据漂移,减少高速区高频噪声,速度误差均方根为0.349 0 km·h^(-1),制动停车位置误差为0.491 3 m,具备较高的测速与定位精度;在高速区轴速存在1.5%比例随机缺失工况下,速度误差均方根可稳定在0.371 7 km·h^(-1)左右,制动停车位置误差可稳定在0.042 0 m左右,对高速区测量轴速缺失具备较强鲁棒性;在列车滑行工况下,速度误差均方根为0.360 1 km·h^(-1),制动停车位置误差为0.310 5 m,对列车空转滑行具备较强鲁棒性。研究结果能够为无人驾驶地铁列车精确测速定位提供理论依据与工程参考。 展开更多
关键词 无人驾驶地铁 测速定位方法 机动加速度 新息自适应卡尔曼滤波
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归一化LMS自适应滤波器有限字长效应分析
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作者 董巍 郑莹莹 +1 位作者 吕新正 夏子唐 《现代雷达》 北大核心 2025年第8期71-77,共7页
文中讨论了归一化最小均方(LMS)自适应滤波器中有限字长效应,分析了归一化LMS自适应滤波器量化均方误差(MSE)的影响因素。为了使归一化LMS自适应滤波器的有限字长效应在目标检测中满足性能要求,提出了MSE统计分析和目标检测性能分析相... 文中讨论了归一化最小均方(LMS)自适应滤波器中有限字长效应,分析了归一化LMS自适应滤波器量化均方误差(MSE)的影响因素。为了使归一化LMS自适应滤波器的有限字长效应在目标检测中满足性能要求,提出了MSE统计分析和目标检测性能分析相结合的确定归一化LMS自适应滤波器运算字长的方法。文中分析了步长和阶数与归一化LMS自适应滤波器的MSE及目标检测信噪比(SNR)之间的关联性,同时分析了滤波器输出字长、滤波器输入字长和滤波器加权修正字长等参数产生的方差与归一化LMS自适应滤波器的MSE及目标检测SNR之间的联系,并通过仿真实验对分析结果进行了验证。仿真结果表明,用该方法设计的有限字长自适应滤波器,量化MSE最小,目标检测SNR最大,其滤波性能狭义最优。 展开更多
关键词 归一化最小均方 自适应滤波 有限字长效应 均方误差 目标检测
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水下地形多波束幅相联合自适应检测与滤波
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作者 高家伟 翟羽飞 +3 位作者 朱建军 陈宝伟 周天 杜伟东 《哈尔滨工程大学学报》 北大核心 2025年第8期1566-1573,1582,共9页
现代多波束声呐在海洋测绘中具有重要意义,然而传统幅相联合检测算法在复杂水域存在角度分界值难以精准确定、测量易含异常值的问题。为有效避免以上问题对水下地形检测质量所造的影响,本文在质量因子模型的基础上,构建角度判决因子理... 现代多波束声呐在海洋测绘中具有重要意义,然而传统幅相联合检测算法在复杂水域存在角度分界值难以精准确定、测量易含异常值的问题。为有效避免以上问题对水下地形检测质量所造的影响,本文在质量因子模型的基础上,构建角度判决因子理论模型,实现幅相联合检测算法角度分界值的自适应确定,同时构建二次检测与滤波模型对异常值进行实时处理。通过模拟不同坡度地形数据进行仿真试验,验证了角度判决因子理论模型以及异常值二次检测与滤波模型的有效性。湖试结果也进一步表明:在实际环境中角度判决因子模型依然可有效适应不同坡度的地形,实现不同算法间角度分界值的自适应确定,并且二次检测与滤波模型对异常值的检测与滤波依旧高效稳定,与传统坡度滤波算法对比显示,所建立的二次检测模型得出的结果更为平滑,野值点相对更少。本文算法在提升数据质量和减少误差上具有优越性,为获取可靠的地形探测结果提供有效保障。 展开更多
关键词 多波束声呐 幅相联合 角度分界值 质量因子 角度判决因子 自适应确定 异常值检测 滤波处理
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基于改进自适应交互式多模型无迹卡尔曼滤波算法的车辆目标跟踪
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作者 南奔洋 匡兵 景晖 《科学技术与工程》 北大核心 2025年第11期4605-4611,共7页
为解决传统交互式多模型(interactive multiple model, IMM)算法在车辆目标跟踪中存在模型概率变化不明显和跟踪精度不足问题,提出一种改进的自适应IMM-UKF(unscented Kalman filter)算法。首先采用匀速直线、匀加速直线和匀速转弯来建... 为解决传统交互式多模型(interactive multiple model, IMM)算法在车辆目标跟踪中存在模型概率变化不明显和跟踪精度不足问题,提出一种改进的自适应IMM-UKF(unscented Kalman filter)算法。首先采用匀速直线、匀加速直线和匀速转弯来建立车辆的运动模型,并通过无迹卡尔曼滤波对车辆目标进行跟踪。然后将子模型概率变化率作为IMM算法修正参数,对马尔可夫矩阵主对角线和非主对角线元素采用不同的修正策略。最后设置判定窗修正归一化后的马尔可夫矩阵主对角线元素,以扩大匹配模型的概率。结果表明,改进算法模型概率变化更加明显,位置和速度均方根误差均要小于原有算法,有效地提高了跟踪精度。 展开更多
关键词 目标跟踪 交互式多模型 自适应 马尔可夫矩阵 无迹卡尔曼滤波
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分频次有源阻尼自适应调节的混合有源滤波器系统谐振抑制方法
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作者 王程锦 何晋伟 洪芦诚 《高电压技术》 北大核心 2025年第7期3573-3582,I0022,共11页
晶闸管投切型电容器和有源滤波器组成的混合补偿系统是配电网电能质量治理的重要手段,但其易因有源、无源器件相互耦合造成谐振放大和失稳。而传统固定阻尼方法因电网阻抗和电容量大范围频繁变化而失效,使得该方法在混合补偿系统中的应... 晶闸管投切型电容器和有源滤波器组成的混合补偿系统是配电网电能质量治理的重要手段,但其易因有源、无源器件相互耦合造成谐振放大和失稳。而传统固定阻尼方法因电网阻抗和电容量大范围频繁变化而失效,使得该方法在混合补偿系统中的应用长期面临挑战。该文提出了一种分频次有源阻尼系数自适应调节的混合补偿系统谐振抑制方法,其通过有源阻尼强度和极性的主动变化,动态辨识各频段谐振振幅的变化趋势,进而实现不同频次阻尼参数的自趋优调节。该方法可在电网阻抗和设备参数未知、无源电容量宽范围变化等恶劣条件下实现系统的高效谐振抑制。通过对比验证了所提方法相对于传统固定阻尼控制的优越性。 展开更多
关键词 有源阻尼 自适应调节器 谐波补偿 谐振抑制 混合有源滤波
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基于自适应抗噪卡尔曼滤波的组合导航方法 被引量:1
15
作者 张溢 顾晶 《电子测量技术》 北大核心 2025年第2期92-100,共9页
随着自动驾驶的迅速发展,对高精度车辆导航实时定位技术的需求日益迫切。在常用的GNSS/INS组合导航中,自适应卡尔曼滤波是一种常用的状态预测方法,然而,在复杂的动态环境下,其在应对GNSS多路径噪声和实时变化的过程噪声方面存在局限。... 随着自动驾驶的迅速发展,对高精度车辆导航实时定位技术的需求日益迫切。在常用的GNSS/INS组合导航中,自适应卡尔曼滤波是一种常用的状态预测方法,然而,在复杂的动态环境下,其在应对GNSS多路径噪声和实时变化的过程噪声方面存在局限。针对这一问题,本文提出了一种自适应抗噪卡尔曼滤波算法,用于抑制GNSS测量噪声和动态过程噪声。该算法通过变分模态分解-小波去噪对原始GNSS测量数据进行预处理,提高了数据融合的输入精度;其次,在数据融合过程中,加入了随车辆环境实时变化的动态噪声缩放因子。通过以上两个去噪步骤,整体上有效抑制了噪声不确定性对导航精度的干扰。通过仿真模拟和真实车载实验验证了所提方法的有效性,与传统自适应卡尔曼滤波算法相比,本算法的位置估计和速度估计误差分别降低了37.7%和42.8%,显著提升了移动车辆速度和位置的高精度估计能力。 展开更多
关键词 组合导航 自适应卡尔曼滤波 抗噪 传感器融合 变分模态分解
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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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基于自适应双层无迹卡尔曼滤波神经网络的铝电解电流效率预测模型
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作者 方小燕 姚立忠 +2 位作者 罗海军 张玉泽 易军 《控制理论与应用》 北大核心 2025年第3期579-589,共11页
针对铝电解过程强干扰和强时变导致模型精确度和稳定性不佳的难题,本文提出一种基于自适应双层无迹卡尔曼滤波神经网络的建模方法.该方法首先构建一种双层无迹卡尔曼滤波神经网络模型,以提高模型对扰动系统的稳定性.具体为:使用双层无... 针对铝电解过程强干扰和强时变导致模型精确度和稳定性不佳的难题,本文提出一种基于自适应双层无迹卡尔曼滤波神经网络的建模方法.该方法首先构建一种双层无迹卡尔曼滤波神经网络模型,以提高模型对扰动系统的稳定性.具体为:使用双层无迹卡尔曼滤波在线更新神经网络的权值和阈值;然后,在双层无迹卡尔曼滤波神经网络的状态变量均方误差中引入约束调节参数;同时,采用梯度下降法自适应调整比例调节参数,将其均方误差约束至较小的范围内,以此来削弱滤波递归计算过程中误差累积对模型的影响;最后,通过铝电解电流效率预测,验证了本文所提方法具有较高的精确度和稳定性. 展开更多
关键词 铝电解 自适应建模 双层无迹卡尔曼滤波 人工神经网络 电流效率
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基于自适应滤波融合算法的无人船航迹估计
18
作者 姜云超 赵顺毅 +1 位作者 栾小丽 刘飞 《控制工程》 北大核心 2025年第8期1444-1450,共7页
为提高无人船上导航在使用过程中定位的准确性与稳定性,应用了一种航迹融合滤波算法,并在该算法中引入了自适应滤波因子和渐消因子,来提高估计精确度以及克服滤波算法对噪声统计特性的依赖。该方法在滤波过程中动态估计噪声统计特性并... 为提高无人船上导航在使用过程中定位的准确性与稳定性,应用了一种航迹融合滤波算法,并在该算法中引入了自适应滤波因子和渐消因子,来提高估计精确度以及克服滤波算法对噪声统计特性的依赖。该方法在滤波过程中动态估计噪声统计特性并进行发散性判断与抑制。在建立的无人船随机运动状态模型上进行仿真实验,结果表明与标准卡尔曼滤波算法及传统航迹融合滤波算法相比,该算法在精确度、稳定性上均有所提高,在统计噪声未知情况下仍具有较好的航迹估计性能。 展开更多
关键词 航迹融合 滤波发散 自适应滤波 渐消因子
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基于自适应卡尔曼滤波的生理电信号降噪方法
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作者 姜言冰 姚颖闻 +1 位作者 梁兰 林林 《现代电子技术》 北大核心 2025年第10期39-44,共6页
在生理电信号的测量过程中,目标信号往往会受到各种噪声干扰,包括外界的电磁场干扰和内部的其他生理电信号干扰,其中最严重的是工频干扰。这些噪声干扰会给生理电信号的分析和处理带来极大不便,为此,提出一种基于自适应卡尔曼滤波的降... 在生理电信号的测量过程中,目标信号往往会受到各种噪声干扰,包括外界的电磁场干扰和内部的其他生理电信号干扰,其中最严重的是工频干扰。这些噪声干扰会给生理电信号的分析和处理带来极大不便,为此,提出一种基于自适应卡尔曼滤波的降噪方法,以消除生理电信号中混入的工频等噪声干扰。充分利用自适应滤波在动态权重调整方面的优势以及卡尔曼滤波在状态估计方面的准确性,精确地识别并处理目标信号和噪声。通过处理在普通实验环境中采集到的心电信号、眨眼眼电信号和肌电信号,并观察算法处理前后的时域波形和频谱,来检验自适应卡尔曼滤波器为生理电信号降噪的有效性。结果表明:所设计的自适应卡尔曼滤波可以有效消除工频(包括基频及谐波分量)等噪声干扰,使目标信号变得更加清晰干净,且不损坏目标信号的有用成分,其中在50 Hz处的频谱值平均降幅不低于49.31 dB。文中的自适应卡尔曼滤波算法仅需调整部分参数便可适用于多种不同的生理电信号,能有效滤除原始信号中混入的工频及其他噪声干扰,降噪性能稳定且计算复杂度较低,这为生理电信号的分析和处理提供了一种更为有效的解决方案。 展开更多
关键词 自适应滤波 卡尔曼滤波 生理电信号 眼电信号 工频干扰 降噪
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基于双调节因子的GNSS/SINS组合导航Sage-Husa自适应滤波算法
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作者 林雪原 孙炜玮 孙晓范 《大地测量与地球动力学》 北大核心 2025年第7期699-704,共6页
在GNSS/SINS组合导航系统中,当测量噪声方差发生变化时,Sage-Husa自适应滤波算法的测量噪声方差估计功能与故障检测功能有可能相互冲突。为解决该问题,首先,根据故障检测函数设计控制因子,对Sage-Husa自适应滤波算法的测量噪声方差估计... 在GNSS/SINS组合导航系统中,当测量噪声方差发生变化时,Sage-Husa自适应滤波算法的测量噪声方差估计功能与故障检测功能有可能相互冲突。为解决该问题,首先,根据故障检测函数设计控制因子,对Sage-Husa自适应滤波算法的测量噪声方差估计模型进行在线调整;然后,根据Sage-Husa自适应滤波算法严重依赖遗忘因子的特性,设计动态遗忘因子以对测量噪声方差进行准确跟踪,进而提出一种基于双调节因子(控制因子和动态遗忘因子)的Sage-Husa自适应滤波(DRSHAKF)算法;最后,基于施加了容错功能的Sage-Husa自适应滤波(SHAKF)算法及DRSHAKF算法,进行组合导航系统的仿真实验。结果表明,相对于SHAKF算法,DRSHAKF算法可以将测量噪声方差估计功能与故障检测函数进行有机融合,充分利用有用的测量信息,进而提高系统滤波精度。 展开更多
关键词 Sage-Husa算法 自适应滤波算法 组合导航系统 遗忘因子 控制因子
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