期刊文献+
共找到268篇文章
< 1 2 14 >
每页显示 20 50 100
自适应Sage-Husa粒子滤波及其在组合导航中的应用 被引量:15
1
作者 薛丽 高社生 胡高歌 《中国惯性技术学报》 EI CSCD 北大核心 2013年第1期84-88,共5页
针对非线性滤波问题,提出一种新的自适应Sage-Husa粒子滤波算法。通过Sage-Husa滤波方法计算状态估值和协方差阵来获得重要性密度分布函数,充分考虑了最新量测信息的影响,并利用欧氏距离和反映量测噪声统计特性的精度因子自适应地调整... 针对非线性滤波问题,提出一种新的自适应Sage-Husa粒子滤波算法。通过Sage-Husa滤波方法计算状态估值和协方差阵来获得重要性密度分布函数,充分考虑了最新量测信息的影响,并利用欧氏距离和反映量测噪声统计特性的精度因子自适应地调整粒子权值的分布,降低粒子退化程度,提高了滤波精度,适用于非线性非高斯系统模型的滤波问题。将提出的算法应用于SINS/SAR组合导航系统中,与扩展Kalman滤波和粒子滤波比较,仿真结果表明,自适应Sage-Husa粒子滤波能提高导航系统定位的解算精度,得到的东向和北向定位误差控制在?5.3m附近,其性能明显优于扩展Kalman滤波和粒子滤波。 展开更多
关键词 粒子滤波 sage-husa滤波 自适应sage-husa粒子滤波 SINS SAR组合导航
在线阅读 下载PDF
基于双调节因子的GNSS/SINS组合导航Sage-Husa自适应滤波算法
2
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
在线阅读 下载PDF
Sage-Husa自适应卡尔曼滤波在超声波时差测量中的应用
3
作者 洪利 尹晓琦 +6 位作者 杨航 张兴宇 陈嘉雪 李晨雪 姜坤 王赫鑫 李正豪 《传感技术学报》 北大核心 2025年第1期150-154,共5页
在超声波时差法测量系统中,由于时差测量过程干扰因素的影响,时差数据在采集的过程中会出现误差,因此,引入Sage-Husa自适应卡尔曼滤波算法对时差数据进行滤波,该算法通过更新系统噪声和过程协方差实现对时差数据的误差估计。在Sage-Hus... 在超声波时差法测量系统中,由于时差测量过程干扰因素的影响,时差数据在采集的过程中会出现误差,因此,引入Sage-Husa自适应卡尔曼滤波算法对时差数据进行滤波,该算法通过更新系统噪声和过程协方差实现对时差数据的误差估计。在Sage-Husa自适应滤波过程中,如果没有预先设置初始值或时差数据变化较大,则第二个滤波后的数据就更新为实测的时差值。当测量的时差数据变化不大时,从滤波结果图中观察到滤波结果近似为直线。在实验中,通过将不同流量点的滤波数据与标准时差数据进行比较,可以看出通过该算法滤波后时差的误差在有效范围之内。 展开更多
关键词 流量数据处理 时差滤波 sage-husa自适应卡尔曼 标准时差 系统噪声 过程协方差
在线阅读 下载PDF
基于双自适应扩展粒子滤波器的锂离子电池状态联合估计 被引量:13
4
作者 刘旖琦 雷万钧 +2 位作者 刘茜 高乙朝 董明 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第2期607-616,共10页
为了更好地优化电池的能量管理,提高电池的利用效率,加强电池的安全性能,有必要对锂离子电池的荷电状态(SOC)和健康状态(SOH)进行精确估计。为解决噪声协方差取值和粒子采样分布问题,该文首先提出自适应扩展粒子滤波(AEPF)算法,根据状... 为了更好地优化电池的能量管理,提高电池的利用效率,加强电池的安全性能,有必要对锂离子电池的荷电状态(SOC)和健康状态(SOH)进行精确估计。为解决噪声协方差取值和粒子采样分布问题,该文首先提出自适应扩展粒子滤波(AEPF)算法,根据状态向量预测的准确度自适应调整噪声协方差,并利用扩展卡尔曼滤波实现粒子分布函数的局部线性化。随后利用双自适应扩展粒子滤波(DAEPF)算法进一步实现电池SOC和SOH的联合估计,避免电池使用过程中模型参数变化对SOC估计的影响,并结合多时间尺度的方法节约所需的计算资源。最后在动态工况条件下对不同电池模型与算法进行对照实验,结果表明,改进后的算法收敛速度明显提升,且能够显著地提高电池的SOC与SOH的估计精度。 展开更多
关键词 锂离子电池 分数阶模型 荷电状态 健康状态 自适应扩展粒子滤波
在线阅读 下载PDF
结合粒子滤波状态观测的滑模自适应主动悬架控制 被引量:1
5
作者 吴晓建 邹亮 +3 位作者 张铭浩 江会华 刘卫东 胡家琦 《湖南大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第12期19-29,共11页
主动悬架控制算法面向应用时将面临参数摄动及算法中状态量无法直接获取问题,发展基于状态观测的鲁棒控制算法是关键.本文建立半车侧倾悬架动力学模型,采用非线性滤波函数对悬架动挠度和车身垂向加速度进行协调,再将之与模糊滑模算法相... 主动悬架控制算法面向应用时将面临参数摄动及算法中状态量无法直接获取问题,发展基于状态观测的鲁棒控制算法是关键.本文建立半车侧倾悬架动力学模型,采用非线性滤波函数对悬架动挠度和车身垂向加速度进行协调,再将之与模糊滑模算法相结合,利用模糊逼近实现滑模切换的连续化以改善抖振问题.在此基础上,通过Lyapunov方法进行参数摄动情况下的控制系统稳定性证明及参数自适应律设计.同时,针对算法中无法直接测量的状态量,设计粒子滤波状态观测器以实时估计其状态值.最后,分别在正弦路面激励和随机路面激励等典型工况下进行仿真分析.结果表明:所设计的观测器能够实时准确提供控制算法所需的状态信息,具有参数自适应性的模糊滑模控制器表现出良好的鲁棒适应性,能更大幅度改善车身姿态和平顺性. 展开更多
关键词 主动悬架 粒子滤波状态观测器 参数自适应 模糊滑模
在线阅读 下载PDF
基于指数加权平均的GNSS/SINS组合导航系统Sage-Husa自适应卡尔曼滤波算法
6
作者 林雪原 孙炜玮 《大地测量与地球动力学》 CSCD 北大核心 2024年第12期1287-1292,1320,共7页
测量噪声异常会导致GNSS/SINS组合导航系统滤波精度下降,甚至滤波发散。为解决该问题,首先提出适用于组合导航系统的Sage-Husa自适应卡尔曼滤波方法SHAKF;然后根据滤波新息协方差的理论估计值及实际估计值构建控制因子,提出测量噪声均... 测量噪声异常会导致GNSS/SINS组合导航系统滤波精度下降,甚至滤波发散。为解决该问题,首先提出适用于组合导航系统的Sage-Husa自适应卡尔曼滤波方法SHAKF;然后根据滤波新息协方差的理论估计值及实际估计值构建控制因子,提出测量噪声均方差突变起始时刻及结束时刻的检测方法,构建基于指数函数变化规律的遗忘因子,进而提出基于指数加权平均的Sage-Husa自适应卡尔曼滤波方法EWASHAKF;最后将EWASHAKF应用于GNSS/SINS组合导航系统,并进行仿真实验。结果表明,相对于SHAKF,EWASHAKF能够准确地跟踪测量噪声均方差的各种变化,进而提高组合导航系统的滤波精度。 展开更多
关键词 sage-husa算法 组合导航系统 自适应卡尔曼滤波算法 控制因子 遗忘因子
在线阅读 下载PDF
区间量测下自适应交互多模型箱粒子滤波机动目标跟踪
7
作者 张俊根 《电讯技术》 北大核心 2024年第4期591-597,共7页
针对现有交互多模型箱粒子滤波(Interacting Multiple Model Box Particle Filter,IMMBPF)算法在区间量测目标跟踪过程中模型切换和跟踪精度方面的不足,结合自适应交互多模型算法,提出了一种自适应交互多模型箱粒子滤波(Adaptive IMMBPF... 针对现有交互多模型箱粒子滤波(Interacting Multiple Model Box Particle Filter,IMMBPF)算法在区间量测目标跟踪过程中模型切换和跟踪精度方面的不足,结合自适应交互多模型算法,提出了一种自适应交互多模型箱粒子滤波(Adaptive IMMBPF,AIMMBPF)算法。该算法利用模型似然后验信息构建修正因子,并结合阈值对马尔可夫转移概率矩阵进行自适应修正,使得匹配模型的概率快速增大,并且可以减小非匹配模型的影响,即使在目标运动模型先验信息不足或者不准确情况下,也能对模型转移概率进行自适应更新。对于量测常受到未知分布和偏差的区间误差所影响而呈现区间形式的问题,将箱粒子代替普通粒子,拟合后验概率密度从而进行滤波。仿真结果表明,相比于原有算法,该算法在区间量测机动目标跟踪的应用中,拥有更优的模型匹配度和目标跟踪精度。 展开更多
关键词 机动目标跟踪 粒子滤波 自适应交互多模型 区间量测 转移概率矩阵
在线阅读 下载PDF
基于改进自适应滤波的MEMS陀螺振动误差抑制研究 被引量:4
8
作者 陈杰 侯帅康 +1 位作者 刘玉县 何春华 《传感器与微系统》 CSCD 北大核心 2024年第4期61-63,67,共4页
本文提出一种基于改进自适应滤波的MEMS陀螺随机振动误差的补偿算法。该算法采用简化Sage-Husa自适应滤波算法估计量测噪声,并通过协方差匹配技术引入收敛性判据抑制了滤波的发散,它提高了实时性且减少了计算量。实验结果表明:经过改进... 本文提出一种基于改进自适应滤波的MEMS陀螺随机振动误差的补偿算法。该算法采用简化Sage-Husa自适应滤波算法估计量测噪声,并通过协方差匹配技术引入收敛性判据抑制了滤波的发散,它提高了实时性且减少了计算量。实验结果表明:经过改进算法滤波后,MEMS陀螺随机振动误差的方差减少97.76%,与常规卡尔曼滤波相比,改进算法的方差减少了72.66%,验证了改进的自适应卡尔曼滤波算法可以有效地抑制MEMS陀螺因随机振动引起的输出误差。 展开更多
关键词 MEMS陀螺 简化sage-husa自适应滤波 时间序列模型
在线阅读 下载PDF
改进的Sage-Husa自适应滤波及其应用 被引量:61
9
作者 鲁平 赵龙 陈哲 《系统仿真学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第15期3503-3505,共3页
为防止滤波发散和提高系统的实时性,提出了一种基于协方差匹配技术的自适应滤波方法。该方法将协方差匹配技术和一种简化的Sage-Husa自适应滤波算法相结合,通过滤波的状态确定量测噪声协方差阵的值,在线估计噪声的统计特性实现自适应滤... 为防止滤波发散和提高系统的实时性,提出了一种基于协方差匹配技术的自适应滤波方法。该方法将协方差匹配技术和一种简化的Sage-Husa自适应滤波算法相结合,通过滤波的状态确定量测噪声协方差阵的值,在线估计噪声的统计特性实现自适应滤波。将该算法应用到惯导/双星(INS/DS)组合导航系统中,并和简化的Sage-Husa自适应滤波算法进行仿真比较。仿真结果表明,在滤波精度相当的情况下,新算法简化了运算,提高了实时性。 展开更多
关键词 sage-husa自适应滤波 协方差匹配技术 实时性 组合导航系统
在线阅读 下载PDF
移动机器人自适应抗差无迹粒子滤波定位算法 被引量:16
10
作者 刘洞波 杨高波 +2 位作者 肖鹏 屈喜龙 刘长松 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第5期1131-1137,共7页
针对机器人定位过程中传感器感知信息存在野值,加剧粒子退化,导致机器人状态参数滤波值失真,甚至出现定位失败的问题,提出一种机器人自适应抗差无迹粒子滤波定位算法。在重要性采样阶段利用无迹卡尔曼滤波产生优选的建议分布函数,降低... 针对机器人定位过程中传感器感知信息存在野值,加剧粒子退化,导致机器人状态参数滤波值失真,甚至出现定位失败的问题,提出一种机器人自适应抗差无迹粒子滤波定位算法。在重要性采样阶段利用无迹卡尔曼滤波产生优选的建议分布函数,降低系统估计误差,同时有效提升系统的抗噪声能力。同时利用抗差估计原理构造抗差方差分量统计量,并由该统计量引入的自适应因子调节增益矩阵,减弱野值对滤波的影响。实验结果表明,当观测数据中存在野值时,该算法能够有效地控制观测异常误差的影响,定位精度得到了很大提高,并在不同系统噪声和观测噪声方差下,具有较强的鲁棒性和实时性。 展开更多
关键词 移动机器人 自适应抗差滤波 等价权函数 自适应因子 无迹粒子滤波
在线阅读 下载PDF
一种新型的基于自适应遗传算法的粒子滤波算法 被引量:11
11
作者 汪荣贵 李孟敏 +1 位作者 吴昊 沈法琳 《中国科学技术大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2011年第2期134-141,共8页
针对粒子滤波算法的退化以及粒子多样性减弱问题,设计了一种新的基于自适应遗传算法的粒子滤波算法.该算法首先用粒子的重要性权重来度量其适应度值,依据粒子的适应度值自适应确定粒子进行遗传操作的概率;然后对选出的粒子实施交叉、变... 针对粒子滤波算法的退化以及粒子多样性减弱问题,设计了一种新的基于自适应遗传算法的粒子滤波算法.该算法首先用粒子的重要性权重来度量其适应度值,依据粒子的适应度值自适应确定粒子进行遗传操作的概率;然后对选出的粒子实施交叉、变异操作;最后重新评估粒子的适应度并进行状态估计.这种可自适应调节概率的遗传操作能对粒子进行移动,从而提升了粒子的多样性,并使得粒子都能分布在状态的后验概率密度分布的周围.实验结果表明,该算法可有效提高非线性系统状态的估计精度,尤其在系统状态发生突变时,可以得到较好的估计精度. 展开更多
关键词 粒子滤波 遗传算法 粒子退化 自适应 粒子多样性
在线阅读 下载PDF
基于改进Sage-Husa的自适应无迹卡尔曼滤波的锂离子电池SOC估计 被引量:32
12
作者 杨海学 张继业 张晗 《电工电能新技术》 CSCD 北大核心 2016年第1期30-35,共6页
扩展卡尔曼滤波(EKF)算法估计锂离子动力电池荷电状态(SOC)时,由于系统噪声的不确定,可能导致估计算法不精确,并且算法中的线性化处理受电池模型的影响很大。为了解决上述两个问题,本文采用改进Sage-Husa的自适应无迹卡尔曼滤波法(AUKF... 扩展卡尔曼滤波(EKF)算法估计锂离子动力电池荷电状态(SOC)时,由于系统噪声的不确定,可能导致估计算法不精确,并且算法中的线性化处理受电池模型的影响很大。为了解决上述两个问题,本文采用改进Sage-Husa的自适应无迹卡尔曼滤波法(AUKF)来动态地估计多元复合锂离子电池的SOC。与EKF相比,改进Sage-Husa的自适应卡尔曼滤波法提高了SOC估计的精度,并能够实时修正微小的模型误差带来的SOC估计误差,实时的工况模拟证明了该算法更适用于多元复合锂离子电池的动态SOC估计。 展开更多
关键词 多元锂离子动力电池 SOC 状态估计 自适应 无迹卡尔曼滤波 sage-husa
在线阅读 下载PDF
基于自适应无迹粒子滤波的SINS大方位失准角初始对准 被引量:11
13
作者 孙进 徐晓苏 +1 位作者 刘义亭 张利斌 《中国惯性技术学报》 EI CSCD 北大核心 2016年第2期154-159,共6页
针对捷联惯导系统大方位失准的情况进行分析,提出了采用了自适应UPF滤波进行初始对准的方法。该滤波器基于强跟踪滤波器的思想,通过引入衰减记忆因子有效增强当前信息残差对系统的修正作用,在一定程度上降低了由于系统简化、噪声统计特... 针对捷联惯导系统大方位失准的情况进行分析,提出了采用了自适应UPF滤波进行初始对准的方法。该滤波器基于强跟踪滤波器的思想,通过引入衰减记忆因子有效增强当前信息残差对系统的修正作用,在一定程度上降低了由于系统简化、噪声统计特性不确定对系统造成的影响,同时较好地克服了UPF中粒子退化的现象。当系统噪声统计特性确定时,自适应UPF水平对准时间比UPF对准时间大约少200 s,方位对准时间大约少150 s,对准结束后,自适应UPF对准的纵摇、横摇以及航向误差均值分别为?0.018?、0.0074?、?0.8609?,UPF对准对应的值分别为0.0209?、0.0189?、1.0983?。当系统噪声统计特性不确定时,自适应UPF水平对准时间比UPF对准时间大约少400 s,方位对准时间大约少450 s,对准结束后,自适应UPF对准的纵摇、横摇以及航向误差均值分别为0.0105?、0.0122?、?0.7304?,UPF对准对应的值分别为0.0454?、0.0278?、2.8174?。仿真结果表明:在系统噪声统计特性确定或不确定的情况下,自适应UPF能在一定程度上提高大方位失准捷联惯导系统的初始对准速度和对准精度。 展开更多
关键词 捷联惯导系统 大失准角 初始对准 无迹粒子滤波 自适应无迹粒子滤波
在线阅读 下载PDF
用于状态估计的自适应粒子滤波 被引量:10
14
作者 邓小龙 谢剑英 郭为忠 《华南理工大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第1期57-61,共5页
分析了粒子滤波的性能关键,提出了一种新的自适应粒子滤波算法.该算法采用一种新提议分布,即将UKF(Unscented Kalman Filter)与自适应强跟踪滤波器(STF)相结合.新提议分布通过UKF构造粒子群,而粒子群中的每个粒子中的每个sigma点用STF... 分析了粒子滤波的性能关键,提出了一种新的自适应粒子滤波算法.该算法采用一种新提议分布,即将UKF(Unscented Kalman Filter)与自适应强跟踪滤波器(STF)相结合.新提议分布通过UKF构造粒子群,而粒子群中的每个粒子中的每个sigma点用STF来更新,它可以在线调节因子而使得算法自适应.非线性状态估计仿真试验证实了改进的粒子滤波算法的有效性. 展开更多
关键词 粒子滤波 状态估计 UKF 自适应滤波 强跟踪滤波
在线阅读 下载PDF
渐消自适应Unscented粒子滤波及其在组合导航中的应用 被引量:9
15
作者 高社生 薛丽 魏文辉 《西北工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第1期27-31,共5页
提出一种新的渐消自适应Unscented粒子滤波算法,通过Sigma点来获取状态估值和协方差阵,利用渐消因子自适应的调节权值大小,得到一种参数可调节的重要性密度函数。该重要性密度函数考虑了最新量测的影响,更合理地利用有效信息,保证了粒... 提出一种新的渐消自适应Unscented粒子滤波算法,通过Sigma点来获取状态估值和协方差阵,利用渐消因子自适应的调节权值大小,得到一种参数可调节的重要性密度函数。该重要性密度函数考虑了最新量测的影响,更合理地利用有效信息,保证了粒子多样性,使滤波性能明显改善,能更好地解决非线性非高斯系统模型的滤波问题。将提出的算法应用于SINS/SAR组合导航系统中,与扩展Kalman滤波和渐消自适应扩展Kalman滤波比较,仿真结果表明,提出的滤波算法能提高导航解算的精度,其性能明显优于扩展Kalman滤波和渐消自适应扩展Kalman滤波。 展开更多
关键词 Unscented粒子滤波 渐消滤波 渐消自适应Unscented粒子滤波 组合导航
在线阅读 下载PDF
模糊抗差自适应粒子滤波及其在组合导航中的应用 被引量:6
16
作者 高社生 阎海峰 高怡 《中国惯性技术学报》 EI CSCD 北大核心 2010年第5期561-566,共6页
在研究模糊控制理论的基础上,吸收了粒子滤波、自适应滤波和抗差估计的优点,提出一种新的模糊抗差自适应粒子滤波算法。文中根据量测向量中的粗差对状态向量滤波的影响,建立抗差自适应粒子滤波模型,获得自适应因子,然后对滤波处理后的... 在研究模糊控制理论的基础上,吸收了粒子滤波、自适应滤波和抗差估计的优点,提出一种新的模糊抗差自适应粒子滤波算法。文中根据量测向量中的粗差对状态向量滤波的影响,建立抗差自适应粒子滤波模型,获得自适应因子,然后对滤波处理后的数据残差基于模糊理论构造等价权函数,利用等价权函数和自适应因子合理地分配信息,因而可以达到一般滤波方法无法达到的滤波精度,且能有效地控制粗差对导航解的影响。最后,将该算法应用到组合导航系统中,并进行仿真验证。仿真结果证明,文中提出的模糊抗差自适应粒子滤波算法的滤波精度相对于扩展Kalman滤波和粒子滤波提高了3至5倍,明显提高了导航定位精度,且计算简单,便于实时性计算。 展开更多
关键词 粒子滤波 模糊理论 抗差自适应粒子滤波 等价权 自适应因子
在线阅读 下载PDF
基于自适应观测模型交互多模型粒子滤波的红外机动目标跟踪 被引量:11
17
作者 万九卿 梁旭 马志峰 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第3期602-608,共7页
针对红外目标跟踪问题,提出一种混合观测模型以描述目标像素灰度的渐变以及目标的突然消失或复现,采用在线EM算法对观测模型参数进行更新;将自适应观测模型与交互多模型粒子滤波相结合用于目标跟踪;基于概率排斥原则改进了似然函数,将... 针对红外目标跟踪问题,提出一种混合观测模型以描述目标像素灰度的渐变以及目标的突然消失或复现,采用在线EM算法对观测模型参数进行更新;将自适应观测模型与交互多模型粒子滤波相结合用于目标跟踪;基于概率排斥原则改进了似然函数,将上述算法推广到多目标跟踪领域.单目标和多目标跟踪仿真结果验证了所提算法的有效性. 展开更多
关键词 自适应观测模型 交互多模型 粒子滤波 目标跟踪
在线阅读 下载PDF
自适应渐消扩展Kalman粒子滤波方法在组合导航中的应用 被引量:9
18
作者 宫轶松 归庆明 +1 位作者 李保利 王军江 《大地测量与地球动力学》 CSCD 北大核心 2010年第1期99-103,共5页
针对粒子滤波存在的权值退化问题,从研究粒子滤波的建议分布函数出发,提出自适应渐消扩展Kal-man粒子滤波方法。该方法使用自适应渐消扩展Kalman滤波产生建议分布,可在线调节参数,从而使得系统具有更好的自适应性和鲁棒性。与用转移先... 针对粒子滤波存在的权值退化问题,从研究粒子滤波的建议分布函数出发,提出自适应渐消扩展Kal-man粒子滤波方法。该方法使用自适应渐消扩展Kalman滤波产生建议分布,可在线调节参数,从而使得系统具有更好的自适应性和鲁棒性。与用转移先验、扩展Kalman滤波产生建议分布的粒子滤波方法相比,自适应渐消扩展Kalman粒子滤波进一步提高了粒子滤波的精度。 展开更多
关键词 粒子滤波 自适应渐消滤波 遗忘因子 扩展Kalman滤波 组合导航
在线阅读 下载PDF
基于自适应粒子滤波的结构损伤识别 被引量:4
19
作者 唐和生 张伟 +2 位作者 陈镕 薛松涛 杨晓楠 《振动.测试与诊断》 EI CSCD 2008年第3期211-215,共5页
为了解决传统粒子滤波方法粒子数量的选取较难确定的问题,提出一种非平稳动力系统突变参数识别的自适应粒子滤波方法(简称APF方法)。该方法利用系统后验概率密度与当前粒子集概率密度的K-L距离,自适应地更新采样粒子数量,在大幅降低识... 为了解决传统粒子滤波方法粒子数量的选取较难确定的问题,提出一种非平稳动力系统突变参数识别的自适应粒子滤波方法(简称APF方法)。该方法利用系统后验概率密度与当前粒子集概率密度的K-L距离,自适应地更新采样粒子数量,在大幅降低识别过程中计算量的同时,不影响识别精度,使之更适合进行在线的结构系统参数识别。数值仿真结果发现,该方法的系统识别时间仅为传统粒子滤波方法的1/4,这证明了该方法在结构损伤在线识别中的有效性。 展开更多
关键词 结构损伤识别 粒子滤波 K-L距离 自适应
在线阅读 下载PDF
应用自适应多测量融合粒子滤波的视场跟踪 被引量:9
20
作者 田隽 钱建生 +1 位作者 李世银 厉丹 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第10期2254-2261,共8页
针对矿井跟踪视场中由于单一线索对目标特征描述缺乏可分性以及多线索融合策略对场景变化缺乏自适应性导致人员跟踪失效的问题,提出了基于自适应多测量融合粒子滤波的矿井人员跟踪算法。将粒子邻域光流统计信息表征的运动性作为线索建... 针对矿井跟踪视场中由于单一线索对目标特征描述缺乏可分性以及多线索融合策略对场景变化缺乏自适应性导致人员跟踪失效的问题,提出了基于自适应多测量融合粒子滤波的矿井人员跟踪算法。将粒子邻域光流统计信息表征的运动性作为线索建立运动光流直方图模型,并与颜色相融合建立多观测模型。将单观测估计状态粒子区域与融合估计粒子区域的质心距离作为单观测模型贡献率度量因子,定义了观测权值自适应策略,实现了粒子观测模型与跟踪目标状态特征的同步变化;通过建议重采样函数对粒子落入低观测似然时进行有效的采样补偿,增强了跟踪的鲁棒性。实验结果表明,本算法能够有效地解决矿井跟踪视场下(背景复杂)由于场景变换而导致跟踪目标丢失的问题;将本文算法与基于颜色和基于颜色与帧差分融合的粒子滤波算法做状态估计均方误差比较,结果表明,状态估计准确率提高了1.57倍。 展开更多
关键词 视场跟踪 运动光流直方图 多观测模型 观测权值自适应 粒子滤波
在线阅读 下载PDF
上一页 1 2 14 下一页 到第
使用帮助 返回顶部