期刊文献+
共找到4篇文章
< 1 >
每页显示 20 50 100
基于改进的迭代容积卡尔曼滤波姿态估计 被引量:4
1
作者 钱华明 黄蔚 孙龙 《哈尔滨工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第6期116-122,共7页
为了充分利用新的量测信息,提高姿态估计的精度,在分析现有迭代滤波策略存在问题的基础上,采用一种新的容积点迭代策略,将其与容积卡尔曼滤波算法相结合,提出了一种改进的迭代容积卡尔曼滤波(improved iterated cubature Kalman filter,... 为了充分利用新的量测信息,提高姿态估计的精度,在分析现有迭代滤波策略存在问题的基础上,采用一种新的容积点迭代策略,将其与容积卡尔曼滤波算法相结合,提出了一种改进的迭代容积卡尔曼滤波(improved iterated cubature Kalman filter,IICKF)算法.该算法采用容积数值积分理论近似非线性函数的均值与方差,利用状态扩维理论来解决量测迭代中量测噪声与状态相关的问题,同时利用一种新的容积点迭代策略,即在量测迭代过程中直接采用容积点迭代,避免每步迭代都进行均方根计算来产生容积点,克服传统迭代策略是基于高斯近似产生采样点的局限,有效地降低扩维带来的计算量.仿真结果表明:该算法的估计精度高于乘性扩展卡尔曼滤波(multiplicative extended Kalman filter,MEKF)以及迭代容积卡尔曼滤波(iterated cubature Kalman filter,ICKF)算法,该算法的提出有助于提高姿态估计的精度. 展开更多
关键词 姿态估计 改进的迭代容积卡尔曼滤波 容积数值积分理论 状态扩维 估计精度
在线阅读 下载PDF
边缘化迭代容积卡尔曼滤波的单站无源定位算法 被引量:1
2
作者 张智 姜秋喜 潘继飞 《信号处理》 CSCD 北大核心 2014年第8期924-929,共6页
针对单站无源定位可观测性弱、观测噪声大而导致的定位精度低、收敛速度慢等问题,提出了一种边缘化迭代容积卡尔曼滤波算法。该算法采用基于似然增加的迭代策略,不需要设置判决门限,且保证了算法的全局收敛性。同时,其充分考虑状态向量... 针对单站无源定位可观测性弱、观测噪声大而导致的定位精度低、收敛速度慢等问题,提出了一种边缘化迭代容积卡尔曼滤波算法。该算法采用基于似然增加的迭代策略,不需要设置判决门限,且保证了算法的全局收敛性。同时,其充分考虑状态向量与观测噪声之间的互协方差,将状态向量扩维,构造条件线性模型并进行边缘化滤波,不仅提高了算法的定位精度以及收敛速度,还减少了扩维后所需的采样点,提高了算法的运算效率。仿真结果表明,新算法改善了单站无源定位的定位精度以及收敛速度。 展开更多
关键词 单站无源定位 边缘化 迭代容积卡尔曼滤波 似然增加 扩维 条件线性模型
在线阅读 下载PDF
基于迭代平方根CKF的SLAM算法 被引量:6
3
作者 高伟 张亚 +1 位作者 孙骞 关劲 《哈尔滨工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第12期120-124,共5页
在大尺度环境中,平方根容积卡尔曼同步定位与地图构建算法的非线性误差严重制约了算法的定位精度,为解决这一问题,提出了一种基于迭代平方根容积卡尔曼滤波的改进算法,该算法结合迭代理论,对平方根容积卡尔曼滤波的量测更新过程进行迭... 在大尺度环境中,平方根容积卡尔曼同步定位与地图构建算法的非线性误差严重制约了算法的定位精度,为解决这一问题,提出了一种基于迭代平方根容积卡尔曼滤波的改进算法,该算法结合迭代理论,对平方根容积卡尔曼滤波的量测更新过程进行迭代更新,充分利用最新的观测信息,降低滤波的估计误差,从而构建精确的地图并获得高精度的定位信息.仿真实验结果表明,采用本算法后,x轴和y轴方向上的位置误差均在1.5 m以内,估计结果明显优于SRCKFSLAM、CKF-SLAM和EKF-SLAM算法;添加不同的环境噪声后进行仿真实验,该算法所取得的位置误差相比仍是最小的.利用该算法可以有效地减小非线性误差造成的影响,提高SLAM的定位精度. 展开更多
关键词 理论 同步定位与地图构建 非线性误差 平方根容积卡尔曼滤波 平方根容积卡尔曼滤波
在线阅读 下载PDF
基于ICKF的永磁同步电机无传感器控制方法 被引量:3
4
作者 时培成 王晨 +1 位作者 张荣芸 王锁 《南京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第3期327-335,共9页
针对在永磁同步电机(Permanent magnet synchronous motor,PMSM)中安装传感器带来的高成本、体积增大、可靠性降低和易受环境干扰等问题,提出采用迭代容积卡尔曼滤波(Iterative cubature Kalman filter,ICKF)算法来估计电机转速和转子位... 针对在永磁同步电机(Permanent magnet synchronous motor,PMSM)中安装传感器带来的高成本、体积增大、可靠性降低和易受环境干扰等问题,提出采用迭代容积卡尔曼滤波(Iterative cubature Kalman filter,ICKF)算法来估计电机转速和转子位置,并将其应用于永磁同步电机无传感器控制。首先,建立了PMSM在α-β坐标系下的离散数学模型。其次,在Matlab/Simulink环境下分别建立了基于容积卡尔曼滤波(Cubature Kalman filter,CKF)和ICKF的PMSM转速、电流双闭环的无传感器矢量控制系统仿真模型,并进行了给定转速和加负载两种工况的仿真验证。最后,基于TMS320F28335芯片搭建了硬件实验验证平台。仿真分析与实验结果均表明,迭代容积卡尔曼滤波算法应用于永磁同步电机无传感器控制中抗负载变化干扰性好、电机运行稳定、电机转速和转子位置估计精度高,可满足对电机精确控制要求较高的应用场合,具有重要参考价值和推广意义。 展开更多
关键词 迭代容积卡尔曼滤波 永磁同步电机 无传感器控制
在线阅读 下载PDF
上一页 1 下一页 到第
使用帮助 返回顶部