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

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迭代容积平方根粒子滤波 被引量：2

2

作者 王秋平 李凤 +1 位作者 马春林 韩磊 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2014年第7期2021-2023,2026,共4页

为解决先验概率作为重要性密度函数因未融入最新的观测信息而造成测量精度低的问题,提出了迭代容积粒子滤波。此算法采用Gauss-Newton迭代和容积卡尔曼滤波设计重要性密度函数,在迭代过程中不断修改新息的方差和协方差,使重要性密度函... 为解决先验概率作为重要性密度函数因未融入最新的观测信息而造成测量精度低的问题,提出了迭代容积粒子滤波。此算法采用Gauss-Newton迭代和容积卡尔曼滤波设计重要性密度函数,在迭代过程中不断修改新息的方差和协方差,使重要性密度函数更接近后验概率密度。此外,为确保状态协方差矩阵的正定性,采用了平方根滤波的思想,通过正交三角分解来代替每次迭代的矩阵开方操作。仿真实验证明,此算法可以提高滤波精度,适用于对精度要求很高但对运算时间要求不是很高的场合。 展开更多

关键词 粒子滤波 迭代 容积 平方根 重要性密度函数

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基于迭代容积卡尔曼滤波的神经网络训练算法 被引量：1

3

作者 袁光耀 胡振涛 +2 位作者 张谨 赵新强 付春玲 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2016年第10期256-261,共6页

针对现有应用非线性滤波算法对神经网络进行训练时存在精度不足的问题,提出了一种基于迭代容积卡尔曼滤波的神经网络训练算法。首先,将前馈神经网络各个节点的连接权值和偏置作为状态向量,建立前馈神经网络的状态空间模型。其次,利用Sph... 针对现有应用非线性滤波算法对神经网络进行训练时存在精度不足的问题,提出了一种基于迭代容积卡尔曼滤波的神经网络训练算法。首先,将前馈神经网络各个节点的连接权值和偏置作为状态向量,建立前馈神经网络的状态空间模型。其次,利用Spherical-Radial准则生成容积点,并依据Gauss-Newton迭代策略来优化量测更新过程中获取的状态估计值和状态估计误差协方差,通过容积卡尔曼滤波估计精度的改善,提升神经网络节点的连接权值和偏置的训练效果。理论分析和仿真实验结果验证了所提算法的可行性和有效性。 展开更多

关键词 前馈神经网络 状态空间模型 容积卡尔曼滤波 Gauss-Newton迭代

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改进的平方根容积模糊自适应卡尔曼滤波SLAM算法 被引量：4

4

作者 李俊 舒志兵 王苏洲 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2017年第12期29-32,共4页

针对移动机器人SLAM算法存在系统噪声对定位精度影响严重,特征点的增加导致轨迹偏移等现象。文章将迭代思想与时变渐消因子引入平方根容积卡尔曼滤波中,通过动态调节新息均值和协方差的方式,建立模糊自适应模型调整噪声权值,改善系统中... 针对移动机器人SLAM算法存在系统噪声对定位精度影响严重,特征点的增加导致轨迹偏移等现象。文章将迭代思想与时变渐消因子引入平方根容积卡尔曼滤波中,通过动态调节新息均值和协方差的方式,建立模糊自适应模型调整噪声权值,改善系统中存在的运动噪声和观测噪声。该算法相对于以往算法只能解决单一问题而言,具有更好的兼容性与鲁棒性。通过实验仿真结果可以看出,该算法相对于以往算法在X方向、Y方向和位姿偏移角的误差分别减小了21.59%、36.45%、32.97%。将此算法应用于实际中,具有良好的地图重建效果。 展开更多

关键词 SLAM算法 迭代平方根容积 时变渐消因子 模糊自适应

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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

5

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

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迭代自适应容积卡尔曼滤波算法 被引量：6

6

作者 巫春玲 李永萍 +1 位作者 谢美美 安诺静 《电子测量技术》 2019年第17期65-70,共6页

针对标准容积卡尔曼滤波(CKF)算法跟踪精度低、稳定性差的问题,提出了一种采用优化迭代测量更新过程方法,并将其引入到自适应的容积卡尔曼滤波算法中。该算法不仅保证了迭代算法的有效性,还在很大程度上提高了CKF算法的精度、增强算法... 针对标准容积卡尔曼滤波(CKF)算法跟踪精度低、稳定性差的问题,提出了一种采用优化迭代测量更新过程方法,并将其引入到自适应的容积卡尔曼滤波算法中。该算法不仅保证了迭代算法的有效性,还在很大程度上提高了CKF算法的精度、增强算法的稳定性,新算法还具有应对噪声统计特性变化的自适应能力。采用非线性高斯模型进行仿真实验与分析,实验中给出了扩展卡尔曼滤波(EKF)、无际卡尔曼滤波(UKF)、CKF、以及改良的迭代自适应容积卡尔曼滤波(IDCKF)等算法的目标跟踪滤波估计结果。并根据均方根误差、对目标跟踪位置与速度的均方根误差以及执行时间来证明新算法的有效性。 展开更多

关键词 自适应容积卡尔曼滤波 跟踪精度 稳定性 迭代测量更新过程方法

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迭代容积卡尔曼粒子滤波算法 被引量：5

7

作者 王华剑 景占荣 +1 位作者 郑文泉 屈保平 《东南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第A01期85-88,共4页

针对标准粒子滤波算法粒子退化和贫化问题,提出了一种基于高斯-牛顿迭代思想的容积卡尔曼粒子滤波算法.该算法利用当前量测信息,使用容积数值积分原则通过以一组确定的点集和相应的权值直接计算非线性随机函数的均值和方差,避免了求导运... 针对标准粒子滤波算法粒子退化和贫化问题,提出了一种基于高斯-牛顿迭代思想的容积卡尔曼粒子滤波算法.该算法利用当前量测信息,使用容积数值积分原则通过以一组确定的点集和相应的权值直接计算非线性随机函数的均值和方差,避免了求导运算,并通过Gauss-Newton迭代方法对容积卡尔曼滤波(CKF)的非线性最小二乘问题进行求解,减小了线性化误差,以此来产生粒子滤波算法的重要性密度函数,使得迭代CKF产生的重要性密度函数更接近于真实后验概率分布,从而改进了滤波性能.仿真结果表明,与粒子滤波和CPF滤波相比,迭代CKF粒子滤波具有更高的估计精度. 展开更多

关键词 非线性系统 粒子滤波 高斯-牛顿迭代 容积卡尔曼滤波 重要性密度函数

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基于迭代平方根CKF的SLAM算法 被引量：6

8

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 迭代理论 同步定位与地图构建 非线性误差 平方根容积卡尔曼滤波 迭代平方根容积卡尔曼滤波

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基于噪声补偿的迭代平方根CKF的汽车雷达目标跟踪算法 被引量：1

9

作者 熊星 王彩玲 荆晓远 《南京邮电大学学报（自然科学版）》 北大核心 2018年第1期113-118,共6页

提出一种适用于汽车雷达目标跟踪的基于噪声补偿的迭代平方根容积卡尔曼滤波(NISRCKF)算法。在继承平方根容积卡尔曼滤波(SRCKF)算法快速和鲁棒等优点的基础上,结合Gauss-Newton迭代理论和噪声补偿方法,设计了一种对SRCKF的量测更新过... 提出一种适用于汽车雷达目标跟踪的基于噪声补偿的迭代平方根容积卡尔曼滤波(NISRCKF)算法。在继承平方根容积卡尔曼滤波(SRCKF)算法快速和鲁棒等优点的基础上,结合Gauss-Newton迭代理论和噪声补偿方法,设计了一种对SRCKF的量测更新过程进行迭代更新的新算法,充分利用了最新的量测信息,通过选取合适的噪声补偿因子进一步提高对汽车雷达目标跟踪的精度。针对汽车雷达目标跟踪问题进行Monte-Carlo仿真实验,与SRUKF,SRCKF和ISRCKF等经典算法进行对照,实验结果表明,文中算法滤波精度比经典滤波算法有明显的提高,且一定范围内增加迭代次数和设置合适的噪声补偿因子能有效提高滤波精度。 展开更多

关键词 平方根 容积卡尔曼滤波 迭代 噪声 汽车雷达 目标跟踪

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迭代容积粒子滤波算法在SINS初始对准中的应用 被引量：2

10

作者 迟凤阳 孙枫 徐博 《传感器与微系统》 CSCD 北大核心 2013年第7期136-140,共5页

在大方位失准角误差的条件下,捷联惯导系统(SINS)初始对准误差模型是非线性的,可以采用粒子滤波(PF)方法进行处理。针对标准PF算法中存在的重要性密度函数难以选取的问题,提出了一种新的迭代容积粒子滤波(ICPF)算法。将Gauss-Newton迭... 在大方位失准角误差的条件下,捷联惯导系统(SINS)初始对准误差模型是非线性的,可以采用粒子滤波(PF)方法进行处理。针对标准PF算法中存在的重要性密度函数难以选取的问题,提出了一种新的迭代容积粒子滤波(ICPF)算法。将Gauss-Newton迭代和容积卡尔曼滤波(CKF)算法相结合,得到迭代CKF(ICKF)算法。该算法利用最新量测信息改进迭代过程中产生的新息方差和协方差,可获得较高的估计精度。由ICKF算法获得粒子滤波算法的重要性密度函数,有效地抑制了粒子退化现象。SINS大方位失准角初始对准的仿真结果和实验结果表明:该算法的滤波精度高于标准PF算法和容积PF(CPF)算法,是一种非常有效的非线性滤波算法。 展开更多

关键词 初始对准 粒子滤波 Gauss-Newton迭代 迭代容积粒子滤波 容积卡尔曼滤波

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基于“当前”统计模型的后向迭代CKF算法研究 被引量：1

11

作者 吴博 刘鹏远 李宝晨 《现代防御技术》 北大核心 2016年第3期38-43,56,共7页

针对机动目标的非线性跟踪问题,提出了基于"当前"统计模型的容积卡尔曼滤波(CSCKF)。针对新算法对目标加速度阶跃机动跟踪延迟过大的问题,研究了后向迭代算法在估计精度和动态响应速度上的特点,提出了基于"当前"统... 针对机动目标的非线性跟踪问题,提出了基于"当前"统计模型的容积卡尔曼滤波(CSCKF)。针对新算法对目标加速度阶跃机动跟踪延迟过大的问题,研究了后向迭代算法在估计精度和动态响应速度上的特点,提出了基于"当前"统计模型的后向迭代容积卡尔曼滤波算法。最后通过仿真实验比较了本文提出的CS-CKF算法和CKF算法的滤波效果。结果表明CS-CKF算法滤波效果优于CKF算法。 展开更多

关键词 机动目标跟踪 非线性滤波 “当前”统计模型 容积卡尔曼滤波 后向迭代算法 动态特性

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基于ISRCDKF的移动机器人同时定位与建图研究 被引量：2

12

作者 齐咏生 孙作慧 +1 位作者 李永亭 刘利强 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第11期394-403,共10页

为解决移动机器人在同时定位和建图(Simultaneous localization and mapping,SLAM)技术中普遍存在状态精度不高、稳定性差、计算复杂等问题,提出一种基于迭代平方根中心差分卡尔曼滤波(Iterated square root central difference Kalman ... 为解决移动机器人在同时定位和建图(Simultaneous localization and mapping,SLAM)技术中普遍存在状态精度不高、稳定性差、计算复杂等问题,提出一种基于迭代平方根中心差分卡尔曼滤波(Iterated square root central difference Kalman filter,ISRCDKF)的SLAM自主定位算法,以满足SLAM过程中的实时性、准确性等要求。该算法使用中心差分变换处理SLAM的非线性问题,避免了泰勒公式展开中雅可比矩阵复杂运算;同时在滤波更新过程中,通过直接传递协方差矩阵的平方根因子减少算法的复杂度;在迭代观测更新过程中,使用列文伯格-马夸尔特(Levenberg-Marquardt,L-M)优化方法引入调节参数,实时修正协方差矩阵,达到提高算法精度、增强稳定性的目的。仿真结果表明,在相同的数据模型和噪声环境下,本文提出的ISRCDKF-SLAM算法与基于扩展卡尔曼滤波(Extended Kalman filter,EKF)的SLAM算法、无迹卡尔曼滤波(Unscented Kalman filter,UKF)的SLAM算法和容积卡尔曼滤波(Cubature Kalman filter,CKF)的SLAM算法相比,均方根误差分别降低了47.3%、32.7%和25.0%;与相同计算复杂度的UKF-SLAM算法和CKF-SLAM算法相比,新算法的运行时间分别减少了15.1%和10.8%。将新算法嵌入到移动机器人平台进行现场实验验证,进一步证明了该算法的实用性和有效性。 展开更多

关键词 移动机器人 同时定位和建图 迭代平方根中心差分卡尔曼滤波 均方根误差

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基于改进SRCKF的固定单站无源定位算法 被引量：4

13

作者 相飞华 王杰贵 《探测与控制学报》 CSCD 北大核心 2022年第1期29-33,共5页

针对平方根容积卡尔曼滤波(SRCKF)算法精确性和实时性存在的不足,以固定单站无源定位系统为研究对象,提出基于改进SRCKF的固定单站无源定位算法。该算法对SRCKF算法时间更新环节进行线性简化,能避免计算容积点带来的加权近似误差,减少... 针对平方根容积卡尔曼滤波(SRCKF)算法精确性和实时性存在的不足,以固定单站无源定位系统为研究对象,提出基于改进SRCKF的固定单站无源定位算法。该算法对SRCKF算法时间更新环节进行线性简化,能避免计算容积点带来的加权近似误差,减少运算量提高效率;引入迭代思想,对量测更新环节进行迭代运算,充分利用量测信息,降低估计误差。仿真结果表明,该算法能有效提高滤波估计精度和运算时效。 展开更多

关键词 固定单站 无源定位 容积卡尔曼滤波 非线性系统 迭代理论

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基于ICKF的永磁同步电机无传感器控制方法 被引量：3

14

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

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