一种新的自适应非线性卡尔曼滤波算法 被引量：12

1

作者 王秋平 陈娟 +1 位作者 王显利 王习文 《光电工程》 CAS CSCD 北大核心 2008年第7期17-21,27,共6页

为避免由于系统噪声统计特性不准确所导致的滤波性能下降问题,改进了一种基于新息的系统噪声方差调整方法,并将其与扩展卡尔曼滤波、Unscented卡尔曼滤波和差分滤波相结合,形成自适应非线性卡尔曼滤波。将此方法应用到非线性测量光电跟... 为避免由于系统噪声统计特性不准确所导致的滤波性能下降问题,改进了一种基于新息的系统噪声方差调整方法,并将其与扩展卡尔曼滤波、Unscented卡尔曼滤波和差分滤波相结合,形成自适应非线性卡尔曼滤波。将此方法应用到非线性测量光电跟踪系统中,并与采用基本非线性卡尔曼滤波进行性能对比。仿真实验结果证明该方法可以实时调整系统噪声方差,有效地避免由于系统噪声统计特性不准确所带来的滤波性能下降的问题,而且其性能明显优于基本非线性卡尔曼滤波。 展开更多

关键词 系统噪声方差估计 卡尔曼滤波 自适应非线性卡尔曼滤波 非线性测量

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基于高斯–广义双曲混合分布的非线性卡尔曼滤波 被引量：6

2

作者 王国庆 杨春雨 +1 位作者 马磊 代伟 《自动化学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第2期448-460,共13页

本文研究带非平稳厚尾非高斯量测噪声的非线性系统状态估计问题.考虑到广义双曲分布包含多种常见厚尾分布特例,且其混合分布为共轭的广义逆高斯分布,选用广义双曲分布建模厚尾噪声;进而引入伯努利变量构建高斯–广义双曲混合分布来建模... 本文研究带非平稳厚尾非高斯量测噪声的非线性系统状态估计问题.考虑到广义双曲分布包含多种常见厚尾分布特例,且其混合分布为共轭的广义逆高斯分布,选用广义双曲分布建模厚尾噪声;进而引入伯努利变量构建高斯–广义双曲混合分布来建模非平稳厚尾噪声,并利用该分布的高斯分层结构得到系统的概率模型.随后采用变分贝叶斯方法实现对系统状态以及噪声参数的后验估计,得到针对此类噪声系统的卡尔曼滤波(Kalman filter,KF)框架,现有的几种鲁棒滤波算法均是本文算法的特例.机器人跟踪仿真实验表明,所提算法与同类算法相比具有更好的估计精度和数值稳定性,且对于初始参数具有较好的鲁棒性. 展开更多

关键词 非线性卡尔曼滤波 高斯–广义双曲分布 非平稳噪声 厚尾分布 变分贝叶斯

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非线性自适应平方根无迹卡尔曼滤波方法研究 被引量：19

3

作者 张玉峰 周奇勋 +1 位作者 周勇 张举中 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2016年第16期36-40,共5页

针对带有附加噪声且噪声特性未知的系统,提出了一种非线性卡尔曼滤波方法——自适应平方根无迹卡尔曼滤波(NASRUKF)方法,该方法基于平方根滤波的思想,对传统的Sage-Husa自适应滤波算法进行了改进,并与平方根无迹卡尔曼滤波(SRUKF)算法... 针对带有附加噪声且噪声特性未知的系统,提出了一种非线性卡尔曼滤波方法——自适应平方根无迹卡尔曼滤波(NASRUKF)方法,该方法基于平方根滤波的思想,对传统的Sage-Husa自适应滤波算法进行了改进,并与平方根无迹卡尔曼滤波(SRUKF)算法相结合用来进行非线性滤波。该算法能直接对非线性系统的状态方差阵和噪声方差阵的平方根进行递推与估算,确保状态和噪声方差阵的对称性和非负定性。将所提方法通过计算机仿真技术与SRUKF算法进行对比,结果表明NASRUKF方法在滤波精度、稳定性和自适应能力方面均优于SRUKF方法。 展开更多

关键词 非线性自适应平方根无迹卡尔曼滤波方法(NASRUKF) 卡尔曼滤波 平方根无迹卡尔曼滤波(SRUKF) Sage-Husa滤波 非线性滤波 预估

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改进非线性自适应卡尔曼滤波器滤波效果分析 被引量：1

4

作者 孙杰 于晓光 +3 位作者 刘忠鑫 薛政坤 刘佳鸣 郭延稳 《机床与液压》 北大核心 2021年第22期13-17,共5页

为解决机械系统特别是航空液压管路系统振动过程中存在诸多噪声干扰、难以保证对有效振动信号进行准确分析的问题,结合非线性自适应算法、最小二乘法及传统卡尔曼滤波器,设计改进非线性自适应卡尔曼滤波器。通过仿真,在模拟的振动信号... 为解决机械系统特别是航空液压管路系统振动过程中存在诸多噪声干扰、难以保证对有效振动信号进行准确分析的问题,结合非线性自适应算法、最小二乘法及传统卡尔曼滤波器,设计改进非线性自适应卡尔曼滤波器。通过仿真,在模拟的振动信号中加入随机噪声,并且将滤波前后振动信号的时域图和频域图进行对比。通过实验数据进行滤波效果对比,验证非线性自适应卡尔曼滤波器滤波效果的优越性。 展开更多

关键词 机械振动 非线性自适应卡尔曼滤波器 滤波效果 振动信号

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基于支持向量机和卡尔曼滤波的机械零件剩余寿命预测模型研究 被引量：27

5

作者 于震梁 孙志礼 +1 位作者 曹汝男 王鹏 《兵工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第5期991-997,共7页

现有机械零件剩余寿命预测模型在建模过程中,无法同时采用已有数据库数据及被预测产品实时退化数据,为了弥补其不足,提出一种支持向量机(SVM)和非线性卡尔曼滤波相结合的机械零件剩余寿命预测模型。根据现有全寿命试验数据训练所得的SV... 现有机械零件剩余寿命预测模型在建模过程中,无法同时采用已有数据库数据及被预测产品实时退化数据,为了弥补其不足,提出一种支持向量机(SVM)和非线性卡尔曼滤波相结合的机械零件剩余寿命预测模型。根据现有全寿命试验数据训练所得的SVM回归模型,建立非线性卡尔曼滤波状态更新方程,依据机械零件退化特征构造时间更新方程,设定初始剩余寿命值及其方差,通过逐步迭代计算各时刻剩余寿命估计值及一定置信水平的置信区间。该计算模型能够充分利用现有零件与同类零件全寿命试验数据和被预测零件的实时状态退化数据,实现剩余寿命预测。以某型号滚动轴承为例,验证了所提出剩余寿命预测模型的精度、稳定性及工程应用价值。 展开更多

关键词 机械零件 剩余寿命 支持向量机 非线性卡尔曼滤波 置信区间

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卡尔曼滤波算法在多传感器融合技术中的应用 被引量：7

6

作者 杨宏 吴旭光 《弹箭与制导学报》 CSCD 北大核心 2009年第5期251-254,共4页

为了进一步提高测量精度,针对多传感器融合技术和非线性系统的连续-离散卡尔曼滤波算法的研究,提出了一种综合卡尔曼滤波和数据融合算法的优点相结合的估计技术和算法。仿真结果表明在使用连续-离散卡尔曼滤波方法估计的基础上,进一步... 为了进一步提高测量精度,针对多传感器融合技术和非线性系统的连续-离散卡尔曼滤波算法的研究,提出了一种综合卡尔曼滤波和数据融合算法的优点相结合的估计技术和算法。仿真结果表明在使用连续-离散卡尔曼滤波方法估计的基础上,进一步采用加权融合算法,可以降低系统测量量的噪声干扰,并明显改善传感器测量参数的估计精度,其算法也是递推算法,可以满足实际应用中的实时性要求。 展开更多

关键词 数据融合 加权融合估计 非线性卡尔曼滤波

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含有多普勒频率的无迹卡尔曼滤波 被引量：3

7

作者 陈出新 周德云 汪凌霄 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2011年第4期1530-1532,共3页

针对传统扩展卡尔曼滤波不含多普勒频率和非线性的缺陷,提出一种新的含有多普勒频率的无迹卡尔曼滤波算法。新算法通过推导观测向量与状态向量之间的函数关系,结合无迹卡尔曼滤波思想,使得滤波精度有了明显提高。最后对新老算法进行了... 针对传统扩展卡尔曼滤波不含多普勒频率和非线性的缺陷,提出一种新的含有多普勒频率的无迹卡尔曼滤波算法。新算法通过推导观测向量与状态向量之间的函数关系,结合无迹卡尔曼滤波思想,使得滤波精度有了明显提高。最后对新老算法进行了仿真对比分析,结果表明,由于新算法在滤波过程中不需要计算系统的雅克比矩阵并且加入了多普勒频率,较传统扩展卡尔曼滤波算法具有更高的精度和良好的跟踪性能。 展开更多

关键词 非线性卡尔曼滤波 无迹卡尔曼滤波 多普勒频率 目标跟踪

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内模自适应卡尔曼滤波在视觉诱发脑电信号提取中的应用──提取视觉诱发脑电信号的新方法之五 被引量：3

8

作者 徐宁寿 张建华 +2 位作者 曹正才 潘映辐 铁艳梅 《北京工业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2001年第2期136-142,共7页

基于确定性有用信号和扰动各自的内模建立了视觉诱发脑电（ＶＥＰ）和自发脑电（ＥＥＧ）混合信号的扩展状态空间模型．然后，将利用非线性推广卡尔曼滤波迭代型算法所形成的内模自适应卡尔曼滤波算法用于提取ＶＥＰ信号．数字仿真和临... 基于确定性有用信号和扰动各自的内模建立了视觉诱发脑电（ＶＥＰ）和自发脑电（ＥＥＧ）混合信号的扩展状态空间模型．然后，将利用非线性推广卡尔曼滤波迭代型算法所形成的内模自适应卡尔曼滤波算法用于提取ＶＥＰ信号．数字仿真和临床试用结果表明了该方法的有效性． 展开更多

关键词 视觉诱发电位 非线性推广卡尔曼滤波 内模自适应卡尔曼滤波 诱发脑电信号

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提高惯导系统Unscented卡尔曼滤波实时性技术

9

作者 周战馨 陈家斌 《火力与指挥控制》 CSCD 北大核心 2007年第6期37-39,共3页

Unscented卡尔曼滤波(UKF)通过构造一组,具有与给定状态估计相同的一、二阶矩,也可能是高阶矩的样本点,实现对非线性系统的状态估计,因此其计算效率取决于能够捕获这些数字特征的样本点数目。通过构造n+2个样本点来捕获n维状态变量的均... Unscented卡尔曼滤波(UKF)通过构造一组,具有与给定状态估计相同的一、二阶矩,也可能是高阶矩的样本点,实现对非线性系统的状态估计,因此其计算效率取决于能够捕获这些数字特征的样本点数目。通过构造n+2个样本点来捕获n维状态变量的均值和方差,提出了将这种方法应用于惯性导航的初始对准。仿真结果表明在同等滤波精度的情况下,该方法比UKF计算效率更高,实时性更好。 展开更多

关键词 非线性滤波 Unscented卡尔曼滤波 初始对准

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基于肌电−惯性融合的人体运动估计:高斯滤波网络方法 被引量：1

10

作者 杨旭升 李福祥 +1 位作者 胡佛 张文安 《自动化学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第5期991-1000,共10页

本文研究了基于肌电(Electromyography,EMG)−惯性融合的人体运动估计问题,提出了一种序贯渐进高斯滤波网络(Sequential progressive Gaussian filtering network,SPGF-net)估计方法来形成肌电和惯性的互补性优势,以提高人体运动估计精... 本文研究了基于肌电(Electromyography,EMG)−惯性融合的人体运动估计问题,提出了一种序贯渐进高斯滤波网络(Sequential progressive Gaussian filtering network,SPGF-net)估计方法来形成肌电和惯性的互补性优势,以提高人体运动估计精度和稳定性.首先,利用卷积神经网络对观测数据进行特征提取,以及利用长短期记忆(Long short-term memory,LSTM)网络模型来学习噪声统计特性和量测模型.其次,采用序贯融合的方式融合异构传感器量测特征,以建立高斯滤波与深度学习相结合的网络模型来实现人体运动估计.特别地,引入渐进量测更新对网络量测特征的不确定性进行补偿.最后,通过实验结果表明,相比于现有的卡尔曼滤波网络,该融合方法在上肢关节角度估计中的均方根误差(Root mean square error,RMSE)下降了13.8%,相关系数(R^(2))提高了4.36%. 展开更多

关键词 高斯滤波网络 多传感器融合 人体运动估计 非线性卡尔曼滤波

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一种基于多视觉传感器的刚体位姿估计方法 被引量：7

11

作者 张文安 陈玉寅 +1 位作者 尹姝 仇翔 《浙江工业大学学报》 CAS 北大核心 2018年第6期598-604,共7页

研究了基于多视觉传感器的移动刚体位置和姿态(位姿)估计问题,提出了一种基于自适应扩展卡尔曼滤波器(AEKF)的分布式融合估计方法以提升多视觉刚体位姿估计系统的运行效率。首先,基于多视觉传感器实验平台建立了系统的观测模型和刚体的... 研究了基于多视觉传感器的移动刚体位置和姿态(位姿)估计问题,提出了一种基于自适应扩展卡尔曼滤波器(AEKF)的分布式融合估计方法以提升多视觉刚体位姿估计系统的运行效率。首先,基于多视觉传感器实验平台建立了系统的观测模型和刚体的运动学模型,继而将自适应扩展卡尔曼滤波器作为局部滤波器,提出了应用于多视觉位姿跟踪系统的分布式融合方法,提高了系统的运行效率。最后,通过实验验证了所提出方法的有效性和优越性。 展开更多

关键词 视觉 多传感器融合 非线性卡尔曼滤波器

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静电加速度计悬浮质量块质心偏移量在轨标定 被引量：2

12

作者 廖鹤 董丰 +1 位作者 向小丽 王本利 《中国惯性技术学报》 EI CSCD 2008年第6期707-711,共5页

高精度静电加速度计已广泛地应用于航天任务中,用于测量作用于航天器的非引力加速度。如果静电加速度计悬浮质量块的质心与航天器的质心安装有偏差时,重力梯度力、姿态耦合产生的干扰加速度,静电加速度计控制系统引入的干扰加速度等干... 高精度静电加速度计已广泛地应用于航天任务中,用于测量作用于航天器的非引力加速度。如果静电加速度计悬浮质量块的质心与航天器的质心安装有偏差时,重力梯度力、姿态耦合产生的干扰加速度,静电加速度计控制系统引入的干扰加速度等干扰力会夹杂在测量数据中。针对这一问题,研究了航天器小质量特性变化情况下,当静电加速度计处于动态设计良好并进入稳态后,利用静电加速度计、陀螺仪和磁强计作为敏感元件,基于非线性卡尔曼滤波理论的静电加速度计悬浮质量块质心偏移量的在轨标定。仿真结果表明,该方案的精度X向可以达到0.1mm,Y和Z向能达到0.04mm。 展开更多

关键词 静电加速度计 陀螺 磁强计 非线性卡尔曼滤波 质心偏移量

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飞机舱音背景声下的鲁棒语音端点检测 被引量：2

13

作者 雷鸣 李学仁 李果 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2008年第10期83-86,共4页

有效提取飞机舱音背景声下的语音信息对飞机失事原因调查十分重要。提出了基于统计模型的语音端点检测方法。利用高斯混合模型逐帧计算语音/非语音状态的输出概率,利用后向估计方法和平行非线性卡尔曼滤波器估计非平稳噪声帧。最后,通... 有效提取飞机舱音背景声下的语音信息对飞机失事原因调查十分重要。提出了基于统计模型的语音端点检测方法。利用高斯混合模型逐帧计算语音/非语音状态的输出概率,利用后向估计方法和平行非线性卡尔曼滤波器估计非平稳噪声帧。最后,通过似然比门限值的计算区分语音和非语音段。与目前典型的语音端点检测算法的对比实验表明,在飞机舱音背景声下,该算法具有较好的准确性、自适应性和鲁棒性。 展开更多

关键词 语音端点检测 统计模型 非线性卡尔曼滤波 后向估计 鲁棒

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基于神经网络的误差补偿滤波器在陀螺漂移误差模型辨识中的应用

14

作者 陈平 胡恒章 罗晶 《中国惯性技术学报》 EI CSCD 1998年第1期32-35,共4页

用神经网络补偿非线性卡尔曼滤波器的状态估计误差，并将其用于陀螺漂移误差模型的参数辨识中，仿真结果表明该方法的有效性。

关键词 神经网络 非线性卡尔曼滤波 参数辨识 误差补偿

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基于平衡流形展开模型的航空发动机健康参数估计 被引量：1

15

作者 刘硕硕 戚万领 +1 位作者 王志涛 高楚铭 《航空发动机》 北大核心 2022年第4期28-33,共6页

为提高航空发动机健康参数实时估计的精度,结合非线性卡尔曼滤波器从底层模型方面进行改进。以航空发动机部件级模型为基础,提取运行数据,采用线性拟合法求解系数矩阵,建立传统状态空间模型;采用BP神经网络拟合调度参数,建立设计点处包... 为提高航空发动机健康参数实时估计的精度,结合非线性卡尔曼滤波器从底层模型方面进行改进。以航空发动机部件级模型为基础,提取运行数据,采用线性拟合法求解系数矩阵,建立传统状态空间模型;采用BP神经网络拟合调度参数,建立设计点处包含健康因子的平衡流形展开(EME)模型。基于EME模型分别采用扩展卡尔曼滤波器和无迹卡尔曼滤波器进行多种参数退化模式下的数值仿真估计。仿真结果表明:得益于EME模型对非线性系统的良好近似性,各参数退化模式下的估计结果准确,稳态误差不超过3%;与采用部件级模型作为底层模型的方案相比,该方案的估计速度提升了1个量级。验证了基于航空发动机EME模型结合非线性卡尔曼滤波器进行健康参数估计方法的实际可行性。 展开更多

关键词 健康参数估计 航空发动机 平衡流形展开模型 非线性卡尔曼滤波

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基于NAKF和DBN的液压管路故障智能诊断方法 被引量：4

16

作者 姚存治 张明真 +1 位作者 张尚然 王冠群 《机电工程》 CAS 北大核心 2022年第5期587-595,共9页

针对航空液压管路故障识别困难的问题,提出了一种基于非线性自适应卡尔曼滤波器(NAKF)和深度信念网络(DBN)的液压管路智能故障诊断方法。首先,在传统卡尔曼滤波器(KF)的基础上,利用最小二乘法修正构造的Sigma点,消除高斯分布对Sigma点影... 针对航空液压管路故障识别困难的问题,提出了一种基于非线性自适应卡尔曼滤波器(NAKF)和深度信念网络(DBN)的液压管路智能故障诊断方法。首先,在传统卡尔曼滤波器(KF)的基础上,利用最小二乘法修正构造的Sigma点,消除高斯分布对Sigma点影响,提出了非线性自适应卡尔曼滤波器,并用其对仿真信号进行了降噪处理;然后,对液压管路实测振动信号中的随机噪声进行了去除,对深度信念网络模型参数进行了设计,并将液压管路数据集输入到深度信念网络模型中进行了训练;最后,基于同一样本数据,分别采用支持向量机(SVM)和反向传播神经网络(BPNN)等模型进行了训练处理,利用分类准确率等两个指标,对3种故障诊断模型进行了综合评估,对3种模型分类性能进行了对比分析。研究结果表明:采用NAKF-DBN智能故障模型得到的液压管路故障诊断准确率能达到99.72%,SVM模型和BPNN模型等浅层网络的平均故障诊断准确率不高于95%,而未经非线性自适应卡尔曼滤波器滤波的深度信念网络的诊断准确率仅有86.58%;该结果验证了NAKF-DBN模型对于液压管路故障识别的有效性,可以为航空液压管路的智能化诊断提供新思路。 展开更多

关键词 液压传动回路 支持向量机 反向传播网络 深度信念网络 非线性自适应卡尔曼滤波器 智能故障模型

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涡扇发动机部件特性的滤波自动修正更新方法 被引量：6

17

作者 金鹏 鲁峰 黄金泉 《推进技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第12期2664-2672,共9页

针对航空发动机部件制造装配以及性能蜕化引起的平均模型与个体发动机之间的性能不匹配问题,提出一种基于非线性滤波算法的发动机部件特性自动修正方法。根据发动机部件级平均模型输出与个体量测数据的残差,利用数据处理策略结合无迹卡... 针对航空发动机部件制造装配以及性能蜕化引起的平均模型与个体发动机之间的性能不匹配问题,提出一种基于非线性滤波算法的发动机部件特性自动修正方法。根据发动机部件级平均模型输出与个体量测数据的残差,利用数据处理策略结合无迹卡尔曼滤波算法的不可测部件特性变化估计,自动更新发动机部件特性,建立发动机个体物理模型。通过小涵道比涡扇发动机仿真验证,结果表明该方法可自动修正发动机部件特性,相比较平均模型,通过该方法修正的发动机个体模型中各截面温度、压力计算偏差均在0.5%以内,有效提高涡扇发动机个体物理模型稳态、动态精度。 展开更多

关键词 涡扇发动机 部件级模型 部件特性更新 非线性卡尔曼滤波 自动修正

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基于罗德里格斯参数的惯性系传递对准算法 被引量：3

18

作者 徐庚 何永旭 张勇刚 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2022年第9期2903-2913,共11页

针对传统的传递对准模型在大失准角下的强非线性问题以及由残余杆臂误差导致的传递对准精度下降问题,提出了一种改进的惯性系传递对准算法。首先,对子惯导姿态矩阵进行链式分解,得到常值姿态矩阵;然后,利用罗德里格斯参数等价替代该常... 针对传统的传递对准模型在大失准角下的强非线性问题以及由残余杆臂误差导致的传递对准精度下降问题,提出了一种改进的惯性系传递对准算法。首先,对子惯导姿态矩阵进行链式分解,得到常值姿态矩阵;然后,利用罗德里格斯参数等价替代该常值姿态矩阵,建立关于罗德里格斯参数和残余杆臂误差的具有弱非线性量测的传递对准模型;最后,利用非线性滤波对状态进行估计。基于摇摆运动的仿真实验表明,在存在大安装误差角以及残余杆臂误差情况下,算法相比于现有方法,对准速度更快,对准精度更高,在5~10 s内即可完成传递对准。车载试验结果也间接说明算法具有更高的传递对准性能。 展开更多

关键词 惯性导航系统 传递对准 非线性卡尔曼滤波 安装误差角 失准角

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MIMO-OFDM系统中时变稀疏信道估计 被引量：1

19

作者 荆楠 王林 《信号处理》 CSCD 北大核心 2016年第8期889-897,共9页

在实际移动通信系统中,信道多径的数量、多径的幅值及多径时延均会随着移动台的运动而动态发生变化,传统的稀疏信道估计方法将不再适用。针对MIMO OFDM系统的时变稀疏信道模型,该文提出一种基于卡尔曼滤波的时变稀疏信道估计算法。该算... 在实际移动通信系统中,信道多径的数量、多径的幅值及多径时延均会随着移动台的运动而动态发生变化,传统的稀疏信道估计方法将不再适用。针对MIMO OFDM系统的时变稀疏信道模型,该文提出一种基于卡尔曼滤波的时变稀疏信道估计算法。该算法将重加权最小1范数问题转化为非线性等式约束卡尔曼滤波问题,并构造一个伪观测方程线性化重加权最小1范数约束方程。然后,分两次采用卡尔曼滤波器实现时变稀疏信道的重构。仿真结果表明,在信道稀疏度动态变化的情况下,本文算法的信道估计均方误差优于基追踪等经典的稀疏信道估计算法。 展开更多

关键词 时变稀疏信道 多输入多输出正交频分复用系统 压缩感知 非线性等式约束卡尔曼 伪测量

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自适应平方根无迹粒子滤波算法及其应用 被引量：1

20

作者 李晓明 赵长胜 张立凯 《测绘通报》 CSCD 北大核心 2018年第12期6-9,14,共5页

目标跟踪所面对的动态定位观测方程具有非线性,随机模型具有未知性,目标在运动过程中受到的随机扰动较大,先验方差很难确定,这可能导致在更新迭代过程中参数估计产生错误,从而导致滤波发散。针对上述问题,本文提出了改进的自适应平方根... 目标跟踪所面对的动态定位观测方程具有非线性,随机模型具有未知性,目标在运动过程中受到的随机扰动较大,先验方差很难确定,这可能导致在更新迭代过程中参数估计产生错误,从而导致滤波发散。针对上述问题,本文提出了改进的自适应平方根无迹粒子滤波算法(ASRUPF),该算法融合了自适应滤波理论、平方根无迹卡尔曼滤波算法(SRUKF)和粒子滤波(PF)多种算法,确定系统量测和状态噪声的概率密度函数,确保其方差阵的非负定性。算法有效地提高了单点动态定位精度。 展开更多

关键词 平方根无迹粒子滤波 自适应 非线性卡尔曼 动态定位

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