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高斯和估计Kalman滤波在多平台空战对抗评估数据预处理中的应用 被引量:2
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作者 侯西倩 寇英信 +2 位作者 李战武 徐安 康志强 《空军工程大学学报(自然科学版)》 CSCD 北大核心 2015年第3期25-29,共5页
针对多平台空战对抗评估数据预处理中的过程积累误差问题进行研究。通过构建多平台空战对抗系统,分析不同平台间实时数据交互关系和相应的数据类型,采用最小二乘法和坐标变换实现不同平台间的时空配准,并对多平台空战对抗评估过程进行... 针对多平台空战对抗评估数据预处理中的过程积累误差问题进行研究。通过构建多平台空战对抗系统,分析不同平台间实时数据交互关系和相应的数据类型,采用最小二乘法和坐标变换实现不同平台间的时空配准,并对多平台空战对抗评估过程进行误差分析,将其状态误差和观测误差表示为高斯和形式,并选用Kalman滤波方法对过程积累误差进行滤波。实例仿真实验结果表明:经过滤波后的估计轨迹与真实轨迹之间的拟合效果较好,进一步完善了原有多平台空战对抗数据预处理过程。 展开更多
关键词 多平台空战对抗评估 数据预处理 时空配准 过程积累误差 高斯和估计kalman滤波
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基于渐进高斯滤波融合的多视角人体姿态估计 被引量:6
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作者 杨旭升 吴江宇 +1 位作者 胡佛 张文安 《自动化学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第3期607-616,共10页
针对视觉遮挡引起的人体姿态估计(Human pose estimation, HPE)性能下降问题,提出基于渐进高斯滤波(Progressive Gaussian filtering, PGF)融合的人体姿态估计方法.首先,设计分层性能评估方法对多视觉量测进行分类处理,以适应视觉遮挡... 针对视觉遮挡引起的人体姿态估计(Human pose estimation, HPE)性能下降问题,提出基于渐进高斯滤波(Progressive Gaussian filtering, PGF)融合的人体姿态估计方法.首先,设计分层性能评估方法对多视觉量测进行分类处理,以适应视觉遮挡引起的量测不确定性问题.其次,构建分布式渐进贝叶斯滤波融合框架,以及设计一种分层分类融合估计方法来提升复杂量测融合的鲁棒性和准确性.特别地,针对量测统计特性变化问题,利用局部估计间的交互信息来引导渐进量测更新,从而隐式地补偿量测不确定性.最后,仿真与实验结果表明,相比于现有的方法,所提的人体姿态估计方法具有更高的准确性和鲁棒性. 展开更多
关键词 渐进高斯滤波 自适应滤波 分布式融合 人体姿态估计
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采用广义混合最大相关熵准则扩展卡尔曼滤波算法的锂离子电池荷电状态估计
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作者 巫春玲 赵玉冰 +3 位作者 耿莉敏 徐先峰 王溢波 陈昊 《西安交通大学学报》 北大核心 2025年第7期159-169,共11页
为了解决非高斯噪声环境下荷电状态(SOC)估计不准确以及鲁棒性差等问题,提出一种基于广义混合最大相关熵准则的扩展卡尔曼滤波(GMMCC-EKF)算法。该算法利用两个广义高斯函数构成的核函数得到广义混合熵,继承了广义高斯核的灵活性,并通... 为了解决非高斯噪声环境下荷电状态(SOC)估计不准确以及鲁棒性差等问题,提出一种基于广义混合最大相关熵准则的扩展卡尔曼滤波(GMMCC-EKF)算法。该算法利用两个广义高斯函数构成的核函数得到广义混合熵,继承了广义高斯核的灵活性,并通过统计线性化技术将状态误差和测量误差统一纳入代价函数,进而通过固定点迭代法获得非线性方程的最优估计,然后将广义混合最大相关熵准则与扩展卡尔曼滤波相结合,增强在非高斯噪声环境下的稳定性,提高对复杂数据处理的准确性。为了验证算法有效性,分别选用两种不同类型的锂离子电池,在动态应力测试(DST)工况及多种环境温度(10、25和40℃)的新欧洲驾驶循环(NEDC)工况下对电池进行SOC估计。实验结果表明,在25℃且均匀混合噪声环境下,对于1号电池,GMMCC-EKF算法的估计精度相对于扩展卡尔曼滤波算法(EKF)和传统最大相关熵扩展卡尔曼滤波算法(MCC-EKF)分别提高了90.1%和83.9%;对于2号电池,估计精度分别提高了72.4%和47.4%,并且在10、40℃环境下该算法仍展现出最优性能。对1号、2号电池在25℃且拉普拉斯混合噪声环境下进行SOC估计,GMMCC-EKF算法相对于其他两种算法的估计精度也有显著提高。在给定初始值错误的情况下,GMMCC-EKF算法能够快速地收敛到真实值。所提算法具有较高的估计精度、良好的适应性和鲁棒性,可为非高斯噪声环境下的SOC估计提供有效解决方案。 展开更多
关键词 荷电状态估计 广义混合最大相关熵准则 扩展卡尔曼滤波 高斯噪声
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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
4
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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基于HPM-JTM混合模型参数估计优化的非高斯过程模拟
5
作者 罗颖 程彦凯 +2 位作者 韩艳 刘雨辰 胡朋 《振动与冲击》 北大核心 2025年第14期1-10,共10页
由于实际工程的激励较为复杂,常呈现非高斯特性,导致高斯过程的假设不再适用,因此需要开展非高斯过程模拟。目前而言,常见的方法是通过高斯过程转换实现非高斯过程模拟。相比一般的隐式映射,Hermite多项式模型(Hermite polynomial model... 由于实际工程的激励较为复杂,常呈现非高斯特性,导致高斯过程的假设不再适用,因此需要开展非高斯过程模拟。目前而言,常见的方法是通过高斯过程转换实现非高斯过程模拟。相比一般的隐式映射,Hermite多项式模型(Hermite polynomial model,HPM)和Johnson转换模型(Johnson transformation model,JTM)提供了非高斯过程与标准高斯过程之间的显式转换。针对HPM-JTM混合模型,该研究探讨了如何进一步提升模拟效率。首先,为了避免迭代过程,基于支持向量回归优化了HPM和JTM参数估计流程,提高了参数估计效率;随后,通过谐波合成法和线性滤波法的模拟流程对比,在非高斯过程模拟中采用线性滤波法能够提升模拟效率;最后,结合波浪场和脉动风场的实例分析,展示了改进流程的精度和效率。结果表明,改进流程能够在保证精度的同时实现多变量非高斯过程的高效模拟。 展开更多
关键词 高斯过程模拟 Hermite多项式模型-Johnson转换模型(HPM-JTM)混合模型 参数估计 支持向量回归 线性滤波
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采用改进最大相关熵自适应迭代容积卡尔曼滤波算法的锂离子电池荷电状态估计 被引量:3
6
作者 巫春玲 赵玉冰 +2 位作者 马耀 张湧 孟锦豪 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第11期52-64,共13页
针对非高斯噪声干扰下传统滤波算法在估计锂离子电池荷电状态(SOC)时存在不稳定以及精度低的问题,提出一种改进的最大相关熵自适应迭代容积卡尔曼滤波(IMCC-AICKF)算法,用于估计锂离子电池荷电状态。所提算法将加权最小二乘方法与最大... 针对非高斯噪声干扰下传统滤波算法在估计锂离子电池荷电状态(SOC)时存在不稳定以及精度低的问题,提出一种改进的最大相关熵自适应迭代容积卡尔曼滤波(IMCC-AICKF)算法,用于估计锂离子电池荷电状态。所提算法将加权最小二乘方法与最大相关熵准则(MCC)相结合,定义了一种新的代价权函数作为优化准则,通过优化噪声最小协方差矩阵来减小滤波误差,保证长时间滤波的收敛性和稳定性;再与自适应迭代容积卡尔曼滤波(AICKF)算法相结合,对过程噪声协方差和测量噪声协方差进行更新来提高估计的准确性和鲁棒性。基于两种电池数据,在非高斯噪声干扰下,运用所提算法对电池SOC进行估计,仿真结果表明:与容积卡尔曼滤波(CKF)算法和最大相关熵容积卡尔曼滤波(IMCC-CKF)算法相比,IMCC-AICKF算法对荷电状态估计的最大绝对误差、平均绝对误差和均方根误差都是最小的,且平均绝对误差和均方根误差均小于1%;在给定初始值错误的情况下,IMCC-AICKF算法可以准确收敛到真实值,具有较好的鲁棒性。所提算法在非高斯噪声下能实现更准确的估计,是一种估计精度高且鲁棒性好的SOC估计方法。 展开更多
关键词 荷电状态估计 最大相关熵准则 容积卡尔曼滤波 高斯噪声 鲁棒性
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基于粒子滤波和滑动平均扩展Kalman滤波的多径估计算法 被引量:13
7
作者 程兰 王志远 +1 位作者 陈杰 谢刚 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2017年第3期709-716,共8页
多径干扰是高精度定位的主要误差源,估计多径参数对消除多径误差,提高导航系统定位精度具有重要意义。针对扩展Kalman滤波(EKF)在进行多径参数估计时,存在对初值敏感,估计结果在真值附近具有较大波动的缺点,该文提出一种基于粒子滤波(PF... 多径干扰是高精度定位的主要误差源,估计多径参数对消除多径误差,提高导航系统定位精度具有重要意义。针对扩展Kalman滤波(EKF)在进行多径参数估计时,存在对初值敏感,估计结果在真值附近具有较大波动的缺点,该文提出一种基于粒子滤波(PF)和滑动平均EKF的多径估计算法。该算法首先利用PF得到多径参数的粗略估计值,并将该值作为EKF的初始估计值,以克服EKF对初值敏感的问题。接着对EKF的估计结果进行滑动平均,并将平均后的滤波结果作为多径参数的估计结果。仿真结果表明,改进后的多径估计算法可有效降低估计结果的波动幅度,同时解决了EKF对初值敏感的问题。 展开更多
关键词 参数估计 粒子滤波 扩展kalman滤波 多径干扰
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Kalman滤波器对混合高斯背景建模的改进 被引量:9
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作者 李红波 唐培竣 吴渝 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2009年第24期162-164,245,共4页
在目前的计算机视觉应用中,从视频序列中提取出运动目标是一个研究热点。针对传统方法在复杂多变环境下不能很好地检测出运动目标的问题,提出了一种基于Kalman滤波理论的改进混合高斯背景建模方法。利用Kalman滤波器的时域递归低通滤波... 在目前的计算机视觉应用中,从视频序列中提取出运动目标是一个研究热点。针对传统方法在复杂多变环境下不能很好地检测出运动目标的问题,提出了一种基于Kalman滤波理论的改进混合高斯背景建模方法。利用Kalman滤波器的时域递归低通滤波特点,对混合高斯背景值进行了校正,同时对混合高斯背景更新方法进行了改进,与传统的混合高斯背景建模相比,该方法较好地消除了背景光照剧烈变化时误将背景检测为前景的现象,同时也能较好地消除背景噪声,提高了系统的可靠性和鲁棒性。 展开更多
关键词 混合高斯模型 kalman滤波 目标检测 背景更新
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拖曳阵阵形估计的自适应Kalman滤波算法 被引量:6
9
作者 朱沛胜 黄勇 +1 位作者 张扬帆 张春华 《声学技术》 CSCD 北大核心 2007年第1期1-5,共5页
柔性拖曳阵在水下拖动时受拖船拖动及海流等的扰动,因此拖曳阵的阵形估计问题是个存在未知输入的系统状态估计问题。文中采用了一个自适应的KALMAN滤波算法来解决这一问题。自适应Kalman滤波器包括两部分:一部分是没有输入的Kalman滤波... 柔性拖曳阵在水下拖动时受拖船拖动及海流等的扰动,因此拖曳阵的阵形估计问题是个存在未知输入的系统状态估计问题。文中采用了一个自适应的KALMAN滤波算法来解决这一问题。自适应Kalman滤波器包括两部分:一部分是没有输入的Kalman滤波,另一部分是自适应加权的Kalman滤波用于估计快时变的余量偏差。在迭代的每一步,均利用M-估计器和Huber函数相结合构造作为更新偏差函数的遗忘因子。数值仿真与海试结果表明,该方法比传统的状态估计方法估计效果好。 展开更多
关键词 拖曳阵 阵形估计 自适应kalman滤波 M-估计
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基于Kalman滤波器的车辆振动速度估计 被引量:5
10
作者 卢凡 陈思忠 +2 位作者 刘畅 李满红 赵玉壮 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2014年第13期111-116,共6页
基于车辆悬架系统模型设计了Kalman滤波器,由测量的车身和车轮加速度信号估计振动速度。分析了过程噪声协方差不准确对速度估计效果的影响,然后讨论了基于预测滤波器的自适应Kalman滤波器。仿真结果表明:Kalman滤波器能够实时准确估计... 基于车辆悬架系统模型设计了Kalman滤波器,由测量的车身和车轮加速度信号估计振动速度。分析了过程噪声协方差不准确对速度估计效果的影响,然后讨论了基于预测滤波器的自适应Kalman滤波器。仿真结果表明:Kalman滤波器能够实时准确估计车辆振动速度;预设过程噪声协方差值不准确对车身速度估计影响较大,甚至可能使滤波器失效;自适应Kalman器能够修正过程噪声协方差不准确引起的估计误差,获得准确的车辆振动速度。 展开更多
关键词 kalman滤波 振动速度 估计 悬架
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基于Kalman滤波原理的电力系统动态状态估计的研究综述 被引量:10
11
作者 刘辉乐 刘天琪 黄志华 《继电器》 CSCD 北大核心 2004年第20期62-66,共5页
状态估计是现代EMS的重要组成部分,特别是动态状态估计,能实现实时运行状态的估计和预报功能。通过对动态估计算法Kalman滤波算法和国内外学者的一些改进算法的现状研究,分析了这些算法目前存在的主要问题。并基于此提出了Kalman滤波算... 状态估计是现代EMS的重要组成部分,特别是动态状态估计,能实现实时运行状态的估计和预报功能。通过对动态估计算法Kalman滤波算法和国内外学者的一些改进算法的现状研究,分析了这些算法目前存在的主要问题。并基于此提出了Kalman滤波算法的新的改进措施,研究了方向和发展趋势。 展开更多
关键词 状态估计 电力系统 运行状态 EMS 计算法 kalman滤波算法 改进措施 动态估计 功能 原理
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基于自适应Kalman滤波的输油管道状态估计 被引量:4
12
作者 宫敬 才建 +1 位作者 李晓平 宋生奎 《中国石油大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第6期129-133,共5页
通过离散化输油管道瞬变流动控制方程,基于扩展Kalman滤波方法,用带有未知时变噪声统计的虚拟噪声补偿线性化模型误差,构造了鲁棒自适应Kalman滤波器,以进出口压力及站间测量点为系统的输入与输出向量,对输油管道进行状态估计,并将状态... 通过离散化输油管道瞬变流动控制方程,基于扩展Kalman滤波方法,用带有未知时变噪声统计的虚拟噪声补偿线性化模型误差,构造了鲁棒自适应Kalman滤波器,以进出口压力及站间测量点为系统的输入与输出向量,对输油管道进行状态估计,并将状态估计结果与实际运行采集数据进行对比。结果表明,该滤波器迭代收敛速度较快,其误差控制在3%以内。 展开更多
关键词 管道 状态估计 自适应kalman滤波 状态方程 分布参数系统
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基于高斯和近似的扩展切片高斯混合滤波器及其在多径估计中的应用 被引量:6
13
作者 陈杰 程兰 甘明刚 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2013年第1期1-10,共10页
全球卫星导航系统(Global navigation satellite system,GNSS)信号的多径估计问题实际上是条件线性状态空间模型下的状态估计问题.根据高斯和理论提出了适用于非高斯噪声环境的扩展切片高斯混合滤波(Extension of sliced Gaussian mixtu... 全球卫星导航系统(Global navigation satellite system,GNSS)信号的多径估计问题实际上是条件线性状态空间模型下的状态估计问题.根据高斯和理论提出了适用于非高斯噪声环境的扩展切片高斯混合滤波(Extension of sliced Gaussian mixture filter,ESGMF)算法.该算法将非高斯噪声的状态概率密度函数(Probability density function,PDF)表示为高斯和的形式,将ESGMF通过一组并行的切片高斯混合滤波器(Sliced Gaussian mixture filter,SGMF)来实现.同时,在ESGMF算法中利用粒子滤波(Particle filter,PF)中重采样的思想对成指数增加的状态预测PDF的高斯混合个体进行约简,以提高贝叶斯推理的效率.该算法可以获得非高斯噪声下状态PDF的迭代解析表达式.最后,将ESGMF应用于GPS多径参数估计,仿真结果表明,ESGMF算法的估计精度优于基于PF和扩展卡尔曼滤波(Extended Kalman filter,EKF)的算法. 展开更多
关键词 高斯噪声 高斯和 概率密度函数 切片高斯混合滤波 多径估计
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高斯粒子滤波器及其在非线性估计中的应用 被引量:8
14
作者 王宁 王从庆 《南京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第B07期132-135,共4页
为了解决非线性、非高斯系统估计问题,讨论了一种新的滤波方法——高斯粒子滤波算法。通过基于重要性采样和蒙特卡罗模拟方法得到一高斯分布来近似未知状态变量的后验分布。在符合高斯假设和一定的粒子数的情况下,谈算法可以获得近似最... 为了解决非线性、非高斯系统估计问题,讨论了一种新的滤波方法——高斯粒子滤波算法。通过基于重要性采样和蒙特卡罗模拟方法得到一高斯分布来近似未知状态变量的后验分布。在符合高斯假设和一定的粒子数的情况下,谈算法可以获得近似最优解。与粒子滤波算法相比,其优点是不需要重采样步骤和不存在粒子退化现象。在滤波精度、运算时间等方面与扩展卡尔曼滤波、Unscented滤波、高斯厄米特滤波及一般的粒子滤波进行了比较分析,仿真结果表明该算法性能优于其他算法。 展开更多
关键词 非线性估计 高斯粒子滤波 Unscented滤波 高斯厄米特滤波 粒子滤波
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基于Kalman滤波的白噪声估计理论(英文) 被引量:18
15
作者 邓自立 许燕 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2003年第1期23-31,共9页
应用Kalman滤波方法 ,首次提出了一种统一的和通用的白噪声估计理论 .它可统一处理线性离散时变和定常随机系统的输入白噪声和观测白噪声的滤波、平滑和预报问题 .提出了最优和稳态白噪声估值器 ,且提出了白噪声新息滤波器和Wiener滤波... 应用Kalman滤波方法 ,首次提出了一种统一的和通用的白噪声估计理论 .它可统一处理线性离散时变和定常随机系统的输入白噪声和观测白噪声的滤波、平滑和预报问题 .提出了最优和稳态白噪声估值器 ,且提出了白噪声新息滤波器和Wiener滤波器 .它们可应用于石油勘探地震数据处理 ,且为解决状态和信号估计问题提供一种新工具 .两个仿真例子说明了其有效性 . 展开更多
关键词 kalman滤波 白噪声估计理论 随机系统 石油勘探 地震数据处理
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基于自适应Kalman滤波算法的航空发动机可测参数及其偏离量估计 被引量:8
16
作者 廖瑛 尹大伟 +1 位作者 郑宇昕 门路 《国防科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第4期1-6,共6页
针对采用估计可测参数偏离量建立航空发动机机载自适应模型的方案中,可测参数偏离量估计的问题,引入了CA(Constant Acceleration)模型,建立了简化的可测参数状态方程和测量方程,采用自适应Kalman滤波算法直接估计可测参数,由估计出的可... 针对采用估计可测参数偏离量建立航空发动机机载自适应模型的方案中,可测参数偏离量估计的问题,引入了CA(Constant Acceleration)模型,建立了简化的可测参数状态方程和测量方程,采用自适应Kalman滤波算法直接估计可测参数,由估计出的可测参数与发动机非线性模型计算的额定值之差,获得可测参数偏离量。为解决因简化的状态模型系统误差较大,采用标准Kalman滤波会出现估计严重偏离真值的问题,分析了标准Kalman滤波准则和状态模型误差对滤波结果的影响,采用动态调整状态预报在滤波估计结果中权重的策略,给出了单因子自适应Kalman滤波算法准则及递推公式,使滤波估计准确。对不同的可测参数分别采取序列滤波的方法,减少了运算量。以仿真产生的发动机测量数据为例,对系统模型和所设计的算法进行验证,计算结果表明,所设计的滤波算法具有很快的收敛速度和计算速度,结果优于标准Kalman滤波算法,具有更好的估计精度和一定的工程应用价值。 展开更多
关键词 航空发动机 机载自适应模型 自适应kalman滤波 参数估计 自适应因子
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基于Kalman滤波的自适应MIMO信道估计 被引量:5
17
作者 王永民 苟彦新 孟相如 《空军工程大学学报(自然科学版)》 CSCD 2004年第6期34-39,共6页
给出了一种基于Kalman滤波的自适应MIMO信道估计方法,分析了算法的剩余误差能量随迭代次数增加的变化情况,对饱和MIMO系统和欠饱和MIMO系统,分别采用Kalman自适应MI MO信道估计方法和最大似然信道估计方法,进行了数值仿真和对比。从对... 给出了一种基于Kalman滤波的自适应MIMO信道估计方法,分析了算法的剩余误差能量随迭代次数增加的变化情况,对饱和MIMO系统和欠饱和MIMO系统,分别采用Kalman自适应MI MO信道估计方法和最大似然信道估计方法,进行了数值仿真和对比。从对比的结果来看,文中给出的Kalman自适应信道估计具有和最大似然信道估计相近的性能,而在饱和系统中,Kalman估计算法性能要略好一些。 展开更多
关键词 信道估计 kalman滤波 最大似然估计
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卫星轨道Kalman滤波稳健估计 被引量:4
18
作者 文援兰 王威 杨元喜 《国防科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2001年第2期12-17,共6页
卫星观测数据中不可避免地存在着粗差 ,一般的Kalman滤波易受观测粗差的影响。首先推导Kalman滤波稳健估计公式 ,并分析了它的稳健性。然后用Kalman滤波稳健估计对Lageos卫星的激光实测资料进行了处理 。
关键词 kalman滤波 稳健估计 卫星轨道确定
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基于Kalman滤波的分布式全相参雷达相参参数估计方法 被引量:3
19
作者 殷丕磊 张洪纲 +3 位作者 翟腾普 祁海明 刘泉华 曾涛 《北京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第3期282-288,共7页
针对运动目标,提出了基于Kalman滤波的相参参数(时间差和相位差)估计方法,建立了雷达本地坐标系及目标本体坐标系,给出了目标的运动模型及相参参数的数学模型;提出了利用正交信号对相参参数进行估计的方法,通过对待估参数进行推导分析,... 针对运动目标,提出了基于Kalman滤波的相参参数(时间差和相位差)估计方法,建立了雷达本地坐标系及目标本体坐标系,给出了目标的运动模型及相参参数的数学模型;提出了利用正交信号对相参参数进行估计的方法,通过对待估参数进行推导分析,建立了状态方程和量测方程,提出了利用Kalman滤波算法对相参参数测量值进行滤波以提高参数的估计精度;仿真分析验证了基于Kalman滤波的相参参数估计方法的有效性. 展开更多
关键词 分布式相参雷达 全相参 kalman滤波 相参参数估计
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基于严密Helmert方差分量估计的动态Kalman滤波 被引量:5
20
作者 杨元喜 张晓东 《同济大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第9期1241-1245,共5页
针对Kalman滤波模型推导了严密的Helmert方差分量估计公式.在此基础上,构建了方差分量估计辅助的Kalamn滤波解,改进的Kalman滤波与标准Kalman滤波的计算过程基本相同.推导了方差分量估计对Kalman滤波解的影响.理论推导和计算结果均表明,... 针对Kalman滤波模型推导了严密的Helmert方差分量估计公式.在此基础上,构建了方差分量估计辅助的Kalamn滤波解,改进的Kalman滤波与标准Kalman滤波的计算过程基本相同.推导了方差分量估计对Kalman滤波解的影响.理论推导和计算结果均表明,Helmert方差分量估计辅助的Kalman滤波能够合理调控动力学模型误差的影响,合理平衡观测信息与动力学模型信息对Kalman滤波解的贡献,提高状态参数估计的精度;严密Helmert方差分量估计与简化Helmert方差分量估计辅助的Kalman滤波解基本等效. 展开更多
关键词 动态导航 HELMERT方差分量估计 kalman滤波 自适应滤波
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