WSNs环境下基于高斯混合容积卡尔曼滤波的移动机器人定位算法 被引量：9

1

作者 陈晓飞 凌有铸 陈孟元 《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2017年第1期133-138,共6页

针对移动机器人的定位问题,提出一种面向无线传感器网络WSNs(Wireless Sensor Networks)环境下,结合高斯混合容积卡尔曼滤波(GM-CKF)优化的定位算法。将WSNs对移动机器人的观测、机器人自身对环境特征的观测以及机器人自身运动控制量进... 针对移动机器人的定位问题,提出一种面向无线传感器网络WSNs(Wireless Sensor Networks)环境下,结合高斯混合容积卡尔曼滤波(GM-CKF)优化的定位算法。将WSNs对移动机器人的观测、机器人自身对环境特征的观测以及机器人自身运动控制量进行数据融合,并利用带有门限判别和选择性高斯分割的GM-CKF算法,对机器人的预估位置实施预测修正,降低计算求解的空间维数,提高定位精度。仿真实验结果表明,所提出的方法比传统机器人自定位法定位精度有所提高,算法精度较标准的CKF算法提高了39.11%,比EKF算法提高了65.81%。 展开更多

关键词 无线传感器网络 高斯混合容积卡尔曼滤波 移动机器人 定位

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基于高斯混合容积卡尔曼滤波的UUV自主导航定位算法 被引量：24

2

作者 王宏健 李村 +1 位作者 么洪飞 周佳加 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第2期254-261,共8页

针对过程噪声为非理想高斯分布时无人水下航行器(UUV)自主导航定位存在噪声模型失配的问题,将高斯混合密度模型与容积卡尔曼滤波(CKF)相结合,设计了基于高斯混合容积卡尔曼滤波(GM-CKF)的UUV导航定位算法。建立了UUV运动模型及观测模型... 针对过程噪声为非理想高斯分布时无人水下航行器(UUV)自主导航定位存在噪声模型失配的问题,将高斯混合密度模型与容积卡尔曼滤波(CKF)相结合,设计了基于高斯混合容积卡尔曼滤波(GM-CKF)的UUV导航定位算法。建立了UUV运动模型及观测模型,利用CKF完成各高斯分量的预测更新,并将更新结果进行融合缩减与加权求和,从而实现UUV自主导航定位。通过与EKF、UKF和CKF算法仿真对比实验,验证了GM-CKF可以提高估计精度;通过UUV湖试试验,验证了基于GM-CKF的UUV自主导航定位精度和稳定性优于传统算法,其计算时间满足实时导航定位的要求。 展开更多

关键词 无人水下航行器 导航定位 高斯混合密度模型 容积卡尔曼滤波

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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

3

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 非高斯噪声 鲁棒性

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鲁棒的高斯和容积卡尔曼滤波红外目标跟踪算法 被引量：5

4

作者 吴昊 陈树新 +1 位作者 杨宾峰 陈坤 《红外与毫米波学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2016年第1期123-128,共6页

为提高恶劣测量环境下单站红外搜索与跟踪系统的跟踪性能,提出了一种鲁棒的高斯和容积卡尔曼滤波算法.首先,为改善滤波初值模糊问题,在容积卡尔曼滤波框架下将滤波器分为若干不同初值的子滤波器,利用似然函数逐步减小初值偏差较大的子... 为提高恶劣测量环境下单站红外搜索与跟踪系统的跟踪性能,提出了一种鲁棒的高斯和容积卡尔曼滤波算法.首先,为改善滤波初值模糊问题,在容积卡尔曼滤波框架下将滤波器分为若干不同初值的子滤波器,利用似然函数逐步减小初值偏差较大的子滤波器权值;其次构建非线性程度判别量,在高非线性情况下将预测密度沿最大特征向量方向进行分割,提高滤波精度;最后利用等价权函数改善新息协方差,减小异常误差对滤波准确性和稳定性造成的影响.实验结果表明,不存在异常误差时,所提算法跟踪结果优于传统算法;存在异常误差时,传统滤波方法的精度明显降低,而所提算法依然能够得到准确可靠的跟踪结果. 展开更多

关键词 红外搜索与跟踪 容积卡尔曼滤波 高斯和滤波 等价权函数

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基于高斯和均方根容积卡尔曼滤波的姿态角辅助目标跟踪算法 被引量：6

5

作者 单甘霖 张凯 吉兵 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2014年第7期1579-1584,共6页

根据目标2维运动速度与姿态角的关系,该文提出一种姿态角辅助目标跟踪算法。在目标运动学基础上建立状态向量中包含姿态角的跟踪模型,实现姿态角对目标跟踪的辅助;针对基于模板匹配姿态角量测的噪声为非高斯情况,将均方根容积卡尔曼滤... 根据目标2维运动速度与姿态角的关系,该文提出一种姿态角辅助目标跟踪算法。在目标运动学基础上建立状态向量中包含姿态角的跟踪模型,实现姿态角对目标跟踪的辅助;针对基于模板匹配姿态角量测的噪声为非高斯情况,将均方根容积卡尔曼滤波引入到高斯和滤波框架下,提出新的高斯和均方根容积卡尔曼滤波算法,提高非线性非高斯处理能力,同时结合目标运动中姿态角的变化规律,建立姿态角分量不同的跟踪模型,通过模型切换实现机动姿态角的滤波。算法对姿态角量测进行滤波,同时实现了姿态角信息与位置信息的有效融合。仿真结果验证了该算法的有效性和正确性。 展开更多

关键词 目标跟踪 信息融合 非线性非高斯滤波 均方根容积卡尔曼滤波 模型切换

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基于距离参数化的混合坐标系下平方根容积卡尔曼滤波纯方位目标跟踪 被引量：1

6

作者 周德云 章豪 +2 位作者 张堃 张凯 潘潜 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2015年第5期1353-1357,共5页

针对纯方位单站目标跟踪中观测方程非线性且易受滤波初值影响的问题,提出了一种距离参数化混合坐标系下的平方根容积卡尔曼滤波(SRCKF)算法。该滤波算法首先将平方根容积卡尔曼滤波算法应用于混合坐标系,比直角坐标系下的平方根容积卡... 针对纯方位单站目标跟踪中观测方程非线性且易受滤波初值影响的问题,提出了一种距离参数化混合坐标系下的平方根容积卡尔曼滤波(SRCKF)算法。该滤波算法首先将平方根容积卡尔曼滤波算法应用于混合坐标系,比直角坐标系下的平方根容积卡尔曼滤波算法能得到更好的跟踪效果;接着将距离参数化思想和混合坐标系下的平方根容积卡尔曼滤波算法结合,消除了距离信息不可测对跟踪效果的影响。仿真结果表明,该滤波算法虽略微提升了计算复杂度,但其鲁棒性和滤波精度均有大幅度的提高。 展开更多

关键词 纯方位跟踪 混合坐标系 距离参数化 平方根容积卡尔曼滤波 鲁棒性

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高斯过程改进的鲁棒容积卡尔曼滤波及其组合导航应用 被引量：8

7

作者 崔冰波 吉峰 +1 位作者 孙宇 魏新华 《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2021年第9期34-40,共7页

基于GNSS/INS的导航状态估计受状态可观测度影响较大,为提高陆地载体航向角的估计精度,提出了一种改进鲁棒容积卡尔曼滤波(RCKF)方法。首先采用免重采样采样点更新框架实现容积点更新与高斯矩信息的解耦,提高采样点实例化信息在迭代滤... 基于GNSS/INS的导航状态估计受状态可观测度影响较大,为提高陆地载体航向角的估计精度,提出了一种改进鲁棒容积卡尔曼滤波(RCKF)方法。首先采用免重采样采样点更新框架实现容积点更新与高斯矩信息的解耦,提高采样点实例化信息在迭代滤波中的传播效率。其次基于状态可观测度分析,将高斯过程(GP)引入到系统模型矩估计积分不确定性的标定中,改善移动载体直线行驶条件下航向的估计精度。仿真实验表明,所提GP⁃RCKF算法能在状态可观测度较弱时显著改善航向角估计精度,航向角误差较RCKF改善28.9%。 展开更多

关键词 组合导航 容积卡尔曼滤波 高斯过程 状态可观测度

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角闪烁噪声下的高斯和容积卡尔曼滤波算法 被引量：4

8

作者 许红 谢文冲 王永良 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2019年第2期229-235,共7页

开展角闪烁噪声下的目标跟踪问题研究对提高传感器的探测性能具有重要意义,其中角闪烁噪声具有的非高斯特性是一个长期困扰研究者的难点。针对该问题,首先通过理论分析指出了容积粒子滤波(cubature particle filter,CPF)在角闪烁噪声下... 开展角闪烁噪声下的目标跟踪问题研究对提高传感器的探测性能具有重要意义,其中角闪烁噪声具有的非高斯特性是一个长期困扰研究者的难点。针对该问题,首先通过理论分析指出了容积粒子滤波(cubature particle filter,CPF)在角闪烁噪声下的性能缺陷。其次,基于高斯和滤波(Gaussian sum filter,GSF)框架和容积卡尔曼滤波(cubature Kalman filter,CKF)算法,提出了适用于角闪烁下的高斯和容积卡尔曼滤波(Gaussian sum cubature Kalman filter,GSCKF)算法,该算法将目标后验概率密度用高斯密度加权求和近似,通过多路并行的CKF实现状态预测与量测更新,同时利用模型降阶算法限制高斯分量数目的增长,能应用于非线性、非高斯条件的状态估计。最后,设计了仿真实验对GSCKF和CPF的跟踪精度、鲁棒性和计算复杂度进行了对比。 展开更多

关键词 目标跟踪 角闪烁噪声 非线性、非高斯状态估计 高斯和滤波 容积卡尔曼滤波

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基于卡尔曼滤波的高斯混合模型目标检测算法 被引量：11

9

作者 刘江 郭荣春 王燕妮 《探测与控制学报》 CSCD 北大核心 2022年第2期79-84,共6页

针对背景差分法不能提取出目标的完整区域,大多数光流法计算耗时等问题,提出基于卡尔曼滤波的高斯混合模型目标检测算法。首先采用卡尔曼滤波背景建模法对输入的前景信息进行滤波,得到预测背景模型并更新;根据规定的高斯模型表征图像中... 针对背景差分法不能提取出目标的完整区域,大多数光流法计算耗时等问题,提出基于卡尔曼滤波的高斯混合模型目标检测算法。首先采用卡尔曼滤波背景建模法对输入的前景信息进行滤波,得到预测背景模型并更新;根据规定的高斯模型表征图像中各个像素点的均值、方差和权值,在输入下一帧图像后重新计算混合高斯背景模型;设置合适的阈值,比较权值与方差的比例确定前景目标像素点。仿真结果表明,与经典算法相比,该算法可以实时准确地检测运动目标,对场景变化、目标移动情况具有较好的鲁棒性。 展开更多

关键词 目标检测 卡尔曼滤波 高斯混合模型 背景建模

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基于高斯混合模型和卡尔曼滤波的车辆检测与跟踪方法 被引量：3

10

作者 林立原 陈林 《武汉科技大学学报》 CAS 北大核心 2015年第3期226-230,共5页

提出一种改进的车辆检测与跟踪方法。在目标检测阶段,针对传统高斯混合建模算法对环境变化适应能力较差的问题,设计一个环境变化判断因子,据此进行高斯混合模型更新率的自动切换;在车辆跟踪阶段,为提高跟踪精度和跟踪效率,引入卡尔曼滤... 提出一种改进的车辆检测与跟踪方法。在目标检测阶段,针对传统高斯混合建模算法对环境变化适应能力较差的问题,设计一个环境变化判断因子,据此进行高斯混合模型更新率的自动切换;在车辆跟踪阶段,为提高跟踪精度和跟踪效率,引入卡尔曼滤波并设计了跟踪列表进行单目标和多目标的跟踪。实验表明,该方法对光照突变有较好的适应性,能实现车辆的有效检测与跟踪。 展开更多

关键词 目标检测 车辆跟踪 高斯混合模型 卡尔曼滤波 光照变化

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高阶球面单形—径向容积求积分卡尔曼滤波算法 被引量：4

11

作者 李兆铭 杨文革 +1 位作者 丁丹 廖育荣 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2017年第8期111-117,共7页

为了进一步提高非线性卡尔曼滤波算法的估计精度,提出一种高阶球面单形—径向容积求积分卡尔曼滤波(HDSSRCQKF,high-degree spherical simplex-radial cubature quadrature Kalman filter)算法。将非线性函数的高斯加权积分分解为球面... 为了进一步提高非线性卡尔曼滤波算法的估计精度,提出一种高阶球面单形—径向容积求积分卡尔曼滤波(HDSSRCQKF,high-degree spherical simplex-radial cubature quadrature Kalman filter)算法。将非线性函数的高斯加权积分分解为球面积分和径向积分,采用基于正则单形变换群的七阶球面单形准则计算球面积分,使用高阶高斯—拉盖尔求积分准则计算径向积分,推导出高阶球面单形—径向容积求积分准则。从该准则中提取出容积点及其相应权值的一般计算方法,并利用该计算方法给出非线性卡尔曼滤波框架下高阶球面单形—径向容积求积分卡尔曼滤波的具体计算步骤。数值仿真实验结果表明,所提算法具有比高阶容积卡尔曼滤波更高的估计精度,在信道估计与均衡、语音增强和混沌通信等领域具有一定的应用价值。 展开更多

关键词 容积卡尔曼滤波 高斯-拉盖尔求积分 球面单形 非线性

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迭代容积卡尔曼粒子滤波算法 被引量：5

12

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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一种新型非线性卡尔曼滤波方法 被引量：28

13

作者 韩萍 桑威林 石庆研 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第3期632-638,共7页

提出了一种新型非线性卡尔曼滤波方法—单形无迹求积卡尔曼滤波(SUQKF)方法,该方法通过对单形无迹卡尔曼滤(SUKF)波所用的采样点进行修正,并与高斯-拉盖尔积分准则相结合,构造了一组个数、权系数和空间分布确定的新型高阶采样点,用来进... 提出了一种新型非线性卡尔曼滤波方法—单形无迹求积卡尔曼滤波(SUQKF)方法,该方法通过对单形无迹卡尔曼滤(SUKF)波所用的采样点进行修正,并与高斯-拉盖尔积分准则相结合,构造了一组个数、权系数和空间分布确定的新型高阶采样点,用来进行滤波。同时指出SUKF是SUQKF的特例。将所提方法通过实验与扩展卡尔曼滤波(EKF)、容积求积卡尔曼滤波(CQKF)进行比较,结果表明:SUQKF方法滤波精度高于EKF和CQKF,且收敛速度较快,实时性优于CQKF。 展开更多

关键词 非线性滤波 扩展卡尔曼滤波 单形无迹卡尔曼滤波 容积求积卡尔曼滤波 高斯-拉盖尔积分准则

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平方根嵌入式容积卡尔曼粒子滤波算法 被引量：7

14

作者 刘华 缪晨 吴文 《南京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第4期471-476,共6页

为了提高现有粒子滤波算法对非线性、非高斯系统的状态估计精度,该文提出了一种平方根嵌入式容积粒子滤波(Square-root imbedded cubature particle filter,SICPF)算法。该算法采用平方根嵌入式容积卡尔曼滤波(Square-root imbedded cub... 为了提高现有粒子滤波算法对非线性、非高斯系统的状态估计精度,该文提出了一种平方根嵌入式容积粒子滤波(Square-root imbedded cubature particle filter,SICPF)算法。该算法采用平方根嵌入式容积卡尔曼滤波(Square-root imbedded cubature Kalman filter,SICKF)产生重要性密度函数。该算法融合了最新的观测信息,由其产生的重要性密度函数更接近系统状态的真实后验概率分布,最后采用经典非线性、非高斯状态模型对该文算法的性能进行仿真测试。仿真结果表明:SICPF算法的估计误差约为扩展粒子滤波(Extended particle filter,EPF)算法1/4、无迹粒子滤波(Unscented particle filter,UPF)算法误差的2/3、容积粒子滤波(Cubature particle filter,CPF)算法的估计误差的3/4,SICPF算法是一种有效的滤波算法。 展开更多

关键词 非线性非高斯 粒子滤波 重要性密度函数 平方根嵌入式容积卡尔曼滤波 扩展粒子滤波 无迹粒子滤波 容积粒子滤波

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高斯混合交互式多模型容积信息滤波算法 被引量：1

15

作者 谢会来 刘以安 +1 位作者 王刚 彭愫 《传感器与微系统》 CSCD 2016年第10期138-140,144,共4页

针对机动目标跟踪中由于目标机动使系统的非线性强度增大,导致系统的线性误差增大和跟踪精度明显下降、甚至发散的问题,提出了基于高斯混合的交互式多模型容积信息滤波(GMIMM-CIF)算法,实现对机动目标的精确跟踪。新算法在每次输入交互... 针对机动目标跟踪中由于目标机动使系统的非线性强度增大,导致系统的线性误差增大和跟踪精度明显下降、甚至发散的问题,提出了基于高斯混合的交互式多模型容积信息滤波(GMIMM-CIF)算法,实现对机动目标的精确跟踪。新算法在每次输入交互之后,保留概率较大的几个假设,并利用一个高斯混合项替换最优多模型算法中剩余的假设,从而使算法中假设的数量保持恒定;用容积信息滤波器(CIF)代替传统的非线性滤波器,通过估计信息状态向量和信息矩阵而不是估计状态向量和协方差,可以减小系统的非线性误差。通过仿真对比实验,验证了该算法可以提高机动目标的跟踪精度。 展开更多

关键词 机动目标跟踪 高斯混合 交互式多模型 容积信息滤波

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基于均方根容积卡尔曼的δ-GLMB多目标跟踪算法 被引量：3

16

作者 母晓慧 杨风暴 +2 位作者 刘哲 陶晓伟 张雅玲 《计算机应用与软件》 北大核心 2020年第4期164-170,共7页

在非线性高杂波密度场景下,高斯混合(Gaussian Mixture,GM)实现的δ-广义标签多伯努利滤波器(δ-Generalized Labeled Multi-Bernoulli Filter,δ-GLMB)难以准确地估计目标数目及运动状态。针对这一问题,提出基于均方根容积卡尔曼滤波(S... 在非线性高杂波密度场景下,高斯混合(Gaussian Mixture,GM)实现的δ-广义标签多伯努利滤波器(δ-Generalized Labeled Multi-Bernoulli Filter,δ-GLMB)难以准确地估计目标数目及运动状态。针对这一问题,提出基于均方根容积卡尔曼滤波(Square-rooted Cubature Kalman Filter,SCKF)的δ-GLMB高斯混合实现算法。基于三阶球面-径向容积准则选取一组等权的容积点集,对GM-δ-GLMB滤波器的伯努利分量传递过程中的高斯参量进行预测及更新,实现非线性模型系统下的目标跟踪。仿真结果表明,与现有的δ-GLMB滤波器的扩展卡尔曼滤波(Extended Kalman Filter,EKF)高斯混合实现及无迹卡尔曼滤波(Unscented Kalman Filter,UKF)高斯混合实现相比,该算法可提高非线性高杂波密度环境下的目标跟踪精度。 展开更多

关键词 非线性系统 均方根容积卡尔曼 δ-广义标签多伯努利 高斯混合 多目标跟踪

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面向非线性MTT的多模型泊松多伯努利混合滤波算法

17

作者 陈嵩杰 李波 张露 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2024年第3期629-635,共7页

在多目标跟踪(Multi-target Tracking,MTT)的非线性特性与低检测概率情况下,针对多伯努利滤波算法的高斯混合(Gaussian Mixture,GM)实现难以精确估计目标的势与运动状态的实际问题,本文提出了一种适用于非线性系统的泊松多伯努利混合滤... 在多目标跟踪(Multi-target Tracking,MTT)的非线性特性与低检测概率情况下,针对多伯努利滤波算法的高斯混合(Gaussian Mixture,GM)实现难以精确估计目标的势与运动状态的实际问题,本文提出了一种适用于非线性系统的泊松多伯努利混合滤波(Poisson Multi-Bernoulli Mixture Filter,PMBM)算法.首先,推导出多模型泊松多伯努利混合滤波的高斯混合(GM Multi-model PMBM,GM-MM-PMBM)实现过程.然后,分别对GM-MM-PMBM的伯努利高斯分量进行预测与更新,实现了基于非线性系统的MTT.为提升系统稳定性,基于平方根协方差矩阵推导出GM-MM-PMBM均方根容积卡尔曼滤波算法的实现过程.最后,仿真实验综合验证了本文算法的跟踪性能. 展开更多

关键词 多目标跟踪 多伯努利混合滤波 均方根容积卡尔曼滤波 高斯混合

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噪声非高斯条件下基于最大相关熵准则的容积滤波算法 被引量：8

18

作者 张敬艳 修建娟 董凯 《兵器装备工程学报》 CSCD 北大核心 2021年第8期245-250,共6页

针对量测噪声非高斯条件下的多普勒雷达目标状态估计问题,提出了一种基于最大相关熵准则的容积滤波算法(MCCKF)。MCCKF将最大相关熵准则作为优化标准,充分考虑了估计误差的高阶矩,并利用固定点迭代更新估计状态,同时通过容积求积分准则... 针对量测噪声非高斯条件下的多普勒雷达目标状态估计问题,提出了一种基于最大相关熵准则的容积滤波算法(MCCKF)。MCCKF将最大相关熵准则作为优化标准,充分考虑了估计误差的高阶矩,并利用固定点迭代更新估计状态,同时通过容积求积分准则近似高斯加权积分,有效提高了目标的状态估计精度。仿真结果表明:与现有算法相比,MCCKF能够有效解决量测噪声非高斯条件下的非线性状态估计问题,并且估计精度高。 展开更多

关键词 多普勒雷达 非高斯噪声 最大相关熵 容积卡尔曼滤波

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基于高斯混合模型的履带拖拉机转弯半径控制方法 被引量：7

19

作者 王猛 赵博 +3 位作者 王长伟 李宏伟 刘阳春 方宪法 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第S01期557-563,共7页

履带拖拉机采用差速转向,转向可控性差,影响自动导航性能,为提高履带拖拉机自动导航的性能,以液压传动控制行星差速转向履带拖拉机为研究对象,建立履带拖拉机转弯半径数学模型。构建每个控制量下转弯半径均值和方差计算方法,建立基于卡... 履带拖拉机采用差速转向,转向可控性差,影响自动导航性能,为提高履带拖拉机自动导航的性能,以液压传动控制行星差速转向履带拖拉机为研究对象,建立履带拖拉机转弯半径数学模型。构建每个控制量下转弯半径均值和方差计算方法,建立基于卡尔曼滤波和局部加权回归的转弯半径均值和方差更新方法。分别针对直线路径跟踪和掉头建立基于高斯混合模型的履带拖拉机转弯半径控制方法。采用纯跟踪算法分别以不同的初始位置偏差进行自动导航仿真试验,得到导航轨迹、位置偏差和角度偏差。以农夫NF702型履带拖拉机为平台,分别以不同车速进行导航试验,试验结果表明,在初始航向角为0,车速分别为1.0、1.5 m/s时,导航平均误差分别为-0.62 cm和0.28 cm,导航误差绝对值极值分别为10.14 cm和8.10 cm,导航误差绝对值均值分别为2.34 cm和2.57 cm,导航均方根误差分别为3.77 cm和3.99 cm。本文提出的基于高斯混合模型的履带拖拉机转弯半径控制方法可应用到液压传动控制行星差速转向履带拖拉机自动导航领域,满足实际田间作业需求。 展开更多

关键词 履带拖拉机 自动导航 高斯混合模型 转弯半径 卡尔曼滤波

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非高斯噪声下的参数自适应高斯混合CQKF算法 被引量：6

20

作者 孟东 缪玲娟 +1 位作者 邵海俊 沈军 《北京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第10期1079-1084,共6页

研究非高斯噪声环境下的高斯混合滤波方法,进行纯方位跟踪系统的目标跟踪.利用改进的参数自适应方法,调整位移参数的大小,从而修正了高斯混合模型,提出了在非高斯噪声下的参数自适应高斯混合CQKF算法;基于非高斯噪声下的离散系统模型,... 研究非高斯噪声环境下的高斯混合滤波方法,进行纯方位跟踪系统的目标跟踪.利用改进的参数自适应方法,调整位移参数的大小,从而修正了高斯混合模型,提出了在非高斯噪声下的参数自适应高斯混合CQKF算法;基于非高斯噪声下的离散系统模型,分析了高斯混合CQKF算法中建模过程的局限性,并结合初值优化方法,提出了利用参数自适应方法修正高斯混合滤波模型的方法,从而克服了高斯混合滤波的局限性,提高了滤波精度.仿真实验表明在非高斯噪声下参数自适应高斯混合CQKF算法比原算法有更高的滤波精度. 展开更多

关键词 高斯混合模型 容积卡尔曼滤波算法 参数自适应方法 初值优化

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