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

1

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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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

2

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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基于卡尔曼滤波的高斯混合模型目标检测算法 被引量：11

3

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

4

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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Unscented卡尔曼滤波-卡尔曼滤波算法 被引量：20

5

作者 尹建君 张建秋 林青 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2008年第4期617-620,共4页

针对条件线性高斯状态空间模型,提出unscented卡尔曼滤波-卡尔曼滤波unscented Kalman filte-ring-Kalman filtering,UKF-KF算法,该方法用UKF估计条件线性高斯状态空间模型中的非线性状态,用KF估计线性状态。为了有效地融合UKF和KF估计... 针对条件线性高斯状态空间模型,提出unscented卡尔曼滤波-卡尔曼滤波unscented Kalman filte-ring-Kalman filtering,UKF-KF算法,该方法用UKF估计条件线性高斯状态空间模型中的非线性状态,用KF估计线性状态。为了有效地融合UKF和KF估计的后验状态分布,将蒙特卡罗方法应用于KF估计的线性状态均值和方差,获得了与UKF sigma点相同数量的后验线性状态估计分布的样本,然后将这些样本与UKF中sigma点进行合成去获得系统中非线性状态的估计。该算法应用于机动目标跟踪的仿真结果表明:与Rao-Blackwellized粒子滤波器(Rao-Blackwellized particle filter,RBPF)相比,该算法虽在估计精度上略有下降,然而计算时间明显降低,有效提高了实时性。 展开更多

关键词 信息处理 Unscented卡尔曼滤波-卡尔曼滤波 仿真 条件线性高斯 RAO-BLACKWELLIZED粒子滤波 (RBPF) 目 标跟踪

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卡尔曼滤波在分布式拉曼光纤温度传感系统去噪中的应用 被引量：15

6

作者 刘涛 张文平 +2 位作者 陈慧芳 冯桂兰 刘月明 《红外与激光工程》 EI CSCD 北大核心 2014年第5期1643-1647,共5页

提出一种基于卡尔曼滤波的统计学方法,对光纤温度传感系统的状态进行实时估计并去除系统的噪声,提高光纤传感系统的准确度。光纤温度传感系统属于线性动态系统,被测温度是服从高斯-马尔科夫随机过程的离散时间状态变量,状态噪声是加性... 提出一种基于卡尔曼滤波的统计学方法,对光纤温度传感系统的状态进行实时估计并去除系统的噪声,提高光纤传感系统的准确度。光纤温度传感系统属于线性动态系统,被测温度是服从高斯-马尔科夫随机过程的离散时间状态变量,状态噪声是加性高斯白噪声。基于贝叶斯最大后验概率推论(MAP)和最小均方误差(MMSE)准则,新的测量值通过量测更新方程修正后验状态估计值。这种迭代的算法最终可以得到状态的最优估计值。该模型和算法应用在分布式拉曼光纤温度传感系统(DOFS)FGC-LR中,对其性能进行研究。用局部方差和信噪比评估该算法去噪的能力。常温点处温度的局部方差减小了83.56%,高温点处减小了84.09%。两探测点处的温度信噪比分别提高了18.45%和16.80%。算法在提高光纤传感系统的准确度,实现实时测量上取得了很好的效果。 展开更多

关键词 高斯-马尔卡夫随机过程 卡尔曼滤波 Raman光纤温度传感 贝叶斯最大后验概率 去噪

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一种新型非线性卡尔曼滤波方法 被引量：28

7

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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迭代容积卡尔曼粒子滤波算法 被引量：5

8

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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平方根求积分卡尔曼滤波器 被引量：20

9

作者 巫春玲 韩崇昭 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第5期987-992,共6页

针对具有加性噪声的非线性高斯动态系统的状态估计问题,本文提出一种近似递归的高斯滤波器:平方根求积分卡尔曼滤波器(SRQKF).该滤波器是在求积分卡尔曼滤波器(QKF)基础上的平方根实现形式,使用统计线性回归的方法,通过一套参数化高斯... 针对具有加性噪声的非线性高斯动态系统的状态估计问题,本文提出一种近似递归的高斯滤波器:平方根求积分卡尔曼滤波器(SRQKF).该滤波器是在求积分卡尔曼滤波器(QKF)基础上的平方根实现形式,使用统计线性回归的方法,通过一套参数化高斯密度的高斯-厄米特积分点来线性化非线性函数的;滤波器采用平方根的实现方法,不仅增强了数值的鲁棒性,确保了状态协方差矩阵的半正定性,而且在一定程度上提高了滤波精度.仿真实验表明,SRQKF的滤波精度比QKF提高约12%,且均高于无味滤波器(UF)和扩展卡尔曼滤波器(EKF),但这二者的计算复杂度均比UF和EKF大.对滤波精度要求比较高的非线性场合,新滤波器是一种很有效的非线性滤波算法. 展开更多

关键词 高斯-厄米特积分点 统计线性回归 无味滤波器 求积分卡尔曼滤波器

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基于卡尔曼滤波的红外图像增强算法 被引量：5

10

作者 刘涛 赵巨峰 +2 位作者 徐之海 冯华君 陈慧芳 《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第8期1534-1539,共6页

针对红外图像中的非均匀性噪声的去除问题,提出基于卡尔曼滤波的红外图像去噪及增强算法.在Bayes-ian-MAP框架下分析卡尔曼滤波器对去噪问题的适用性.由于成像电路内部温度上升和参数的细微变化,每个像元的固定模式噪声(FPN)在帧间缓慢... 针对红外图像中的非均匀性噪声的去除问题,提出基于卡尔曼滤波的红外图像去噪及增强算法.在Bayes-ian-MAP框架下分析卡尔曼滤波器对去噪问题的适用性.由于成像电路内部温度上升和参数的细微变化,每个像元的固定模式噪声(FPN)在帧间缓慢变化.基于此点,建立暗帧的噪声模型.将卡尔曼滤波器作用于红外暗帧序列,估计出暗帧中每个像元的FPN水平.引入噪声影响因子(NIF)来评估FPN噪声对像元输出信号的影响.根据NIF自适应地选取每个像元的FPN噪声权重.实际带噪图像减去加权FPN噪声,即得到增强图像.将该算法应用于实拍红外图像,用平均灰度梯度(GMG)评估算法的性能.在目标区域,GMG下降了5.1%,说明算法在去噪的同时很好地保留了目标的边缘.而在平滑区域,GMG下降了85.5%.结果表明,该算法在去除非均匀性噪声,提高图像的对比度方面,取得较好的效果. 展开更多

关键词 卡尔曼滤波 固定模式噪声(FPN) 高斯-马尔科夫随机过程 噪声影响因子(NIF) 图像增强

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基于迭代无迹卡尔曼滤波的SLAM算法仿真研究 被引量：5

11

作者 陈晨 程荫杭 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2012年第8期1643-1650,共8页

对迭代无迹卡尔曼滤波算法在SLAM问题中的应用进行仿真研究。通过仿真分析发现,与一般的无迹卡尔曼滤波算法相比,迭代的算法有时无法提高SLAM的精度,继而探讨了SLAM问题中选择采用迭代算法的条件;同时针对迭代算法的观测更新阶段,用阻... 对迭代无迹卡尔曼滤波算法在SLAM问题中的应用进行仿真研究。通过仿真分析发现,与一般的无迹卡尔曼滤波算法相比,迭代的算法有时无法提高SLAM的精度,继而探讨了SLAM问题中选择采用迭代算法的条件;同时针对迭代算法的观测更新阶段,用阻尼的高斯-牛顿迭代方法改进完全高斯-牛顿迭代方法,从而提出一种改进的基于迭代无迹卡尔曼滤波的SLAM算法。仿真实验对提出的迭代条件进行了验证,仿真结果表明提出的SLAM算法与无迹卡尔曼滤波算法相比,可以进一步提高SLAM问题的估计精度。 展开更多

关键词 同时定位与地图构建 无迹卡尔曼滤波 迭代无迹卡尔曼滤波 阻尼高斯-牛顿迭代

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离散卡尔曼滤波用于GPS动态变形数据处理 被引量：29

12

作者 马攀 文鸿雁 《桂林工学院学报》 2002年第3期234-238,共5页

研究了一种卡尔曼滤波算法,通过算例对我国1998年洪水期某大坝的实测GPS动态变形数据,采用自编软件(用C语言)进行处理,其成果图形象直观地显示出滤波值数据曲线与原始数据曲线的变化趋势基本一致,同时验前与验后的单位权方差σ∧20很相... 研究了一种卡尔曼滤波算法,通过算例对我国1998年洪水期某大坝的实测GPS动态变形数据,采用自编软件(用C语言)进行处理,其成果图形象直观地显示出滤波值数据曲线与原始数据曲线的变化趋势基本一致,同时验前与验后的单位权方差σ∧20很相近,并且滤波值中误差σ∧滤也比观测值中误差σ∧测小得多.该离散卡尔曼滤波数学模型较好地模拟了目标系统的物理变化规律,其程序运算结果对于改善GPS动态变形的数据精度的效果比较理想. 展开更多

关键词 卡尔曼滤波 GPS 高斯-马尔柯夫序列

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条件线性高斯状态空间模型的GSF-KF滤波算法

13

作者 尹建君 张建秋 《系统仿真学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第18期4949-4951,4955,共4页

算法将模型中的条件线性状态方程代入观测方程,并融合线性状态的过程噪声和观测噪声,再与非线性状态方程联立,由高斯和滤波器(Gaussian sum filter,GSF)获得非线性状态的估计;然后将估计值代入线性状态方程与观测方程,由卡尔曼滤波器(Ka... 算法将模型中的条件线性状态方程代入观测方程,并融合线性状态的过程噪声和观测噪声,再与非线性状态方程联立,由高斯和滤波器(Gaussian sum filter,GSF)获得非线性状态的估计;然后将估计值代入线性状态方程与观测方程,由卡尔曼滤波器(Kalman Filter,KF)获得线性状态的估计。此外,获得的非线性状态估计的方差还用于修正线性状态的估计。将GSF-KF算法应用于目标跟踪的仿真结果表明,与现有Rao-Blackwellized粒子滤波器(Rao-Blackwellized Particle Filter,RBPF)相比,新方法在保证精度的同时,明显提高了实时性,计算时间仅约为RBPF的7%。 展开更多

关键词 信息处理技术 高斯和滤波-卡尔曼滤波(GSF-KF) Rao-Blackwellized粒子滤波器(RBPF) 条件线性高斯 目标跟踪

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一种基于卡尔曼滤波的改进多用户检测算法

14

作者 刘辉 赵乐军 《华东理工大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2006年第11期1337-1341,共5页

总结了DS-CDMA系统的异步高斯信道模型和多径衰落信道模型,重点讨论了用状态空间方程表述多径衰落信道模型的方法,并采用卡尔曼滤波的递推算法求出每个用户每条路径上的状态估计。针对期望用户,对属于同一个码元的所有状态估计求和,接... 总结了DS-CDMA系统的异步高斯信道模型和多径衰落信道模型,重点讨论了用状态空间方程表述多径衰落信道模型的方法,并采用卡尔曼滤波的递推算法求出每个用户每条路径上的状态估计。针对期望用户,对属于同一个码元的所有状态估计求和,接着进行最大比合并再判决。最后对两种信道模型进行算法仿真,分析其收敛性和抗“远-近”效应的性能。结果表明本文给出的算法收敛速度快,并且能有效地抑制“远-近”效应。 展开更多

关键词 多用户检测 异步高斯信道模型 多径衰落信道模型 卡尔曼滤波 “远-近”效应

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异常值和未知观测噪声鲁棒的卡尔曼滤波器 被引量：3

15

作者 方安然 李旦 张建秋 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2021年第3期593-602,共10页

给出了对异常值和未知分布的观测噪声鲁棒的卡尔曼滤波器。分析表明当以Huber损失函数替代推导卡尔曼滤波器最大后验准则中观测误差的l2范数时,就构造了一个新的准则。由于Huber损失函数可同时描述l1和l2范数,因此由这个新准则推导的卡... 给出了对异常值和未知分布的观测噪声鲁棒的卡尔曼滤波器。分析表明当以Huber损失函数替代推导卡尔曼滤波器最大后验准则中观测误差的l2范数时,就构造了一个新的准则。由于Huber损失函数可同时描述l1和l2范数,因此由这个新准则推导的卡尔曼滤波器,在具有传统卡尔曼滤波器性质的同时,也有了l1范数对异常值鲁棒的特性。而当含异常值的观测噪声统计分布未知时,利用含未知参数的高斯混合模型描述其分布以及变分贝叶斯推理,提出了对异常值和未知统计分布观测噪声鲁棒的卡尔曼滤波器。仿真和实验在验证了分析结果正确的同时,也表明提出算法的性能优于现有文献报道鲁棒类的卡尔曼滤波器。 展开更多

关键词 卡尔曼滤波器 Huber损失函数 高斯混合分布 期望最大化算法 变分贝叶斯

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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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基于高斯-椒盐噪声的滤波算法 被引量：9

18

作者 张旭涛 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2019年第B06期263-265,共3页

数字图像在采集、传输和存储过程中极易受到混合噪声,特别是高斯-椒盐混合噪声的污染。传统滤波算法大多是针对某一种噪声而设计,对混合噪声的抑制效果并不明显。鉴于此,提出了一种基于高斯-椒盐混合噪声的新型滤波算法。实验结果表明:... 数字图像在采集、传输和存储过程中极易受到混合噪声,特别是高斯-椒盐混合噪声的污染。传统滤波算法大多是针对某一种噪声而设计,对混合噪声的抑制效果并不明显。鉴于此,提出了一种基于高斯-椒盐混合噪声的新型滤波算法。实验结果表明:在主观和客观两方面的综合评价下,所提滤波算法对混合噪声的抑制要明显优于传统图像滤波算法,其在混合噪声的滤波上具有一定的参考价值。 展开更多

关键词 高斯-椒盐混合噪声 滤波算法 评价标准

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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

19

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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基于WiFi-蓝牙混合定位技术的震后压埋人员手机定位方法 被引量：7

20

作者 彭伟豪 肖东升 《自然灾害学报》 CSCD 北大核心 2023年第2期16-25,共10页

我国地震灾害频发,快速确定压埋人员的准确位置成为震后救援工作的一大难点。文中提出的基于WiFi-蓝牙混合定位技术的震后压埋人员手机定位方法,通过在模拟的震后压埋环境周边分别部署WiFi探针和蓝牙网关,采集压埋人员携带的智能设备发... 我国地震灾害频发,快速确定压埋人员的准确位置成为震后救援工作的一大难点。文中提出的基于WiFi-蓝牙混合定位技术的震后压埋人员手机定位方法,通过在模拟的震后压埋环境周边分别部署WiFi探针和蓝牙网关,采集压埋人员携带的智能设备发射的信号接收强度(received signal strength indication, RSSI)数据,利用高斯-卡尔曼混合滤波对RSSI数据进行预处理,建立基于震后压埋环境的无线信号距离损耗模型,采用改进的加权质心定位算法解算压埋智能设备的坐标,通过评估WiFi和蓝牙定位结果可信度确定最终的定位结果。实验结果表明:单一的WiFi定位技术和蓝牙定位技术的平均定位精度分别为0.917、0.867 m,而WiFi-蓝牙混合定位技术的定位精度为0.541 m,相对于单一的WiFi和蓝牙定位技术,定位精度分别提高了41%和37.6%。 展开更多

关键词 地震救援 高斯-卡尔曼混合滤波 加权质心定位算法 混合定位 可信度评估

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