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基于自适应高斯-厄米特滤波的锂电SOC估算研究被引量：1: 1; 作者张凤博孙桓五杨淇《机械设计与制造》北大核心 2021年第11期147-150,共4页; 对锂电池荷电状态(state of charge,SOC)进行准确地估算十分重要。由于SOC呈非线性特征,并且受多种因素的动态影响,准确估计困难。本文利用高斯-厄米特滤波(Gauss-Hermite filter,GHF)的思想,结合Thevenin等效电路模型,提出一种自适应高... 展开更多; 关键词锂电池荷电状态(SOC) 等效电路模型自适应高斯-厄米特滤波(AGHF); 在线阅读下载PDF 职称材料

高斯-厄米特粒子滤波器被引量：77: 2; 作者袁泽剑郑南宁贾新春《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第7期970-973,共4页; 针对非线性、非高斯系统状态的在线估计问题 ,本文提出一种新的基于序贯重要性抽样的粒子滤波算法 .在滤波算法中 ,我们用一簇高斯厄米特滤波器 (GHF)来产生重要性概率密度函数 .此概率密度在系统状态的转移概率的基础上融入最新的观... 展开更多; 关键词状态估计粒子滤波器高斯-厄米特滤波序贯重要性抽样重要性概率密度函数; 在线阅读下载PDF 职称材料

机动目标跟踪的高斯-厄米特粒子滤波算法被引量：3: 3; 作者朱志宇姜长生《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2007年第10期1596-1599,共4页; 闪烁噪声环境下的机动目标跟踪实质上是一个非线性非高斯系统滤波问题,为了提高跟踪精度,应用高斯-厄米特滤波方法来产生粒子滤波器(PF)的重要密度函数,解决了PF算法的粒子退化问题,并给出了基于高斯-厄米特粒子滤波器(GHPF)的闪烁噪声... 展开更多; 关键词滤波器机动目标跟踪高斯-厄米特滤波非线性系统噪声; 在线阅读下载PDF 职称材料

闪烁噪声环境下机动目标跟踪的改进的高斯-厄米特粒子滤波被引量：5: 4; 作者崔彦凯梁晓庚《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2013年第9期187-190,共4页; 针对闪烁噪声环境下机动目标跟踪的非线性、非高斯问题,提出了一种改进的高斯-厄米特粒子滤波算法。和传统的高斯-厄米特粒子滤波算法相比,在生成粒子集时,改进的高斯-厄米特粒子滤波算法采用高斯-厄米特滤波对当前时刻的各个粒子进行估... 展开更多; 关键词高斯-厄米特滤波粒子滤波闪烁噪声目标跟踪; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于强跟踪GHF的里程计辅助SINS动基座对准研究被引量：2: 5; 作者武萌汤霞清黄湘远《压电与声光》 CSCD 北大核心 2017年第5期784-789,共6页; 为提高车载捷联惯导系统动基座初始对准精度,提出了一种强跟踪降维高斯-厄米特非线性动基座初始对准算法。里程计辅助捷联惯导粗对准后水平姿态误差角为小角度,里程计辅助捷联惯导动基座对准模型简化为大方位失准角非线性模型,采用降维... 展开更多; 关键词捷联惯导大失准角动基座初始对准高斯-厄米特非线性滤波强跟踪; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于自适应高斯-厄米特滤波的锂电SOC估算研究被引量：1: 1; 作者张凤博孙桓五杨淇; 机构太原理工大学机械与运载工程学院; 出处《机械设计与制造》北大核心 2021年第11期147-150,共4页; 基金山西省科技重大专项项目—重卡燃料电池动力系统及整车集成技术(20181102009)。; 文摘对锂电池荷电状态(state of charge,SOC)进行准确地估算十分重要。由于SOC呈非线性特征,并且受多种因素的动态影响,准确估计困难。本文利用高斯-厄米特滤波(Gauss-Hermite filter,GHF)的思想,结合Thevenin等效电路模型,提出一种自适应高斯-厄米特滤波(adaptive Gauss-Hermite filter,AGHF)算法对SOC实时估计更新。利用MATLAB/Simulink建立仿真模型,并与扩展卡尔曼滤波(extended Kalman filter,EKF)算法及传统的高斯-厄米特滤波算法相比较。通过分析对比可以发现该算法的估算精度较高,可以有效地控制滤波发散。; 关键词锂电池荷电状态(SOC) 等效电路模型自适应高斯-厄米特滤波(AGHF); Keywords Lithium Batteries State of Charge(SOC) Equivalent Circuit Model Adaptive Gauss-Hermite Filter(AGHF); 分类号 TH16 [机械工程—机械制造及自动化] R730.58 [医药卫生—肿瘤]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名高斯-厄米特粒子滤波器被引量：77: 2; 作者袁泽剑郑南宁贾新春; 机构西安交通大学人工智能与机器人研究所; 出处《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第7期970-973,共4页; 基金国家创新研究群体科学基金 (No 60 0 2 4 30 1 ) 国家自然科学基金 (No 60 1 750 0 6); 文摘针对非线性、非高斯系统状态的在线估计问题 ,本文提出一种新的基于序贯重要性抽样的粒子滤波算法 .在滤波算法中 ,我们用一簇高斯厄米特滤波器 (GHF)来产生重要性概率密度函数 .此概率密度在系统状态的转移概率的基础上融入最新的观测数据 ,因此更接近于系统状态的后验概率 .理论分析与实验结果表明 :在观测模型具有高精度的场合或似然函数位于系统状态转移概率的尾部时 ,用GHF产生重要性概率密度函数的粒子滤波即高斯厄米特粒子滤波 (GHPF)的性能要明显地优于标准的粒子滤波、扩展的卡尔曼滤波、GHF .; 关键词状态估计粒子滤波器高斯-厄米特滤波序贯重要性抽样重要性概率密度函数; Keywords state estimation particle filter Gauss-Hermite filter sequential importance sampling importance density function; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名机动目标跟踪的高斯-厄米特粒子滤波算法被引量：3: 3; 作者朱志宇姜长生; 机构江苏科技大学电子信息学院南京航空航天大学自动化学院; 出处《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2007年第10期1596-1599,共4页; 基金江苏省高校自然科学基金资助课题(06KJB510030); 文摘闪烁噪声环境下的机动目标跟踪实质上是一个非线性非高斯系统滤波问题,为了提高跟踪精度,应用高斯-厄米特滤波方法来产生粒子滤波器(PF)的重要密度函数,解决了PF算法的粒子退化问题,并给出了基于高斯-厄米特粒子滤波器(GHPF)的闪烁噪声机动目标跟踪算法。仿真结果表明,各种PF算法对闪烁噪声机动目标的跟踪精度远远好于卡尔曼滤波方法;同时GHPF不仅提高了估计精度,而且减少了粒子数目,降低了算法的复杂度,因此其综合性能要好于其他PF算法,具有较高的跟踪精度和较好的实时性。; 关键词滤波器机动目标跟踪高斯-厄米特滤波非线性系统噪声; Keywords electric filter maneuver target tracking non-linear system noise; 分类号 TN953 [电子电信—信号与信息处理]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名闪烁噪声环境下机动目标跟踪的改进的高斯-厄米特粒子滤波被引量：5: 4; 作者崔彦凯梁晓庚; 机构西北工业大学自动化学院中国空空导弹研究院科技部; 出处《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2013年第9期187-190,共4页; 文摘针对闪烁噪声环境下机动目标跟踪的非线性、非高斯问题,提出了一种改进的高斯-厄米特粒子滤波算法。和传统的高斯-厄米特粒子滤波算法相比,在生成粒子集时,改进的高斯-厄米特粒子滤波算法采用高斯-厄米特滤波对当前时刻的各个粒子进行估计,将得到的估计值和协方差直接作为粒子滤波算法的粒子集及相应的协方差。仿真结果表明,改进的高斯-厄米特粒子滤波算法对闪烁噪声环境下的机动目标能够进行有效的跟踪,提高了跟踪精度。; 关键词高斯-厄米特滤波粒子滤波闪烁噪声目标跟踪; Keywords Gaussian Hermitian Filter（GHF） particle filter（PF） glint noise target tracking; 分类号 V249.1 [航空宇航科学与技术—飞行器设计]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于强跟踪GHF的里程计辅助SINS动基座对准研究被引量：2: 5; 作者武萌汤霞清黄湘远; 机构装甲兵工程学院控制工程系; 出处《压电与声光》 CSCD 北大核心 2017年第5期784-789,共6页; 文摘为提高车载捷联惯导系统动基座初始对准精度,提出了一种强跟踪降维高斯-厄米特非线性动基座初始对准算法。里程计辅助捷联惯导粗对准后水平姿态误差角为小角度,里程计辅助捷联惯导动基座对准模型简化为大方位失准角非线性模型,采用降维高斯-厄米特滤波(GHF),以少数非线性状态积分点估计整个系统状态,减少计算量,应用强跟踪滤波,提高系统对突变的滤波状态的跟踪能力。实验表明,应用强跟踪降维高斯-厄米特滤波提高了动基座初始对准精度,减少了计算量,提高了滤波的稳定性。; 关键词捷联惯导大失准角动基座初始对准高斯-厄米特非线性滤波强跟踪; Keywords SINS la rg e m isal ig nm ent a n g le s moving in it ial a l ig nm e n t G au s s -H e rm i te non line ar f i l te r s tro n g tracking fi lter; 分类号 TN209 [电子电信—物理电子学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	基于自适应高斯-厄米特滤波的锂电SOC估算研究	张凤博孙桓五杨淇	《机械设计与制造》北大核心	2021	1	在线阅读下载PDF 职称材料
2	高斯-厄米特粒子滤波器	袁泽剑郑南宁贾新春	《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2003	77	在线阅读下载PDF 职称材料
3	机动目标跟踪的高斯-厄米特粒子滤波算法	朱志宇姜长生	《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心	2007	3	在线阅读下载PDF 职称材料
4	闪烁噪声环境下机动目标跟踪的改进的高斯-厄米特粒子滤波	崔彦凯梁晓庚	《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心	2013	5	在线阅读下载PDF 职称材料
5	基于强跟踪GHF的里程计辅助SINS动基座对准研究	武萌汤霞清黄湘远	《压电与声光》 CSCD 北大核心	2017	2	在线阅读下载PDF 职称材料