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多策略改进麻雀搜索算法优化无迹卡尔曼滤波方法
1
作者 刘建娟 李志伟 +2 位作者 姬淼鑫 吴豪然 许强伟 《科学技术与工程》 北大核心 2025年第1期227-237,共11页
针对无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman filter,UKF)中无迹变换(unscented transform,UT)在状态估计时采样点分布状态控制参数异常对滤波性能的影响问题,提出了一种利用多策略改进麻雀搜索算法(improved sparrow search algorithm,ISSA)... 针对无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman filter,UKF)中无迹变换(unscented transform,UT)在状态估计时采样点分布状态控制参数异常对滤波性能的影响问题,提出了一种利用多策略改进麻雀搜索算法(improved sparrow search algorithm,ISSA)对UT中采样点分布状态控制参数进行寻优调整的方法,从而优化Sigma点分布以提高非线性近似效果,改善滤波估计性能。同时针对传统麻雀搜索算法面临的易陷入局部最优和收敛速度慢等问题,首先利用Cubic混沌映射改善初始种群的多样性;其次在发现者阶段引入非线性自适应收敛因子,提高平衡算法在全局探索和局部开发方面的能力;同时在追随者阶段利用小波变异策略,以避免追随者盲目追随而导致算法陷入局部最优;最后利用自适应t分布的扰动能力增强算法的全局搜索能力。通过测试函数对ISSA算法进行仿真实验,结果表明ISSA算法具有更好的收敛性和求解精度,同时验证ISSA优化UKF算法后的仿真结果,表明了ISSA-UKF算法相比于UKF算法的位置均方根误差降低了52.2%,速度均方根误差降低了21.9%,证明了改进方法的有效性和可行性。 展开更多
关键词 无迹卡尔曼滤波 麻雀搜索算法 Cubic混沌映射 非线性自适应收敛因子 小波变异策略
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基于Prony算法和卡尔曼滤波的月降水随机预报模型
2
作者 张航 宋松柏 +1 位作者 刘允龙 栾伟琦 《南水北调与水利科技(中英文)》 北大核心 2025年第2期343-353,共11页
为解决传统季节性自回归积分滑动平均(seasonal autoregressive integrated moving average,SARIMA)模型在处理非线性关系和实时数据的快速适应等方面的问题,提出2种基于卡尔曼滤波(Kalman filter,KF)数据融合的改进模型。模型通过分别... 为解决传统季节性自回归积分滑动平均(seasonal autoregressive integrated moving average,SARIMA)模型在处理非线性关系和实时数据的快速适应等方面的问题,提出2种基于卡尔曼滤波(Kalman filter,KF)数据融合的改进模型。模型通过分别构建自回归(autoregressive,AR)模型和基于MUSIC算法定阶的Prony全极点AR模型(prony autoregressive model,PAR)作为卡尔曼滤波的状态转移矩阵,利用滤波递推估计进行SARIMA模型预测序列的实时更新,即SARIMA-AR-KF模型和SARIMA-PAR-KF模型。选取渭河流域15个气象站月降水序列进行预报模型验证,结果表明:SARIMA-AR-KF模型相对于SARIMA模型的可决系数(R^(2))和纳什效率系数(ENS)分别提升6.8%~21.5%和6.4%~19.4%,SARIMA-PAR-KF模型相对于SARIMA-AR-KF模型的R^(2)和ENS分别提升7.3%~22.1%和6.8%~19.8%,SARIMA-PAR-KF模型显著改进了SARIMA-AR-KF模型的预测性能,可为月降水预报提供一种新的途径。 展开更多
关键词 SARIMA模型 MUSIC算法 PRONY算法 卡尔曼滤波 降水预报 渭河流域
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基于遗传算法的改进无迹粒子滤波相对导航算法
3
作者 邱琪涵 丁晓 孟秀云 《火力与指挥控制》 北大核心 2025年第3期78-84,共7页
针对无人机编队飞行过程中相对导航系统存在测量误差问题,提出一种基于遗传算法的改进无迹粒子滤波相对导航系统信息融合算法。建立了无人机相对运动模型与组合导航系统测量模型。针对粒子滤波算法重要性密度函数选取的问题,将无迹卡尔... 针对无人机编队飞行过程中相对导航系统存在测量误差问题,提出一种基于遗传算法的改进无迹粒子滤波相对导航系统信息融合算法。建立了无人机相对运动模型与组合导航系统测量模型。针对粒子滤波算法重要性密度函数选取的问题,将无迹卡尔曼滤波引入粒子滤波重要性采样环节,并在粒子滤波算法重采样阶段提出一种基于遗传算法的改进重采样方法。进行了数学仿真,仿真结果表明,该方法能够有效估计无人机相对运动信息,优于无迹粒子滤波算法和粒子滤波算法。 展开更多
关键词 相对导航 粒子滤波 无迹卡尔曼滤波 遗传算法
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基于简化卡尔曼滤波的双惯量伺服系统测速算法
4
作者 冯煜焜 姚文熙 李武华 《电气工程学报》 北大核心 2025年第3期48-57,共10页
针对低精度位置传感器应用下传统速度测量方式难以均衡测量噪声与测量延迟的问题,设计一种针对双惯量伺服系统应用的简化卡尔曼滤波测速算法。通过状态量预估计将核心部分卡尔曼滤波的观测模型简化为一阶模型,给出了一阶模型构建方式以... 针对低精度位置传感器应用下传统速度测量方式难以均衡测量噪声与测量延迟的问题,设计一种针对双惯量伺服系统应用的简化卡尔曼滤波测速算法。通过状态量预估计将核心部分卡尔曼滤波的观测模型简化为一阶模型,给出了一阶模型构建方式以及额外所需的转速预测量以及轴转矩预估计设计方式,均衡测量误差与噪声的同时,相较于基于高阶模型的卡尔曼滤波测速大幅减小运算成本与调试复杂度。最后将本文所设计的测速算法与其他测速算法进行对比,仿真与试验结果表明相较于传统算法在相同的测量延迟下误差更小;与相同计算成本的卡尔曼滤波测速相比也具有更好的误差抑制能力。 展开更多
关键词 低精度位置传感器 卡尔曼滤波 测速算法 状态量预估计 双惯量伺服系统
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粒子滤波优化算法及其在路线优化中的应用
5
作者 黄国兴 郭靖 +3 位作者 张泓栩 袁韬雅 王静文 卢为党 《高技术通讯》 北大核心 2025年第1期1-8,共8页
路线优化即路径规划问题是指在环境信息已知的情况下,找到一条路程最短且避免与障碍物碰撞的有效路线。该问题的求解算法由于环境信息的复杂多变存在很多局限性,目前用于求解路径长度最小化的算法在求解过程中容易陷入局部最优问题,且... 路线优化即路径规划问题是指在环境信息已知的情况下,找到一条路程最短且避免与障碍物碰撞的有效路线。该问题的求解算法由于环境信息的复杂多变存在很多局限性,目前用于求解路径长度最小化的算法在求解过程中容易陷入局部最优问题,且收敛速度也较慢。针对这类问题,提出了一种基于粒子滤波优化方法的求解思路。首先,在环境信息已知的情况下,确定了其起点与终点的位置信息,其最优路径就是固定的,可以把求解路径最优问题看成是一个对路径长度的优化问题;然后,利用粒子滤波的方法对其进行最优求解估计;同时,引用蚁群算法的信息素思想进一步改进其优化过程,使优化更快地进行收敛,找到其最优解。仿真实验表明,采用粒子滤波优化方法能够精确找到路径最优路线,并且其收敛速度性能良好。 展开更多
关键词 粒子滤波 路径规划 局部最优 优化算法 信息素
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基于蜣螂算法优化卡尔曼滤波的锂离子电池模型参数辨识
6
作者 夏天 刘代飞 +2 位作者 岳家辉 陈来恩 李亦梁 《中国电力》 北大核心 2025年第1期196-204,共9页
锂离子电池参数辨识结果是电池状态预测的重要基础,提出了一种基于蜣螂算法(dung beetle optimizer,DBO)优化卡尔曼滤波(Kalman filtering,KF)的方法,用以在线辨识电池模型参数。该方法利用DBO快速全局寻找最优解特点,在KF算法中优化过... 锂离子电池参数辨识结果是电池状态预测的重要基础,提出了一种基于蜣螂算法(dung beetle optimizer,DBO)优化卡尔曼滤波(Kalman filtering,KF)的方法,用以在线辨识电池模型参数。该方法利用DBO快速全局寻找最优解特点,在KF算法中优化过程噪声和观测噪声的协方差矩阵,提高了识别电池模型参数的准确性。仿真实验数据表明,相较于未优化的KF参数辨识的结果,所提方法辨识误差有明显减少,预测的参数值更加接近真实值。 展开更多
关键词 锂离子电池 参数辨识 卡尔曼滤波器 蜣螂算法 协方差矩阵
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无迹卡尔曼滤波算法对UWB/IMU组合定位的研究
7
作者 姚露 聂晓根 +1 位作者 黄汉阳 赵毅 《机械科学与技术》 北大核心 2025年第6期1033-1040,共8页
为提高UWB定位技术在复杂环境工作时的定位精度,提出基于无迹卡尔曼滤波(UKF)算法的UWB/IMU信息融合方法。分别利用UWB定位技术和IMU惯性测量技术解算出机器人的位置信息,采用UKF算法对位置信息数据进行融合,得到机器人的最终位置信息,... 为提高UWB定位技术在复杂环境工作时的定位精度,提出基于无迹卡尔曼滤波(UKF)算法的UWB/IMU信息融合方法。分别利用UWB定位技术和IMU惯性测量技术解算出机器人的位置信息,采用UKF算法对位置信息数据进行融合,得到机器人的最终位置信息,分别应用MATLAB仿真软件和构建的实验平台进行仿真和试验。MATLAB仿真结果表明,UWB定位误差在±1 m之间且波动较大,而UWB/IMU融合定位的误差在±0.25 m以内,基本稳定在±0.2 m;根据实验,在动态定位过程中,采用基于UKF算法的组合定位方法得到的数据误差稳定在4~8 cm之间,而仅采用UWB定位得到的数据误差波动较大,最大达到17 cm,表明采用组合定位的数据误差较小,可以达到厘米级精度,数据稳定。 展开更多
关键词 定位精度 无迹卡尔曼滤波算法 信息融合 MATLAB仿真
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基于双调节因子的GNSS/SINS组合导航Sage-Husa自适应滤波算法
8
作者 林雪原 孙炜玮 孙晓范 《大地测量与地球动力学》 北大核心 2025年第7期699-704,共6页
在GNSS/SINS组合导航系统中,当测量噪声方差发生变化时,Sage-Husa自适应滤波算法的测量噪声方差估计功能与故障检测功能有可能相互冲突。为解决该问题,首先,根据故障检测函数设计控制因子,对Sage-Husa自适应滤波算法的测量噪声方差估计... 在GNSS/SINS组合导航系统中,当测量噪声方差发生变化时,Sage-Husa自适应滤波算法的测量噪声方差估计功能与故障检测功能有可能相互冲突。为解决该问题,首先,根据故障检测函数设计控制因子,对Sage-Husa自适应滤波算法的测量噪声方差估计模型进行在线调整;然后,根据Sage-Husa自适应滤波算法严重依赖遗忘因子的特性,设计动态遗忘因子以对测量噪声方差进行准确跟踪,进而提出一种基于双调节因子(控制因子和动态遗忘因子)的Sage-Husa自适应滤波(DRSHAKF)算法;最后,基于施加了容错功能的Sage-Husa自适应滤波(SHAKF)算法及DRSHAKF算法,进行组合导航系统的仿真实验。结果表明,相对于SHAKF算法,DRSHAKF算法可以将测量噪声方差估计功能与故障检测函数进行有机融合,充分利用有用的测量信息,进而提高系统滤波精度。 展开更多
关键词 Sage-Husa算法 自适应滤波算法 组合导航系统 遗忘因子 控制因子
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多特征Adaboost算法在多波束点云滤波中的应用
9
作者 孟凡修 《海洋测绘》 北大核心 2025年第2期19-23,共5页
为了解决传统决策树算法在多波束点云滤波中存在的过拟合和适用地形单一的问题,提出一种多特征改进型Adaboost算法。该算法首先利用点云之间的剖面特征和表面特征构建特征变量集合。再对特征集合进行定权,训练弱分类器,将多个弱分类器... 为了解决传统决策树算法在多波束点云滤波中存在的过拟合和适用地形单一的问题,提出一种多特征改进型Adaboost算法。该算法首先利用点云之间的剖面特征和表面特征构建特征变量集合。再对特征集合进行定权,训练弱分类器,将多个弱分类器合并为强分类器,并利用阶段函数确定关键参数阈值。Adaboost算法输出结果的二值性与滤波结果(水深点与非水深点)的属性契合。为验证该算法的自动化程度与分类效率,引入ID3滤波算法在多种地形进行验证分析,实验结果表明,Adaboost算法在多种地形区域存在较好的滤波效果。 展开更多
关键词 多波束点云滤波 ADABOOST算法 增强决策树 弱分类器 分类阈值 更新权重
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基于改进卡尔曼算法的电池采样电压滤波估计
10
作者 宋海飞 王乐红 +2 位作者 原义栋 赵天挺 陈捷 《储能科学与技术》 北大核心 2025年第5期2106-2113,共8页
准确地获取锂离子电池电压对于提高电池状态管理可靠性至关重要。针对传统卡尔曼滤波算法中卡尔曼增益无法反映新息突变的影响,状态变量估计更新不能利用历史数据中的有用信息,导致基于传统卡尔曼算法采样电压滤波估计结果不理想的问题... 准确地获取锂离子电池电压对于提高电池状态管理可靠性至关重要。针对传统卡尔曼滤波算法中卡尔曼增益无法反映新息突变的影响,状态变量估计更新不能利用历史数据中的有用信息,导致基于传统卡尔曼算法采样电压滤波估计结果不理想的问题,提出一种基于多新息理论改进卡尔曼滤波算法的电池采样电压滤波估计方法。通过运用多新息理论思想,将单一时刻的新息状态改进为多元新息矩阵,在对系统误差协方差进行计算的过程中,引入了当前和历史时刻观测量多元新息矩阵;在先验估计修正过程中,增加了历史时刻的状态量及卡尔曼增益和观测量新息矩阵,对传统卡尔曼滤波算法的误差协方差和系统状态变量的先验估计修正计算过程进行了改进,使得卡尔曼增益和状态变量的估计值能够随着不同时刻新息的变化进行调整;同时还引入了修正因子,调整不同时刻数据的修正权重,构建基于多新息理论改进卡尔曼滤波算法,克服了传统卡尔曼滤波算法中卡尔曼增益无法反映新息突变和遗漏历史数据信息带来的影响,实现电池采样电压的精确估计。将基于改进算法和传统算法滤波估计的采样电压进行对比分析,并利用电压与荷电状态(SOC)之间的关系计算电池SOC。结果表明,在恒流放电工况下,电池采样电压最大误差由8.09mV降为3.71mV,基于采样电压计算的SOC误差也进一步降低。同时,改进后的方法使得采样电压和SOC的平均误差和均方根误差(RMSE)均有所减小,验证了改进卡尔曼滤波算法的有效性,为提高电池采样电压的滤波估计精度和SOC的计算精度提供了新的思路。 展开更多
关键词 锂离子电池 采样电压 多新息理论 卡尔曼滤波算法 荷电状态(SOC)
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基于核相关滤波器算法的桥墩振动位移及动力特性识别
11
作者 陈良玉 蔡玮 +1 位作者 谢文 何天涛 《振动与冲击》 北大核心 2025年第8期267-275,共9页
桥梁的振动位移可反映桥梁的力学性能及运营状态,同时通过振动位移可反演桥梁的动力特性,如模态和频率等参数,从而评估桥梁的运营状态和损伤状况,而传统的位移监测技术成本高和测点有限。该研究提出了一种低成本、非接触、多点测的基于... 桥梁的振动位移可反映桥梁的力学性能及运营状态,同时通过振动位移可反演桥梁的动力特性,如模态和频率等参数,从而评估桥梁的运营状态和损伤状况,而传统的位移监测技术成本高和测点有限。该研究提出了一种低成本、非接触、多点测的基于核相关滤波器(kernelized correlation filters,KCF)算法的桥梁小幅振动位移视觉测量方法,开展了不同白噪声扫频下双柱式桥墩模型振动台试验,采用激光位移计(laser displacement sensor,LDS)作为参考进行比较验证,利用协方差驱动的随机子空间方法识别了桥梁固有频率及模态振型,验证了采用KCF算法在识别双柱式桥墩乃至桥梁小幅振动位移及相应模态频率的可靠性、可行性和准确性。结果表明:基于KCF算法识别的双柱式桥墩小幅振动位移与LDS记录的波形、变化趋势和峰值几乎一致,其峰值误差在4.0%以内;采用机器视觉识别的振动位移识别的双柱式桥墩固有频率与LDS结果之间的误差在2.5%之内,两者之间识别的模态振型置信水平达0.90以上。 展开更多
关键词 机器视觉 改进的核相关滤波器(KCF)算法 小幅振动位移 动力特性 振动台试验
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基于观测方程重构滤波算法的锂离子电池荷电状态估计 被引量：5
12
作者 黄凯 孙恺 +2 位作者 郭永芳 王子鹏 李森茂 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第7期2214-2224,共11页
滤波算法中观测方程的准确性在电池状态评估中起着决定性作用。然而,该文通过试验发现,由于温度、工作电流和荷电状态(SOC)的影响,即使使用精度较高的电池模型,扩展卡尔曼滤波(EKF)算法中观测方程的输出值与实际电压之间仍会存在较大误... 滤波算法中观测方程的准确性在电池状态评估中起着决定性作用。然而,该文通过试验发现,由于温度、工作电流和荷电状态(SOC)的影响,即使使用精度较高的电池模型,扩展卡尔曼滤波(EKF)算法中观测方程的输出值与实际电压之间仍会存在较大误差,即产生了较大的新息。该文提出一种基于观测方程重组的增强型扩展卡尔曼滤波(E-EKF)算法。该算法的核心思想是利用具有温度、SOC和电流自适应能力的误差修正策略对观测方程进行重组,实现算法中新息的降低,进而提高SOC估计的准确性。使用两种不同温度下的典型工况试验对E-EKF算法的性能进行了验证。试验结果表明,该算法能够适应不同的温度和工况,并具有较高的SOC估计精度。 展开更多
关键词 扩展卡尔曼滤波算法 误差修正方程 观测方程重组 SOC 估计
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基于Oustaloup算法的分数高阶有源滤波器研究 被引量：2
13
作者 王芳 岳春光 +1 位作者 刘玉芳 李丹 《河南师范大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2012年第5期65-68,共4页
在比较分析了连分数展开法和Oustaloup算法特点的基础上,提出了一种基于Oustaloup算法并利用电可调跨导运算放大器(EOTA)来实现的分数高阶有源滤波器设计方法.分数阶是用整数阶传递函数逼近分数阶拉普拉斯算子Sα的方法实现,0<α<... 在比较分析了连分数展开法和Oustaloup算法特点的基础上,提出了一种基于Oustaloup算法并利用电可调跨导运算放大器(EOTA)来实现的分数高阶有源滤波器设计方法.分数阶是用整数阶传递函数逼近分数阶拉普拉斯算子Sα的方法实现,0<α<1.将Oustaloup逼近算法用EOTA实现从而解决了连分数展开法的不稳定问题.仿真实现了α为2.2、2.5、2.8阶时的低通滤波器频率响应,通带内未出现尖峰,阻带内衰减误差小于2%,结果证实了理论分析的正确性,这为设计实现高精度有源滤波器提供了理论依据. 展开更多
关键词 分数高阶有源滤波器 EOTA oustaloup算法
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一种变步长的零吸引归一化自适应滤波算法 被引量：1
14
作者 火元莲 徐天赐 +2 位作者 齐永锋 徐玉荣 柳洁 《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第7期1216-1222,共7页
为了使最小均方算法对高斯噪声环境和稀疏系统具有更好的收敛速度和稳态误差,提出了一种变步长的零吸引归一化最小均方算法。该算法将改进的Versoria函数的稀疏感知范数与归一化最小均方算法相结合后,引入了一种新的类高斯函数的变步长... 为了使最小均方算法对高斯噪声环境和稀疏系统具有更好的收敛速度和稳态误差,提出了一种变步长的零吸引归一化最小均方算法。该算法将改进的Versoria函数的稀疏感知范数与归一化最小均方算法相结合后,引入了一种新的类高斯函数的变步长策略,解决了固定步长条件下算法收敛速度较慢、跟踪性能较差的问题。从理论层面分析了所提算法的收敛性,并基于MATLAB平台讨论了改进的类高斯步长函数中各参数对算法性能的影响。最后将所提算法与其他同类算法应用于不同信噪比条件下的高斯噪声环境以及稀疏环境中进行未知系统辨识实验,仿真结果表明,所提算法具有更快的收敛速度、更好的跟踪能力以及较小的稳态误差。 展开更多
关键词 自适应滤波 最小均方算法 归一化 类高斯函数 零吸引
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基于和积算法的舰艇编队协同导航
15
作者 王苏 周红进 +1 位作者 黄鸿殿 徐贵鹏 《舰船科学技术》 北大核心 2025年第12期134-140,共7页
针对舰艇强导航干扰背景下,导航能力偏弱的单舰难以保证自身导航精度的问题,本文提出基于和积算法的舰艇编队主从式惯性基协同导航方法。利用编队各舰搭载的不同精度惯性导航基准,开展协同导航技术研究。构建了2艘舰艇组成的一主一从式... 针对舰艇强导航干扰背景下,导航能力偏弱的单舰难以保证自身导航精度的问题,本文提出基于和积算法的舰艇编队主从式惯性基协同导航方法。利用编队各舰搭载的不同精度惯性导航基准,开展协同导航技术研究。构建了2艘舰艇组成的一主一从式惯性基协同导航数学模型,并将惯性导航信息参量与因子图融合,设计了基于因子图的和积协同导航算法;通过分析因子图中节点消息传递过程,获取了各节点之间的导航消息传递概率密度函数;以时间更新和测量更新为基础,建立2次消息传递过程,最终获得更新校正的从舰导航信息。试验结果表明,相较于传统的基于扩展卡尔曼滤波的惯性基协同导航算法,基于因子图的和积算法位置解算精度提高16.69%,北向速度精度提高34.94%,东向速度精度提高48.90%,可有效提高卫导拒止环境下的从舰惯性基导航精度。 展开更多
关键词 协同导航 和积算法 卡尔曼滤波 舰艇编队
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多噪声混合干扰系统的非线性滤波
16
作者 冯肖亮 郭亚光 闫晶晶 《控制工程》 北大核心 2025年第7期1177-1183,共7页
针对一类受高斯噪声和非高斯噪声混合干扰的非线性系统的滤波问题,若将混合噪声作为一类非高斯噪声进行处理,则滤波精度会因为忽略高斯噪声特性而受到影响。为此,基于“系统拆分+算法融合”的思想,设计了一种新的非高斯非线性滤波算法... 针对一类受高斯噪声和非高斯噪声混合干扰的非线性系统的滤波问题,若将混合噪声作为一类非高斯噪声进行处理,则滤波精度会因为忽略高斯噪声特性而受到影响。为此,基于“系统拆分+算法融合”的思想,设计了一种新的非高斯非线性滤波算法。首先,引入系统拆分权重,将多噪声混合干扰下的非线性系统拆分为若干个受单类噪声影响的子系统;然后,依据各个子系统的噪声特性设计对应的子滤波算法;最后,对各子滤波算法的滤波结果进行融合。此外,介绍了平分和动态更新2种权重设计方法。仿真结果表明,相比于将多类噪声视为一类高斯噪声或非高斯噪声的非线性滤波算法,所提算法在滤波精度方面具有明显优势。 展开更多
关键词 混合噪声 非线性滤波 系统拆分 算法融合
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一种自适应滤波与干扰观测器相结合的大型舰船状态估计算法 被引量：4
17
作者 王泳安 李东光 +1 位作者 吴浩 刘洋 《兵工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第7期2318-2328,共11页
为满足航母等大型舰船目标的状态估计要求,提出一种由非线性干扰观测器和强跟踪容积卡尔曼滤波算法融合形成的交互多模型强补偿容积卡尔曼滤波算法。引入非线性干扰观测器,完成由外界不确定因素引起的干扰总量的估计,并对观测器稳定性... 为满足航母等大型舰船目标的状态估计要求,提出一种由非线性干扰观测器和强跟踪容积卡尔曼滤波算法融合形成的交互多模型强补偿容积卡尔曼滤波算法。引入非线性干扰观测器,完成由外界不确定因素引起的干扰总量的估计,并对观测器稳定性进行证明。使用估计的干扰值实时修正强跟踪容积卡尔曼滤波的过程参数,最终形成交互多模型强补偿容积卡尔曼滤波算法,完成对目标状态相对准确的估计。研究结果表明:新提出的滤波算法能够较为准确地完成对目标状态的估计,与变结构多模型粒子滤波算法、变结构多模型无迹卡尔曼滤波算法和交互多模型强跟踪容积卡尔曼滤波算法相比,在目标位置和速度估计上具有更高的估计精度。 展开更多
关键词 舰船 目标状态估计 交互多模型强补偿容积卡尔曼滤波 自适应滤波算法 干扰观测器
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基于FPGA的分段近似双边滤波算法设计与实现 被引量：1
18
作者 刘诗瑜 赵夏冬 +3 位作者 温盼 陈龙龙 李喜峰 张建华 《液晶与显示》 CAS CSCD 北大核心 2024年第10期1341-1349,共9页
为了增强图像显示的质量以及减少基于现场可编程逻辑器件(FPGA)双边滤波算法中硬件资源的消耗,设计了一种分段近似的双边滤波算法。通过分段近似计算减少了双边滤波中值域的存储容量以及输出的数据位宽,从而降低了计算复杂度和硬件资源... 为了增强图像显示的质量以及减少基于现场可编程逻辑器件(FPGA)双边滤波算法中硬件资源的消耗,设计了一种分段近似的双边滤波算法。通过分段近似计算减少了双边滤波中值域的存储容量以及输出的数据位宽,从而降低了计算复杂度和硬件资源消耗。在Zynq-7000和Sparten-7的FPGA平台上实现了分段近似的双边滤波算法,研究了不同高斯噪声及在其最佳的值域标准差下的滤波和边缘保持性能。结果表明,本文算法在性能上与传统的双边滤波算法相当,并且与传统的双边滤波算法相比,其查找表(LUT)和数字信号处理模块(DSP)的使用量减少了9.9%和71.1%,且功耗仅为0.128 W。本文算法适合用于硬件资源有限的图像滤波应用场景。 展开更多
关键词 图像处理 双边滤波算法 FPGA 分段近似
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复杂环境下无线传感器节点集群动态调度算法设计
19
作者 刘张榕 许力 《传感技术学报》 北大核心 2025年第6期1127-1132,共6页
在复杂环境下无线传感器节点调度目标选择混乱,导致传感器节点接收到的目标信息存在误差,影响无线传感器节点动态调度精度和网络能耗,为此提出复杂环境下无线传感器节点集群动态调度算法。计算异构集群系统中的计算节点和通信能耗,将总... 在复杂环境下无线传感器节点调度目标选择混乱,导致传感器节点接收到的目标信息存在误差,影响无线传感器节点动态调度精度和网络能耗,为此提出复杂环境下无线传感器节点集群动态调度算法。计算异构集群系统中的计算节点和通信能耗,将总能量损耗作为约束条件。通过应用反转镜技术、Kalman滤波、模糊C均值聚类算法,对传感网络节点的空间环境进行重组和优化。计算节点集群调度的最优化函数,选择合适的集群头节点和数量,考虑节点的距离、速度等重要性因素,确定节点调度任务分配策略,定期调整集群头节点、节点位置,动态调整集群调度策略。仿真结果表明,所提方法集群调度的负载均衡度数值为18.5,节点动态调度精度平均值为85.6%,调度耗时平均值为0.17 ms。 展开更多
关键词 无线传感器 节点动态调度 模糊C均值聚类算法 协同Kalman滤波 集群调度算法
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基于PSAF-LMS算法的多象限周视激光引信抗云雾干扰方法
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作者 查冰婷 徐光博 +1 位作者 秦建新 张合 《兵工学报》 北大核心 2025年第2期275-286,共12页
叠加在目标回波上的云雾后向散射信号是影响空空导弹周视激光引信测距精度的重要因素。针对目前抗云雾干扰方法适应性差、处理时效低等问题,提出一种基于可暂停样条自适应滤波的最小均方(Pauseable Spline Adaptive Filter-Least Mean S... 叠加在目标回波上的云雾后向散射信号是影响空空导弹周视激光引信测距精度的重要因素。针对目前抗云雾干扰方法适应性差、处理时效低等问题,提出一种基于可暂停样条自适应滤波的最小均方(Pauseable Spline Adaptive Filter-Least Mean Square,PSAF-LMS)算法,并设计了算法在现场可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array,FPGA)与ARM的联合实现方案。PSAF-LMS算法可有效减少滤波器的稳态误差,并提高激光引信的时刻鉴别精度和抗干扰能力。此外,利用不同信噪比的目标回波信号进行仿真,并开展了云雾环境滤波效果模拟验证试验。研究结果表明:所提算法能够在34.85μs内有效滤除后向散射,并保留目标波峰原始变化趋势,滤波前后信噪比平均可提高25.15 dB以上。 展开更多
关键词 激光引信 后向散射 自适应滤波 样条最小均方算法
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