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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 被引量:2
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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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一种片上电离层TEC准实时卡尔曼滤波算法
2
作者 李婧华 马冠一 +1 位作者 万庆涛 范江涛 《空间科学学报》 北大核心 2025年第5期1265-1271,共7页
提出一种适用于片上的电离层总电子含量(Total Electron Content,TEC)准实时算法,可降低电离层TEC监测设备的成本、体积、功耗和待传数据量,并在ARM芯片上进行了验证.为降低数据存储量和计算复杂度,该算法收集和缓存20 min的GNSS双频伪... 提出一种适用于片上的电离层总电子含量(Total Electron Content,TEC)准实时算法,可降低电离层TEC监测设备的成本、体积、功耗和待传数据量,并在ARM芯片上进行了验证.为降低数据存储量和计算复杂度,该算法收集和缓存20 min的GNSS双频伪距和相位观测值,用载波相位平滑伪距的方法得到20 min内卫星至接收机视线路径上的斜向TEC(Slant TEC,STEC),采用5 min的滑动步长进行下一组STEC的数据处理.利用映射函数和多项式模型构建卡尔曼滤波的量测方程,通过卡尔曼滤波迭代,准实时给出测站上空的电离层垂直TEC(Vertical TEC,VTEC),并与积累一天数据得到的STEC作为观测量进行卡尔曼滤波得到的VTEC进行了对比,结果表明,采用20 min的数据长度和5 min的步长对STEC进行准实时处理的方法是可行的. 展开更多
关键词 电离层TEC 卡尔曼滤波 准实时算法 电离层监测仪
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卡尔曼滤波及其衍生算法在车辆动力学参数估计中的应用比较
3
作者 屈翔 周卓 +2 位作者 李亚娟 张君 王伟 《重庆理工大学学报(自然科学)》 北大核心 2025年第8期60-68,共9页
为更好地表现车辆不同工况下行驶状态,实现相关稳定性控制,在数理分析及模型统一的前提下设计卡尔曼及其衍生算法,对车辆行驶稳定性状态参数质心侧偏角、横摆角速度进行估计对比研究。利用Matlab/Simulink分别建立相关参数估计的算法模... 为更好地表现车辆不同工况下行驶状态,实现相关稳定性控制,在数理分析及模型统一的前提下设计卡尔曼及其衍生算法,对车辆行驶稳定性状态参数质心侧偏角、横摆角速度进行估计对比研究。利用Matlab/Simulink分别建立相关参数估计的算法模型、车辆动力学模型与CarSim进行联合仿真。从仿真时长及误差结果等对算法本身特性、优劣进行验证与分析,传统卡尔曼全工况实时性优势突出,估计精度仅在系统线性状态下有保障;扩展卡尔曼仿真耗时较长,线性及部分非线性状态下估计可靠,非线性强烈下数据表现偏离标准;无迹卡尔曼全工况下估算精度较高,但算法仿真实时性差;容积卡尔曼多变工况下估计精度好、误差分布稳定,且算法仿真实时性次优。 展开更多
关键词 车辆动力学 参数估计 卡尔曼滤波 卡尔曼衍生算法
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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 被引量:2
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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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基于Prony算法和卡尔曼滤波的月降水随机预报模型
5
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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基于简化卡尔曼滤波的双惯量伺服系统测速算法
6
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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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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基于改进卡尔曼算法的电池采样电压滤波估计 被引量:1
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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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Unscented卡尔曼滤波-卡尔曼滤波算法 被引量:20
9
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) 标跟踪
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一种基于Unscented卡尔曼滤波的多平台多传感器配准算法 被引量:15
10
作者 胡洪涛 敬忠良 胡士强 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第9期1518-1521,共4页
首先给出传感器偏差配准模型,然后将目标的运动模型和传感器偏差组合在同一个状态方程中,利用Unscented卡尔曼滤波(UKF)方法进行状态和偏差联合估计,最后理论分析了配准偏差对状态估计的影响.Monte-Carlo仿真表明,该方法能同时有效地估... 首先给出传感器偏差配准模型,然后将目标的运动模型和传感器偏差组合在同一个状态方程中,利用Unscented卡尔曼滤波(UKF)方法进行状态和偏差联合估计,最后理论分析了配准偏差对状态估计的影响.Monte-Carlo仿真表明,该方法能同时有效地估计目标状态和传感器配准偏差. 展开更多
关键词 多平台多传感器 在线配准 unscented卡尔曼滤波 状态估计
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基于Unscented卡尔曼滤波器的反应堆周期计算算法研究 被引量:5
11
作者 熊华胜 李铎 《原子能科学技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第S1期568-571,共4页
基于Unscented卡尔曼滤波器(UKF)对反应堆周期的计算算法进行了研究,给出了相应的反应堆周期计算算法,并使用仿真和实验数据对算法进行了验证。结果表明:提出的基于UKF的反应堆周期算法是可行的,可较好地抑制噪声对反应堆周期估算的影响... 基于Unscented卡尔曼滤波器(UKF)对反应堆周期的计算算法进行了研究,给出了相应的反应堆周期计算算法,并使用仿真和实验数据对算法进行了验证。结果表明:提出的基于UKF的反应堆周期算法是可行的,可较好地抑制噪声对反应堆周期估算的影响,从而复现信号的本来特征。 展开更多
关键词 反应堆周期 unscented卡尔曼滤波器 算法
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基于Unscented卡尔曼滤波的目标位置和信道参数同时估计算法 被引量:2
12
作者 宋保业 田国会 周风余 《中国石油大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第2期178-181,187,共5页
针对传统非线性最小二乘估计算法和多步迭代估计算法估计节点位置和信道参数时存在的缺点,提出一种新的基于卡尔曼滤波的目标位置和信道参数同时估计算法。新算法将接收信号强度指示(RSSI)定位问题转化为非线性方程组的参数向量估计问题... 针对传统非线性最小二乘估计算法和多步迭代估计算法估计节点位置和信道参数时存在的缺点,提出一种新的基于卡尔曼滤波的目标位置和信道参数同时估计算法。新算法将接收信号强度指示(RSSI)定位问题转化为非线性方程组的参数向量估计问题,使用UKF对目标位置和无线信道参数同时进行估计。试验结果表明,与非线性最小二乘方法相比,新算法定位误差更小,对信道参数的估计也更准确。 展开更多
关键词 接收信号强度指示(RSSI) 定位 unscented卡尔曼滤波(UKF)
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平流层飞艇抗风场干扰约束Unscented卡尔曼滤波算法设计与应用
13
作者 赵岩 高社生 +1 位作者 丁晓 韦道知 《国防科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第2期64-70,共7页
为了提高风场干扰环境下飞艇的导航精度,研究飞艇抗风场干扰导航算法。在建立风场干扰条件下飞艇速度误差约束模型的基础上,设计抗风场干扰的约束Unscented卡尔曼滤波算法。确定风场干扰条件下飞艇的速度误差约束量,将该约束与Unscente... 为了提高风场干扰环境下飞艇的导航精度,研究飞艇抗风场干扰导航算法。在建立风场干扰条件下飞艇速度误差约束模型的基础上,设计抗风场干扰的约束Unscented卡尔曼滤波算法。确定风场干扰条件下飞艇的速度误差约束量,将该约束与Unscented卡尔曼滤波算法相结合,对速度误差进行估计和补偿,以减小风场对飞艇定位精度的影响;证明该算法的状态估计量不仅是无偏的,而且协方差小于标准Unscented卡尔曼滤波的协方差;将提出的算法应用于捷联惯导/天文/合成孔径雷达组合导航系统中进行仿真验证,并与自适应扩展卡尔曼滤波和抗差自适应Unscented卡尔曼滤波算法进行比较。结果表明:提出的约束Unscented卡尔曼滤波算法的滤波性能明显优于自适应扩展卡尔曼滤波和抗差自适应Unscented卡尔曼滤波算法,能够有效抑制风场对飞艇定位精度的影响,提高飞艇的导航定位精度。 展开更多
关键词 组合导航 平流层飞艇 风场估计 约束unscented卡尔曼滤波
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基于自适应无迹卡尔曼滤波的PID转向控制系统设计
14
作者 田雅琴 师旭源 +1 位作者 胡梦辉 王杰鹏 《机床与液压》 北大核心 2025年第12期118-128,共11页
为了避免局部最优解的出现,在灰狼算法中引入了Tent混沌映射初始化种群、非线性收敛因子调整策略、基于精英个体的高斯扰动机制,使灰狼算法的搜索范围得以扩大;搭建了Simulink动力学仿真模型并进行了算法性能模拟,通过观测噪声和过程噪... 为了避免局部最优解的出现,在灰狼算法中引入了Tent混沌映射初始化种群、非线性收敛因子调整策略、基于精英个体的高斯扰动机制,使灰狼算法的搜索范围得以扩大;搭建了Simulink动力学仿真模型并进行了算法性能模拟,通过观测噪声和过程噪声验证了算法的优越性。针对移动机器人转向控制中传统PID存在的超调量大、响应慢及易受干扰等问题,提出一种基于自适应无迹卡尔曼滤波(AUKF)的参数自整定PID控制方法,其优点是无需雅可比矩阵,通过采用无迹变换来处理非线性系统。对4种滤波模型输入噪声,验证了AUKF的抗干扰和滤波能力最佳,其中AUKF相对于UKF的误差绝对值最大缩小了58%,稳定性最大提高了62%。仿真与实验结果表明:该方法显著改善了系统的控制精度、鲁棒性、响应速度及超调量。 展开更多
关键词 无迹卡尔曼滤波 PID控制 转向控制系统 改进灰狼算法 MATLAB仿真
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带有色量测噪声的非线性系统Unscented卡尔曼滤波器 被引量:33
15
作者 王小旭 梁彦 +2 位作者 潘泉 赵春晖 李汉舟 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2012年第6期986-998,共13页
传统Unscented卡尔曼滤波器(Unscented Kalman filter,UKF)要求噪声必须为高斯白噪声,无法解决带有色噪声的非线性系统滤波问题.为此,本文提出了一种带有色量测噪声的UKF滤波新算法.首先,基于量测信息增广和最小方差估计,推导出一类带... 传统Unscented卡尔曼滤波器(Unscented Kalman filter,UKF)要求噪声必须为高斯白噪声,无法解决带有色噪声的非线性系统滤波问题.为此,本文提出了一种带有色量测噪声的UKF滤波新算法.首先,基于量测信息增广和最小方差估计,推导出一类带有色量测噪声的非线性离散系统状态的最优滤波框架,接着采用Unscented变换(Unscented transformation,UT)来计算最优框架中的非线性状态后验均值和协方差,进而得到有色量测噪声下UKF滤波递推公式.所设计的UKF新方法能有效地解决传统UKF在量测噪声有色情况下非线性滤波失效的问题,数值仿真实例验证了其可行性和有效性. 展开更多
关键词 非线性 有色量测噪声 最优滤波框架 unscented卡尔曼滤波 unscented变换 量测信息增广 最小方差估计
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Unscented卡尔曼滤波在飞航导弹地磁导航中的应用 被引量:11
16
作者 胡正东 郭才发 +1 位作者 张士峰 蔡洪 《宇航学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第4期1443-1448,共6页
对飞航导弹巡航段的地磁导航问题进行了讨论,导航算法为Unscented卡尔曼滤波,导航信息为地磁异常强度。首先通过对比不同飞行轨迹下的滤波效果,得到了导弹射前路径规划的一些原则。由于Unscented变换参数对滤波效果存在一定影响,提出了... 对飞航导弹巡航段的地磁导航问题进行了讨论,导航算法为Unscented卡尔曼滤波,导航信息为地磁异常强度。首先通过对比不同飞行轨迹下的滤波效果,得到了导弹射前路径规划的一些原则。由于Unscented变换参数对滤波效果存在一定影响,提出了利用遗传算法优化Unscented变换参数的方法,优化参数的鲁棒性分析进一步验证了该方法的有效性。最后对Unscented卡尔曼滤波和扩展卡尔曼滤波的导航性能进行了比较,仿真结果表明前者具有更高的导航精度。 展开更多
关键词 地磁导航 飞航导弹 unscented卡尔曼滤波 遗传算法 扩展卡尔曼滤波
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SVD-Unscented卡尔曼滤波的非线性结构系统识别 被引量:11
17
作者 谢强 唐和生 邸元 《应用力学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第1期57-61,181,共5页
提出一种基于奇异值分解的unscented卡尔曼滤波(SVD-UKF)非线性滞回结构系统识别方法。SVD-UKF可被看成改进的unscented卡尔曼滤波(UKF)方法,相对UKF而言,SVD-UKF具有更好的鲁棒性和灵活性。此方法不仅避免象扩展卡尔曼滤波(EKF)为了计... 提出一种基于奇异值分解的unscented卡尔曼滤波(SVD-UKF)非线性滞回结构系统识别方法。SVD-UKF可被看成改进的unscented卡尔曼滤波(UKF)方法,相对UKF而言,SVD-UKF具有更好的鲁棒性和灵活性。此方法不仅避免象扩展卡尔曼滤波(EKF)为了计算Jacobians矩阵的所需的导数运算,并且可以克服常规UKF方法在计算协方差时经常遇到的病态条件的缺点。对非线性系统参数的识别和突然变化的识别的数值模拟结果显示了所提出方法的鲁棒性和灵活性。 展开更多
关键词 SVD unscented卡尔曼滤波器 卡尔曼滤波器 非线性 系统辨识
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基于Unscented卡尔曼滤波的超视距目标跟踪 被引量:8
18
作者 卢江涛 段立 罗兵 《系统仿真学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第7期1613-1616,共4页
针对大地坐标系下,超视距目标状态方程和量测方程复杂的非线性,提出了一种基于Unscented卡尔曼滤波的超视距目标跟踪。Unscented卡尔曼滤波通过设计少量的σ点,并计算这些σ点经由非线性函数的传播,从而获得滤波值基于非线性系统方程的... 针对大地坐标系下,超视距目标状态方程和量测方程复杂的非线性,提出了一种基于Unscented卡尔曼滤波的超视距目标跟踪。Unscented卡尔曼滤波通过设计少量的σ点,并计算这些σ点经由非线性函数的传播,从而获得滤波值基于非线性系统方程的更新。由于Unscented卡尔曼滤波无需像Extended卡尔曼滤波那样求状态方程和量测方程的雅可比矩阵,给计算带来了极大的方便。数值仿真结果表明,所给出的方法是可行而有效的。 展开更多
关键词 超视距目标跟踪 unscented卡尔曼滤波 非线性滤波 unscented变换
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分数阶Unscented卡尔曼滤波器研究 被引量:5
19
作者 刘彦 蒲亦非 +1 位作者 沈晓东 周激流 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2012年第6期1388-1392,共5页
分数阶微积分在控制系统中的应用日益广泛,随着分数阶动态系统模型的引入,需要求解分数阶状态估计问题的方法。该文从分数阶非线性动态系统模型出发,以概率论为基础,导出分数阶的Unscented卡尔曼滤波器,得到其递推模型并应用于典型的非... 分数阶微积分在控制系统中的应用日益广泛,随着分数阶动态系统模型的引入,需要求解分数阶状态估计问题的方法。该文从分数阶非线性动态系统模型出发,以概率论为基础,导出分数阶的Unscented卡尔曼滤波器,得到其递推模型并应用于典型的非线性系统,UNGM(Univariate Nonstationary Growth Model)模型和再入飞行器跟踪模型。实验结果证明在合理设置分数阶Unscented卡尔曼滤波器阶次的情况下,能够取得优于Unscented卡尔曼滤波器的效果。 展开更多
关键词 分数阶微积分 分数阶动态系统 分数阶状态空间模型 unscented变换 unscented卡尔曼滤波器
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Unscented卡尔曼滤波在SINS静基座大方位失准角初始对准中的应用研究 被引量:6
20
作者 丁杨斌 王新龙 +1 位作者 王缜 申功勋 《宇航学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第6期1201-1204,共4页
静基座大方位失准角的捷联惯导系统误差方程是非线性的,如何对静基座大方位失准角的捷联惯导系统进行初始对准是需要解决的问题。本文提出了基于Unscented转换的Unsented卡尔曼滤波进行捷联惯导系统对准的方法。分别通过扩展卡尔曼滤波... 静基座大方位失准角的捷联惯导系统误差方程是非线性的,如何对静基座大方位失准角的捷联惯导系统进行初始对准是需要解决的问题。本文提出了基于Unscented转换的Unsented卡尔曼滤波进行捷联惯导系统对准的方法。分别通过扩展卡尔曼滤波和Unsented卡尔曼滤波进行仿真计算,结果验证了Unscented卡尔曼滤波的有效性与优越性。 展开更多
关键词 unscented卡尔曼滤波 捷联惯导系统 大方位失准角 初始对准
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