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面向连续离散系统的自适应最大相关熵滤波算法
被引量：
3
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作者
胡浩然
陈树新
+3 位作者
吴昊
何仁珂
吴强
张喜庆
《西安交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第6期133-141,共9页
针对目标跟踪中运动模型不精确和测量异常导致的传统滤波算法精度下降问题,提出了一种鲁棒平方根连续-离散自适应最大相关熵容积卡尔曼滤波(RSRCD-AMCCKF)算法。在目标跟踪问题中采用了精度更高的连续-离散时间模型,提高了目标跟踪的解...
针对目标跟踪中运动模型不精确和测量异常导致的传统滤波算法精度下降问题,提出了一种鲁棒平方根连续-离散自适应最大相关熵容积卡尔曼滤波(RSRCD-AMCCKF)算法。在目标跟踪问题中采用了精度更高的连续-离散时间模型,提高了目标跟踪的解算精度;将加权最小二乘方法与传统最大相关熵准则相结合,得到改进的相关熵代价权函数,之后引入连续-离散时间滤波框架,提高了滤波算法在测量异常情况下的鲁棒性;以高斯核函数作为相关熵的调整因子,依据不同测量环境选择自适应因子,进而对观测噪声的协方差矩阵进行调整。仿真结果表明:与传统算法相比,当测量噪声为高斯噪声时,RSRCD-AMCCKF算法对目标位置和速度估计的精度分别提高了38.4%和27.3%;当测量噪声为非高斯噪声时,RSRCD-AMCCKF算法对目标位置和速度估计的精度分别提高了23.5%和23.9%;当测量值发生突变时,RSRCD-AMCCKF算法对目标位置和速度估计的精度分别提高了12.6%和7.1%。RSRCD-AMCCKF算法在各类测量条件下都具有更高的精度和鲁棒性,更接近目标跟踪的克拉美罗下界,能够较好地实现滤波精度和抗异常测量的统一。
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关键词
目标跟踪
连续-离散时间系统
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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职称材料
题名
面向连续离散系统的自适应最大相关熵滤波算法
被引量：
3
1
作者
胡浩然
陈树新
吴昊
何仁珂
吴强
张喜庆
机构
空军工程大学
信息
与导航学院
地理
信息
工程国家重点实验室
复杂航空系统仿真重点实验室
解放军
华恒智禾电子信息技术有限公司
出处
《西安交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第6期133-141,共9页
基金
国家自然科学基金资助项目(62073337,61703420)
陕西省自然科学基础研究计划资助项目(2020JQ-479)。
文摘
针对目标跟踪中运动模型不精确和测量异常导致的传统滤波算法精度下降问题,提出了一种鲁棒平方根连续-离散自适应最大相关熵容积卡尔曼滤波(RSRCD-AMCCKF)算法。在目标跟踪问题中采用了精度更高的连续-离散时间模型,提高了目标跟踪的解算精度;将加权最小二乘方法与传统最大相关熵准则相结合,得到改进的相关熵代价权函数,之后引入连续-离散时间滤波框架,提高了滤波算法在测量异常情况下的鲁棒性;以高斯核函数作为相关熵的调整因子,依据不同测量环境选择自适应因子,进而对观测噪声的协方差矩阵进行调整。仿真结果表明:与传统算法相比,当测量噪声为高斯噪声时,RSRCD-AMCCKF算法对目标位置和速度估计的精度分别提高了38.4%和27.3%;当测量噪声为非高斯噪声时,RSRCD-AMCCKF算法对目标位置和速度估计的精度分别提高了23.5%和23.9%;当测量值发生突变时,RSRCD-AMCCKF算法对目标位置和速度估计的精度分别提高了12.6%和7.1%。RSRCD-AMCCKF算法在各类测量条件下都具有更高的精度和鲁棒性,更接近目标跟踪的克拉美罗下界,能够较好地实现滤波精度和抗异常测量的统一。
关键词
目标跟踪
连续-离散时间系统
最大相关熵准则
容积卡尔曼滤波
非高斯噪声
鲁棒性
Keywords
target tracking
continuous-discrete time system
maximum correntropy criterion
cubature Kalman filter
non-Gaussian noise
robustness
分类号
TP273 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
面向连续离散系统的自适应最大相关熵滤波算法
胡浩然
陈树新
吴昊
何仁珂
吴强
张喜庆
《西安交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022
3
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职称材料
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