检索结果-内蒙古大学图书馆

控制与决策 2009年第10期24卷 1483-1488页

作者：赵琳王小旭薛红香夏全喜哈尔滨工程大学自动化学院哈尔滨150001

针对传统Unscented卡尔曼滤波器(UKF)在噪声先验统计未知或不准确时滤波精度下降甚至发散的问题,基于极大后验(MAP)估计原理,设计了一种带噪声统计估计器的UKF.该UKF滤波算法在进行状态估计的同时,能实时估计和修正噪声均值和协方差.相... 详细信息

针对传统Unscented卡尔曼滤波器(UKF)在噪声先验统计未知或不准确时滤波精度下降甚至发散的问题,基于极大后验(MAP)估计原理,设计了一种带噪声统计估计器的UKF.该UKF滤波算法在进行状态估计的同时,能实时估计和修正噪声均值和协方差.相比于传统UKF,所提出的UKF具有应对噪声统计变化的自适应能力.仿真结果表明了该UKF滤波算法的有效性.

关键词： Unscented卡尔曼滤波器极大后验估计噪声统计估计器自适应能力

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基于极大似然准则和最大期望算法的自适应UKF算法

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自动化学报 2012年第7期38卷 1200-1210页

作者：王璐李光春乔相伟王兆龙马涛哈尔滨工程大学自动化学院哈尔滨150001 上海交通大学电子信息与电气工程学院上海200240 西安航天精密机电研究所西安710100

针对噪声先验统计特性未知情况下的非线性系统状态估计问题,提出了基于极大似然准则和最大期望算法的自适应无迹卡尔曼滤波(Unscented Kalman filter,UKF)算法.利用极大似然准则构造含有噪声统计特性的对数似然函数,通过最大期望算法将... 详细信息

针对噪声先验统计特性未知情况下的非线性系统状态估计问题,提出了基于极大似然准则和最大期望算法的自适应无迹卡尔曼滤波(Unscented Kalman filter,UKF)算法.利用极大似然准则构造含有噪声统计特性的对数似然函数,通过最大期望算法将噪声估计问题转化为对数似然函数数学期望极大化问题,最终得到带次优递推噪声统计估计器的自适应UKF算法.仿真分析表明,与传统UKF算法相比,提出的自适应UKF算法有效克服了传统UKF算法在系统噪声统计特性未知情况下滤波精度下降的问题,并实现了系统噪声统计特性的在线估计.

关键词：非线性滤波自适应UKF算法噪声统计估计器极大似然准则最大期望算法

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基于自适应EKF算法的输出融合软仪表设计

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化工学报 2010年第10期61卷 2627-2635页

作者：吴瑶罗雄麟中国石油大学(北京)自动化研究所北京102249

在化工过程中,作为观测关键质量参数的重要手段,软仪表技术受到了广泛的关注。目前,关于软仪表的研究主要集中在建模技术上。然而,化工过程复杂多样,仅使用软测量模型进行质量变量的估计易出现预估效果不稳定、随机偏差大等现象。为此,... 详细信息

在化工过程中,作为观测关键质量参数的重要手段,软仪表技术受到了广泛的关注。目前,关于软仪表的研究主要集中在建模技术上。然而,化工过程复杂多样,仅使用软测量模型进行质量变量的估计易出现预估效果不稳定、随机偏差大等现象。为此,文献提出了一系列的改进算法,但仍存在计算复杂、算法抗干扰能力差等问题。本文提出一种基于自适应扩展Kalman滤波(EKF)的输出融合软仪表设计方法,利用Kalman滤波算法对软测量模型预估数据和现场观测进行数据融合,校正软测量模型预估偏差;并在输出融合软仪表背景下,设计了一种含衰减因子的观测噪声统计估计器,将其与滤波算法相结合,构成自适应EKF算法,以提高融合软仪表的输出精度及抗干扰性能。通过仿真实验对所提出的算法进行了全面分析,并将该算法应用于小型实验装置,验证了算法的实用性及有效性。

关键词：软仪表数据融合扩展Kalman滤波噪声统计估计器自适应

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自适应强跟踪容积卡尔曼滤波算法

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北京化工大学学报（自然科学版） 2013年第3期40卷 98-103页

作者：赵利强罗达灿王建林于涛北京化工大学信息科学与技术学院北京100029

提出了一种自适应强跟踪容积卡尔曼滤波算法(ASTSCKF),该算法在平方根容积卡尔曼滤波算法(SCKF)步骤中引入强跟踪滤波器(STF),通过渐消因子在线修正一步预测误差协方差矩阵,强迫输出残差序列正交,使得算法具有应对系统状态突变等不确定... 详细信息

提出了一种自适应强跟踪容积卡尔曼滤波算法(ASTSCKF),该算法在平方根容积卡尔曼滤波算法(SCKF)步骤中引入强跟踪滤波器(STF),通过渐消因子在线修正一步预测误差协方差矩阵,强迫输出残差序列正交,使得算法具有应对系统状态突变等不确定因素的能力,增强了算法的鲁棒性;结合改进渐消记忆时变噪声统计估计器,对噪声方差阵进行实时在线估计,有效解决了SCKF算法由于噪声统计不准确、未知或时变性带来的滤波发散问题,使其具有应对噪声变化的自适应能力。仿真实验结果表明:ASTSCKF算法在系统状态发生突变并且噪声变化的情况下,能够表现出良好的滤波性能,较SCKF算法有更强的鲁棒性以及噪声变化的自适应性。

关键词：容积卡尔曼滤波算法强跟踪滤波器渐消因子噪声统计估计器

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多传感器自适应容积卡尔曼滤波融合算法

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计算机应用研究 2014年第5期31卷 1312-1315,1331页

作者：敖志刚唐长春付成群郭杰叶春雷解放军理工大学野战工程学院南京210007

当容积卡尔曼滤波的系统模型不准确或测量出现异常时容易出现滤波发散。为了解决这一问题,提出了一种自适应容积卡尔曼滤波算法,构造了一组噪声统计估计器对噪声的统计特征进行在线实时估计,并在测量异常时采用修正函数对滤波过程进行修... 详细信息

当容积卡尔曼滤波的系统模型不准确或测量出现异常时容易出现滤波发散。为了解决这一问题,提出了一种自适应容积卡尔曼滤波算法,构造了一组噪声统计估计器对噪声的统计特征进行在线实时估计,并在测量异常时采用修正函数对滤波过程进行修正,有效提高了滤波估计的精度和对滤波发散的抑制能力;在集中式滤波结构和联邦式滤波结构的基础上,设计了一种基于自适应容积卡尔曼滤波算法的多传感器系统混合式组合滤波结构,并给出了融合各传感器的局部滤波信息以得到全局滤波估计的计算方法。以对车辆的定位导航为应用背景进行了仿真实验,仿真结果证明了所提方法的有效性。

关键词：容积卡尔曼滤波自适应噪声统计估计器修正函数组合滤波数据融合

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未知测量噪声方差的平方根高阶容积Kalman滤波

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计算机应用研究 2015年第9期32卷 2626-2629页

作者：管冰蕾汤显峰葛泉波宁波工程学院电子与信息工程学院浙江宁波315016 浙江大学教育学院杭州310028 杭州电子科技大学自动化学院杭州310018

针对非线性系统中测量噪声统计特性未知导致滤波精度不高或发散的问题,提出了一种自适应平方根高阶容积卡尔曼滤波(high-degree cubature Kalman filter,HCKF)算法。采用QR分解、Cholesky因子更新和高效最小二乘法等矩阵分解技术设计了... 详细信息

针对非线性系统中测量噪声统计特性未知导致滤波精度不高或发散的问题,提出了一种自适应平方根高阶容积卡尔曼滤波(high-degree cubature Kalman filter,HCKF)算法。采用QR分解、Cholesky因子更新和高效最小二乘法等矩阵分解技术设计了一种平方根HCKF算法(SHCKF),提高了滤波算法的数值稳定性,减小了状态估计误差。引入Sage-Husa估计器在线估计未知测量噪声的方差,进一步提高了SHCKF的估计精度,扩大了算法的应用范围。通过几个计算机仿真实验表明,与标准的HCKF算法相比,新算法具有更好的估计精度,尤其是在测量噪声统计特性不确定的场景下。

关键词：非线性系统高阶容积卡尔曼滤波自适应滤波矩阵分解噪声统计估计器

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水下噪声源跟踪与自适应卡尔曼滤波

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海洋技术 1988年第3期 59-67页

作者：项楚琪杨栋哈尔滨船舶工程学院水声工程系

本文根据随机逼近原理提出了一种自适应卡尔曼滤波器,适用于被动声纳对水下噪声源的跟踪。计算机模拟及对被动声纳海上实测数据的处理结果表明,本滤波器具有良好的性能,对目标机动及非平稳观测嗓声均有良好的自适应性。

关键词：滤波器水下噪声源被动声纳机动运动电子设备无源声纳滤波理论卡尔曼滤波噪声统计估计器

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一种基于MAP噪声估计器的低成本SINS/GPS的快速UKF算法

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四川文理学院学报 2016年第5期26卷 39-43页

作者：戴卿常允艳重庆水利电力职业技术学院建筑工程系重庆永川402100 信息工程大学空间地理信息学院河南郑州450000 中南大学地球科学与信息物理学院湖南长沙410083

为进一步提高平方根无迹卡尔曼滤波(SR-UKF)在低成本捷联惯导(SINS)/卫星导航(GPS)组合系统中的算法精度和实时性,针对系统随机模型的噪声统计特征不确定性和协方差平方根矩阵的复杂性,结合最大后验估计(MAP)和矩阵奇异值分解(SVD)理论... 详细信息

为进一步提高平方根无迹卡尔曼滤波(SR-UKF)在低成本捷联惯导(SINS)/卫星导航(GPS)组合系统中的算法精度和实时性,针对系统随机模型的噪声统计特征不确定性和协方差平方根矩阵的复杂性,结合最大后验估计(MAP)和矩阵奇异值分解(SVD)理论建模,提出了一种基于MAP噪声估计模型的快速UKF算法.通过对SINS/GPS组合导航系统的仿真实验,研究表明:相比于传统UKF算法,新算法能够有效减小噪声统计模型不确定时对导航精度的制约,提高算法鲁棒性,同时降低传统UKF算法的时间复杂度,提高数据更新实时性.

关键词：组合导航非线性滤波噪声统计估计器 SVD奇异值分解快速UKF算法

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