检索结果-内蒙古大学图书馆

基于指数加权平均的GNSS/SINS组合导航系统Sage-Husa自适应卡尔曼滤波算法

大地测量与地球动力学 2024年第12期44卷 1287-1292,1320页

作者：林雪原孙炜玮山东外事职业大学人工智能学院山东省威海市264500 海军航空大学山东省烟台市264001

测量噪声异常会导致GNSS/SINS组合导航系统滤波精度下降,甚至滤波发散。为解决该问题,首先提出适用于组合导航系统的Sage-Husa自适应卡尔曼滤波方法SHAKF;然后根据滤波新息协方差的理论估计值及实际估计值构建控制因子,提出测量噪声均... 详细信息

测量噪声异常会导致GNSS/SINS组合导航系统滤波精度下降,甚至滤波发散。为解决该问题,首先提出适用于组合导航系统的Sage-Husa自适应卡尔曼滤波方法SHAKF;然后根据滤波新息协方差的理论估计值及实际估计值构建控制因子,提出测量噪声均方差突变起始时刻及结束时刻的检测方法,构建基于指数函数变化规律的遗忘因子,进而提出基于指数加权平均的Sage-Husa自适应卡尔曼滤波方法EWASHAKF;最后将EWASHAKF应用于GNSS/SINS组合导航系统,并进行仿真实验。结果表明,相对于SHAKF,EWASHAKF能够准确地跟踪测量噪声均方差的各种变化,进而提高组合导航系统的滤波精度。

关键词： Sage-Husa算法组合导航系统自适应卡尔曼滤波算法控制因子遗忘因子

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面向无线传感器网络节点定位的自适应卡尔曼滤波算法收敛条件分析

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计算机科学 2008年第10期35卷 49-52页

作者：李迅王建文李洪峻马宏绪国防科技大学机电工程与自动化学院自动控制系长沙410073

分析了新息序列是有色噪声时自适应卡尔曼滤波算法(Adaptive Kal man Filter,AKF)的滤波效果,在范数意义下,证明了k时刻AKF算法中估计误差协方差矩阵和k时刻最优KF算法中估计误差协方差矩阵间距离与新息序列相关性成正比。利用上述结论... 详细信息

分析了新息序列是有色噪声时自适应卡尔曼滤波算法(Adaptive Kal man Filter,AKF)的滤波效果,在范数意义下,证明了k时刻AKF算法中估计误差协方差矩阵和k时刻最优KF算法中估计误差协方差矩阵间距离与新息序列相关性成正比。利用上述结论,证明了所有AKF算法中估计误差协方差矩阵必逐渐远离1时刻最优KF算法中估计误差协方差矩阵。总结上述结论,发现AKF算法收敛条件可描述成以下几个等价命题:1)AKF算法中估计误差协方差矩阵与1时刻最优KF算法中估计误差协方差矩阵差有极限;2)k时刻AKF算法中估计误差协方差矩阵和k时刻最优KF算法中估计误差方差矩阵间距离极限是0;3)AKF算法渐进收敛于k时刻最优KF算法;4)AKF算法中新息序列渐进收敛于白噪声序列;5)k时刻AKF算法中滤波增益矩阵与k时刻最优KF算法中滤波增益矩阵间距离极限是0。上述理论为最终解决复杂环境下无线传感器网络节点定位问题奠定了基础。

关键词：无线传感器网络节点定位自适应卡尔曼滤波算法滤波性能分析滤波收敛性

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机动目标跟踪的自适应卡尔曼滤波算法实现

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战术导弹技术 2009年第1期 79-81,16页

作者：樊宗臣吴晓燕空军工程大学陕西三原713800

为真实反映目标机动范围与强度的变化,引入了机动目标的"当前"统计模型,提出了一种基于该模型的自适应卡尔曼滤波算法.仿真结果表明,能有效改善在机动目标跟踪中传统的卡尔曼滤波可能出现的发散情况,提高了跟踪的准确性和稳定性.

关键词：自适应卡尔曼滤波算法统计模型目标跟踪

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基于UD分解自适应卡尔曼滤波算法在风场测量中的应用

基于UD分解自适应卡尔曼滤波算法在风场测量中的应用

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华东六省一市自动化学会学术年会

作者：产竹旺屈卫东上海交通大学自动化研究所(上海)

提出了基于UD分解的自适应卡尔曼滤波算法,给出了一种风场模型,对风场进行仿真计算.结果表明,模型参数及噪声统计特性有误差时,基于UD分解的自适应卡尔曼滤波算法稳定、精度高,具有较强的自适应性,克服了自适应卡尔曼滤波易发散的缺点,... 详细信息

提出了基于UD分解的自适应卡尔曼滤波算法,给出了一种风场模型,对风场进行仿真计算.结果表明,模型参数及噪声统计特性有误差时,基于UD分解的自适应卡尔曼滤波算法稳定、精度高,具有较强的自适应性,克服了自适应卡尔曼滤波易发散的缺点,比普通卡尔曼滤波精度高.

关键词：风场模型 UD分解风场测量计算机仿真船舶动力定位系统自适应卡尔曼滤波算法

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复杂环境下基于自适应卡尔曼滤波的时间比对跟踪算法

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电子与信息学报 2023年第11期45卷 4110-4116页

作者：程燕王海峰王学运郭梁张升康葛军北京无线电计量测试研究所计量与校准技术国家级重点实验室北京100854

在雷达、车载等动态协同组网系统中,高精度时间同步是该系统正常工作的基本条件。但是在动态组网系统或者低截获场景下,时间比对信号强度弱,并处于动态场景,此时时间同步系统鲁棒性差、同步精度低。因此,需要提高时间同步系统在复杂的... 详细信息

在雷达、车载等动态协同组网系统中,高精度时间同步是该系统正常工作的基本条件。但是在动态组网系统或者低截获场景下,时间比对信号强度弱,并处于动态场景,此时时间同步系统鲁棒性差、同步精度低。因此,需要提高时间同步系统在复杂的动态组网系统下的时间同步精度。调制解调器是双向时间比对系统的核心设备,而跟踪环路是其中关键部分。复杂场景下跟踪环路很容易失锁,为了提高跟踪环路鲁棒性,该文提出一种基于自适应卡尔曼滤波(AKF)的跟踪算法。该算法引入自适应因子来调节系统噪声协方差矩阵,从而应对外部变化的输入信号。试验结果显示,与传统锁相环跟踪环路(PLL)和标准卡尔曼滤波跟踪环相比,在弱信号和动态信号同时存在时该算法跟踪鲁棒性和自适应性更好,并且算法复杂度不高。该算法对于提高动态协同组网系统的时间同步精度具有重要意义。

关键词：双向时间同步时间比对信号跟踪环路复杂动态和弱信号场景自适应卡尔曼滤波算法

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卡尔曼体系下的滤波算法计算框架

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数据采集与处理 2009年第1期24卷 61-66页

作者：王建文税海涛马宏绪国防科技大学机电工程与自动化学院长沙410073

卡尔曼体系下的滤波算法是指滤波算法中含有基于状态方程的状态预测过程和基于观测方程的状态更新过程。为了便于理解卡尔曼体系下的滤波算法计算过程,从滤波算法计算框架角度对它们分别进行了描述。提出了一个统一的卡尔曼体系下的滤... 详细信息

卡尔曼体系下的滤波算法是指滤波算法中含有基于状态方程的状态预测过程和基于观测方程的状态更新过程。为了便于理解卡尔曼体系下的滤波算法计算过程,从滤波算法计算框架角度对它们分别进行了描述。提出了一个统一的卡尔曼体系下的滤波算法计算框架,该统一计算框架既可用于理解滤波算法计算过程又可用于构造新滤波算法。在统一计算框架中存在两个反馈回路,构造新滤波算法的难点在于确定两个反馈回路中的操作函数。本文以自适应卡尔曼滤波算法(Adaptive Kalman filters,AKF)为例就操作函数选择问题进行了初步探讨,证明了几种操作函数是次优的,这为最终构造一种性能优良的AKF算法奠定了良好的理论基础。

关键词：滤波算法统一计算框架自适应卡尔曼滤波算法次优操作函数

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基于自适应卡尔曼滤波器的神经网络算法

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弹箭与制导学报 2006年第S5期26卷 272-274页

作者：缑娜王睿付莹空军工程大学导弹学院陕西三原713800

针对传统神经网络算法速度慢,容易陷入局部极值的缺点,提出将自适应卡尔曼滤波应用于人工神经网络的训练算法中。把前馈网络中的所有权值、阈值作为自适应卡尔曼滤波算法的状态,网络输出为算法的观测。仿真结果表明,该算法比BP算法在收... 详细信息

针对传统神经网络算法速度慢,容易陷入局部极值的缺点,提出将自适应卡尔曼滤波应用于人工神经网络的训练算法中。把前馈网络中的所有权值、阈值作为自适应卡尔曼滤波算法的状态,网络输出为算法的观测。仿真结果表明,该算法比BP算法在收敛速度方面有明显提高。

关键词：自适应卡尔曼滤波算法 BP算法前馈神经网络

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基于卡尔曼滤波算法的电能质量检测技术实现

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自动化与仪器仪表 2023年第7期 294-298页

作者：刘元煌伍智鹏李天楚韩武奇方铭海南电网有限责任公司电力科学研究院海口570311 海南省电网理化分析重点实验室海口570311

为提高电能质量的检测精度,提出一种基于自适应卡尔曼滤波的检测方法。首先,构建基于卡尔曼滤波的空间模型,然后引入自适应卡尔曼滤波算法对空间模型中参数Qk进行修正;最后搭建DSP仿真平台对空间模型进行训练与测试。结果表明:相比于传... 详细信息

为提高电能质量的检测精度,提出一种基于自适应卡尔曼滤波的检测方法。首先,构建基于卡尔曼滤波的空间模型,然后引入自适应卡尔曼滤波算法对空间模型中参数Qk进行修正;最后搭建DSP仿真平台对空间模型进行训练与测试。结果表明:相比于传统的卡尔曼滤波算法,基于自适应卡尔曼滤波算法对电能质量扰动信号的敏感性更好,响应速度更快,精准度更高。由此得出,自适应卡尔曼滤波算法在电能检测方面性能更佳。

关键词：卡尔曼滤波空间模型自适应卡尔曼滤波算法电能质量检测

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基于ARX模型的锂离子电池荷电状态在线估算

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中国电机工程学报 2018年第18期38卷 5415-5424页

作者：聂文亮谭伟杰邱刚李春莉聂祥飞重庆三峡学院电子与信息工程学院重庆市万州区404000 西北工业大学航海学院陕西省西安市710072

准确估计锂电池荷电状态（state-of-charge,So C）是电源管理系统的核心技术问题之一。针对锂离子电池等效电路模型参数难以获取这一关键问题,该文采用自回归各态历经（autoregressive exogenous,ARX）模型建立锂电池等效模型,由基于赤... 详细信息

准确估计锂电池荷电状态（state-of-charge,So C）是电源管理系统的核心技术问题之一。针对锂离子电池等效电路模型参数难以获取这一关键问题,该文采用自回归各态历经（autoregressive exogenous,ARX）模型建立锂电池等效模型,由基于赤池信息量准则的遗传算法确定ARX模型的阶数,采用递推最小二乘法获取模型系数;然后利用得到的模型系数和锂电池状态方程构造自适应卡尔曼滤波（adaptive Kalman filter,AKF）算法所需方程,再由卡尔曼迭代方程求出锂电池SoC,文中将这种估计锂电池SoC的方法称为ARX-AKF算法。最后,通过多组对比实验,验证了该算法的有效性和准确性。实验结果表明：在混合动力脉冲能力特性实验和美国城市循环工况下,采用该算法的锂电池SoC估计误差分别在0.5%和0.8%以内,从而证实了该算法具有一定的工程应用价值。

关键词：锂离子电池荷电状态自回归各态历经模型自适应卡尔曼滤波算法遗传算法

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基于自适应卡尔曼滤波的矿用救生舱动力电池SOC估计

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电测与仪表 2016年第18期53卷 118-123页

作者：于微波魏来杨听听刘克平长春工业大学电气与电子工程学院长春130012

磷酸铁锂动力电池是矿用救生舱的重要组成部分,其电荷状态(SOC)估计的准确性直接影响避难人员的安危。针对电池SOC常用估算方法的不足,提出一种基于自适应卡尔曼滤波的矿用救生舱动力电池SOC估算方法。在电池特性分析的基础上,建立了更... 详细信息

磷酸铁锂动力电池是矿用救生舱的重要组成部分,其电荷状态(SOC)估计的准确性直接影响避难人员的安危。针对电池SOC常用估算方法的不足,提出一种基于自适应卡尔曼滤波的矿用救生舱动力电池SOC估算方法。在电池特性分析的基础上,建立了更符合实际的改进二阶RC等效电池模型和电池的状态空间模型。通过脉冲放电实验和改进的带遗忘因子递推最小二乘算法,对模型参数进行在线辨识,并将自适应卡尔曼滤波算法(AKF)用于此模型,在线估计电池的SOC。实验结果表明:AKF可以实时修正模型误差,实时估计SOC的动态变化,估算精度高,能够满足矿用救生舱电池管理系统的要求。

关键词：矿用救生舱磷酸铁锂动力电池 SOC估计自适应卡尔曼滤波算法

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