检索结果-内蒙古大学图书馆

作者：郭雪姣国防科学技术大学

学位级别：硕士

卫星轨道确定是从含有误差的观测数据中按照卫星动力学模型约束条件提取卫星轨道信息的过程。以卫星轨道实时确定为背景的估计问题,可以看作是非线性滤波问题。如何在已有的系统硬件设备的基础上提高卫星轨道实时确定精度,通常的解决方... 详细信息

卫星轨道确定是从含有误差的观测数据中按照卫星动力学模型约束条件提取卫星轨道信息的过程。以卫星轨道实时确定为背景的估计问题,可以看作是非线性滤波问题。如何在已有的系统硬件设备的基础上提高卫星轨道实时确定精度,通常的解决方法是根据实际工程背景设计适当的非线性滤波方法。本文主要针对卫星高精度实时定轨展开非线性滤波方法的研究,通过改进UKF滤波算法来克服目前定轨中遇到的问题,以满足高精度性能指标要求。本文以非线性滤波的发展为主线,以Bayes滤波为出发点,从滤波的思想到方法技术实现,由浅入深地讨论各种非线性滤波方法,总结并以图表的形式展示了不同方法之间的联系和区别,并且简要介绍了低轨卫星实时定轨基础。为了达到高精度的目标,选择非线性滤波方法中的UKF算法作为主要研究方向。本文提出了用矩阵的Euclidean范数来描述滤波过程中滤波预测方差阵和滤波增益矩阵的变化规律,探究了造成滤波发散的主要原因。在此基础上,本文主要研究了不同情况下的改进UKF算法。 (1)对于系统噪声和观测噪声不确定的情况下,在动力学模型存在大的状态噪声时,采用Sage-Husa自适应UKF方法在一定程度上进行了补偿,减小了滤波误差。 (2)其次,在力学模型和观测不精准、Kalman滤波框架的增长记忆等多重因素导致滤波发散的情况下,利用增大滤波增益矩阵的改进UKF算法。以星载GPS的卫星轨道确定为背景进行仿真实验,仿真结果表明,该算法对于增益矩阵的下降引起的滤波发散现象有很好的抑制作用,明显地提高了定轨精度。

关键词：非线性滤波算法卫星轨道确定 UKF 自适应估计改进UKF

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非线性滤波算法及其在组合导航中的应用研究

非线性滤波算法及其在组合导航中的应用研究

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作者：黄涛南昌大学

学位级别：硕士

作为一门交叉学科,导航定位技术在地球科学、信息学科、智慧城市、物联网生活以及自动驾驶等方面发挥着越来越重要的作用。对于愈来愈复杂的现实场景以及定位需求,单一导航系统受自身的局限性影响,难以满足这些要求,组合导航随即成为导... 详细信息

作为一门交叉学科,导航定位技术在地球科学、信息学科、智慧城市、物联网生活以及自动驾驶等方面发挥着越来越重要的作用。对于愈来愈复杂的现实场景以及定位需求,单一导航系统受自身的局限性影响,难以满足这些要求,组合导航随即成为导航定位研究的重点。组合导航将多种导航方法进行结合,通过组合手段抵消单一导航系统的不足,以此提高导航定位的精度以及性能。组合导航中的目标状态估计问题大多都是非线性滤波问题,常见的非线性滤波算法大都存在或多或少的缺点与不足,例如模型线性化所带来的误差。本文围绕非线性滤波算法进行研究,主要工作总结如下:(1)首先对常用的各类非线性滤波算法进行了研究分析,通过计算机仿真对比了其滤波性能,然后对萤火虫优化算法进行了原理分析以及描述了算法步骤,在此基础上对其进行改进,主要包括相对萤火虫荧光亮度解算方法、吸引度求解方法以及萤火虫位置更新方法,引入动态调节步长因子和动态差值因子,将改进的萤火虫算法用以优化粒子滤波,使得粒子群能够尽可能地集中至高似然区域,以此保证粒子群的整体质量。通过计算机进行仿真,结果表明改进后的粒子滤波相比于原萤火虫优化粒子滤波算法在精度以及实时性上更有优势。(2)其次着重阐述了惯性导航系统的基本工作原理、姿态矩阵的更新算法以及系统误差分析。针对基本粒子滤波(Particle Filter,PF)算法计算效率低及重采样导致的粒子贫化引起的计算精度降低等问题,将改进之后的步长动态调节萤火虫算法引入粒子滤波过程中,提出步长动态调节的萤火虫群优化粒子滤波算法。将优化之后的算法应用至航向估计中,并通过实验进行验证滤波性能,结果表明在非线性系统中该算法更具有优势。

关键词：非线性滤波算法组合导航捷联惯性导航粒子滤波

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一种精确跟踪目标的非线性滤波算法

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中国科学技术大学学报 2001年第4期31卷 488-494页

作者：李燕郭立朱嘉中国科学技术大学电子科学和技术系合肥230026

论文分析了当目标距离或雷达极角量测误差超过一定限度时 ,扩展卡尔曼滤波器跟踪精度迅速下降的原因 ,并在精确计算线性化误差及实际量测误差的基础上提出一种补偿线性化误差的跟踪滤波算法 (PTLKF) .计算机仿真结果表明 ,论文提出的算... 详细信息

论文分析了当目标距离或雷达极角量测误差超过一定限度时 ,扩展卡尔曼滤波器跟踪精度迅速下降的原因 ,并在精确计算线性化误差及实际量测误差的基础上提出一种补偿线性化误差的跟踪滤波算法 (PTLKF) .计算机仿真结果表明 ,论文提出的算法有效地减小了线性化误差的影响。

关键词：线性化误差扩展卡尔曼滤波器目标跟踪雷达极角非线性滤波算法测量误差

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基于MPSK信号频偏估计的非线性滤波算法

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西安电子科技大学学报 2004年第3期31卷 473-475页

作者：李晶朱江张尔扬沈荣骏国防科技大学电子科学与工程学院中国人民解放军总装备部科技委北京100080

基于MPSK信号的非线性频偏估计算法,通过对叠加了高斯分布白噪声接收信号的非线性变换分析,将非线性滤波(中值滤波)算法应用于载波频率估计之中.运用MonteCarlo仿真手段对其进行了验证,结果表明,在非线性频率估计中运用中值滤波算法后,... 详细信息

基于MPSK信号的非线性频偏估计算法,通过对叠加了高斯分布白噪声接收信号的非线性变换分析,将非线性滤波(中值滤波)算法应用于载波频率估计之中.运用MonteCarlo仿真手段对其进行了验证,结果表明,在非线性频率估计中运用中值滤波算法后,其估计的均方误差较之运用均值滤波算法有很大的改善.

关键词：非线性滤波算法载波估计 MPSK调制信号

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严重椒盐噪声污染图像的非线性滤波算法

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光电子．激光 2003年第12期14卷 1336-1339页

作者：董继扬张军英西安电子科技大学雷达信号处理国家重点实验室陕西西安710071

针对灰度图像的椒盐噪声滤波问题,提出一种保细节的非线性滤波算法。利用局部统计信息,首先将图像像素点粗分为信号点、可能的正噪声点和可能的负噪声点3类,建立噪声标矩阵;然后再根据噪声标记矩阵的局部统计信息,将可能的噪声点细分为... 详细信息

针对灰度图像的椒盐噪声滤波问题,提出一种保细节的非线性滤波算法。利用局部统计信息,首先将图像像素点粗分为信号点、可能的正噪声点和可能的负噪声点3类,建立噪声标矩阵;然后再根据噪声标记矩阵的局部统计信息,将可能的噪声点细分为信号点、噪声点和不确定点3种类别,并分别采用不同的方法进行滤波,以保留更多的图像细节。结果表明,本文算法在去噪能力、自适应性以及保留细节等方面都明显比其它4种算法强,尤其是对于噪声高度污染图像的情况。

关键词：椒盐噪声非线性滤波算法灰度图像局部统计信息

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递归贝叶斯估计框架下的非线性滤波算法综述

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计算机科学 2010年第8期37卷 21-25页

作者：王建文李迅张辉马宏绪国防科技大学机电工程与自动化学院长沙410073

对递归贝叶斯估计框架下的非线性滤波(Nonlinear Filter,NF)算法进行分类,根据NF算法设计思想的不同把它们分为基于函数拟合/变换的NF算法、基于矩拟合的NF算法和基于条件后验概率密度函数拟合的NF算法。同时,还论述了线性回归卡尔曼滤... 详细信息

对递归贝叶斯估计框架下的非线性滤波(Nonlinear Filter,NF)算法进行分类,根据NF算法设计思想的不同把它们分为基于函数拟合/变换的NF算法、基于矩拟合的NF算法和基于条件后验概率密度函数拟合的NF算法。同时,还论述了线性回归卡尔曼滤波算法、二阶分离差分卡尔曼滤波算法、Unscented Kalman Filter算法和高斯-厄米特滤波算法四者间的共性与区别,指出了基于NF算法间相互融合的新NF算法设计的不足,分析了上述三类NF算法设计思想的完备性,发现了一些NF算法设计思想中的不足,明确了NF算法将来的突破方向。

关键词：递归贝叶斯估计非线性滤波算法算法分类完备性

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四轴飞行器组合导航非线性滤波算法

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计算机应用 2014年第A01期34卷 341-344页

作者：成怡金海林修春波宋丽梅天津工业大学电气工程与自动化学院天津300387

四轴飞行器是无人机(UAV)的研究热点。以四轴飞行器导航系统为研究对象,研究非线性滤波算法即扩展卡尔曼滤波(EKF)和不敏卡尔曼滤波(UKF)在四轴飞行器导航系统中的应用,融合视觉传感器与惯性导航传感器的位置信息,给出载体最优的位置估... 详细信息

四轴飞行器是无人机(UAV)的研究热点。以四轴飞行器导航系统为研究对象,研究非线性滤波算法即扩展卡尔曼滤波(EKF)和不敏卡尔曼滤波(UKF)在四轴飞行器导航系统中的应用,融合视觉传感器与惯性导航传感器的位置信息,给出载体最优的位置估计。在四轴飞行器的数学模型的基础上,建立四轴飞行器的状态方程,根据EKF和UKF的递推方程,并对比经典的Kalman滤波方法,分析不同滤波算法针对四轴飞行器的适应性。仿真结果表明,UKF和EKF比Kalman滤波更能适应四轴飞行器的非线性特征,能取得更好的融合效果,而UKF又优于EKF。

关键词：四轴飞行器组合导航非线性滤波算法不敏卡尔曼滤波扩展卡尔曼滤波

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GPS/INS组合导航非线性滤波算法研究

GPS/INS组合导航非线性滤波算法研究

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作者：马红皎中国科学院国家授时中心

学位级别：博士

全球定位系统(GPS)导航具有好的长期稳定特性，较差的短时误差特性，而惯性导航系统(INS)具有好的短期精度，差的长期精度。GPS与INS组合可以克服两者的不足，通过数据融合，为载体提供连续可靠的导航信息。本篇论文研究GPS/INS组合导... 详细信息

全球定位系统(GPS)导航具有好的长期稳定特性，较差的短时误差特性，而惯性导航系统(INS)具有好的短期精度，差的长期精度。GPS与INS组合可以克服两者的不足，通过数据融合，为载体提供连续可靠的导航信息。本篇论文研究GPS/INS组合导航系统非线性滤波算法。首先分析了线性卡尔曼滤波器数据融合算法，进而研究复杂动态非线性条件时的扩展卡尔曼滤波(EKF)、无轨卡尔曼滤波(UKF)、粒子滤波(PF)、基于二代小波变换和神经网络辅助的GPS/INS组合导航系统多种新型滤波算法。\n 在本篇论文中，采用如下的论述结构：设计原理→算法分析→模型设计→系统仿真→结果分析→软件设计。主要的研究工作可归纳为如下几个方面：\n (1)首先设计嵌入式GPS/INS组合导航的硬件平台，分析导航系统的硬件结构及嵌入式软件构成，在分析线性卡尔曼滤波的基础上，研究非线性条件下EKF的GPS/INS非线性滤波算法，跑车试验结果表明，此系统稳定可靠，具有实际应用价值。\n (2)由于EKF对非线性系统进行的一阶近似，当非线性函数的泰勒展开式的高阶项无法忽略时，线性化会产生较大的误差。针对此问题，研究了基于UKF的GPS/INS组合导航滤波算法，仿真结果表明，在非线性的高斯噪声情况下，UKF较EKF具有更好的滤波效果。\n (3)针对非线性非高斯噪声的情况，在GPS/INS组合导航中引入粒子滤波(PF)算法。对PF算法的各个关键步骤加以分析和讨论，指出粒子滤波在应用过程中存在的问题，及提高粒子滤波算法性能的一些方法。最后结合实例，分析各种滤波算法的性能，表明UKF和PF在组合导航中应用的有效性。\n (4)由于Kalman滤波进行数据融合难以建立精确的数学模型的问题，提出采用平移不变量的97提升小波算法对观测信号进行降噪。平移不变量可有效地消除信号在不连续点产生的伪吉布斯现象，97提升算法比传统的Mallat小波更具准确性和快速性。研究结果表明改进的97提升平移小波消噪方法是一种节约计算时间、提高导航性能的优越方法。\n (5)提出将改进的指数阈值应用于二代提升算法接合平移不变量的小波GPS/INS组合导航滤波中。在53二代提升算法接合平移不变量小波，改进的指数阈值函数对GPS/INS组合导航信号处理具有更好的连续性，可克服传统的软、硬阈值不连续的缺点。仿真结果表明，使用改进的阈值函数，提高了GPS/INS组合导航非线性滤波效率。\n (6)给出一种将UKF算法用于训练神经网络隐含层与输出层的连接权，从而提高网络泛化能力的UKF算法。研究利用UKF进行神经网络学习的算法，该算法可以克服EKF存在的问题，可提高网络的泛化能力。GPS/INS组合导航数据的计算结果证明该方法是一种改进训练连接权的有效方法。\n 通过本文非线性滤波技术与算法的研究，可为GPS/INS组合导航信息处理系统提供了一种高精度、高容错性、高可靠性、高自主性等多种功能。

关键词：粒子滤波平移不变量神经网络组合导航全球定位系统非线性滤波算法

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几种非线性滤波算法的比较研究

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现代电子技术 2011年第6期34卷 83-85,93页

作者：王庆欣史连艳军械工程学院导弹工程系河北石家庄050003

针对组合导航等非线性系统,扩展卡尔曼滤波算法(EKF)在初值不准确时存在滤波发散的现象,故提出U-卡尔曼滤波(UKF);粒子滤波算法(PF)适合于强非线性、非高斯噪声系统,但同时存在退化现象,故提出2种改进算法。前人的工作多集中在单一算法... 详细信息

针对组合导航等非线性系统,扩展卡尔曼滤波算法(EKF)在初值不准确时存在滤波发散的现象,故提出U-卡尔曼滤波(UKF);粒子滤波算法(PF)适合于强非线性、非高斯噪声系统,但同时存在退化现象,故提出2种改进算法。前人的工作多集中在单一算法的研究,而在此是将上述各种算法应用到同一典型非线性系统,通过应用Matlab进行仿真实验得出具体滤波效果数据,综合对比分析了各算法的优缺点,得出一些有用的结论,为组合导航系统中非线性滤波算法的选择提供了参考。

关键词：卡尔曼滤波粒子滤波非线性滤波算法导航系统

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一种去除高密度椒盐噪声的非线性滤波算法

引用

渤海大学学报（自然科学版） 2011年第4期32卷 362-366页

作者：沈德海渤海大学信息科学与技术学院辽宁锦州121013

针对高密度椒盐噪声污染图像的去噪问题,提出了一种有效的非线性滤波算法。在噪声检测中利用域值划分法,先将噪声图像像素点分为信号点和准噪声点,建立噪声矩阵,然后再利用图像边缘特性及局部统计信息,进一步明确噪声点。对于噪声点,采... 详细信息

针对高密度椒盐噪声污染图像的去噪问题,提出了一种有效的非线性滤波算法。在噪声检测中利用域值划分法,先将噪声图像像素点分为信号点和准噪声点,建立噪声矩阵,然后再利用图像边缘特性及局部统计信息,进一步明确噪声点。对于噪声点,采用以该点为中心的多窗口像素点中值及该点像素值的中值进行替换。实验结果表明,该算法对较高密度椒盐噪声污染图像的去噪能力较强,而且有效地保持了图像细节。

关键词：高密度椒盐噪声非线性滤波算法噪声检测多级中值滤波

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