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基于S-D分配的集中式多传感器不敏滤波算法
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作者 管旭军 芮国胜 +1 位作者 周旭 张玉玲 《电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第4期542-545,539,共5页
研究了非线性环境中的集中式多传感器多目标跟踪问题,提出了一种基于S-D分配的集中式多传感器不敏滤波算法。算法通过广义S-D分配技术实现每个传感器中的量测与目标的数据关联,求得所有可能互联中的最佳划分,然后按照顺序多传感器联合... 研究了非线性环境中的集中式多传感器多目标跟踪问题,提出了一种基于S-D分配的集中式多传感器不敏滤波算法。算法通过广义S-D分配技术实现每个传感器中的量测与目标的数据关联,求得所有可能互联中的最佳划分,然后按照顺序多传感器联合概率数据互联算法,依次处理最佳划分中各传感器源于同一目标的量测,在此基础上通过不敏卡尔曼滤波(UKF)解决非线性系统中的目标跟踪问题。最后给出了该算法与MSJPDA/EKF算法的仿真比较,结果表明该算法具有更高的稳定性和跟踪精度。 展开更多
关键词 多传感器多目标跟踪 非线性 S-D分配 不敏卡尔曼滤波
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有色噪声下的不敏卡尔曼滤波器 被引量:12
2
作者 熊伟 陈立奎 +1 位作者 何友 张晶炜 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2007年第3期598-600,共3页
有色噪声干扰情况下非线性系统的状态估计是许多实际工程需要解决的问题。通常的方法是利用扩展卡尔曼滤波方法将非线性系统线性化后,再利用线性系统的方法对有色噪声系统进行估计。然而,模型的线性化误差往往会严重影响最终的滤波精度... 有色噪声干扰情况下非线性系统的状态估计是许多实际工程需要解决的问题。通常的方法是利用扩展卡尔曼滤波方法将非线性系统线性化后,再利用线性系统的方法对有色噪声系统进行估计。然而,模型的线性化误差往往会严重影响最终的滤波精度,甚至导致滤波发散。为了避免此类误差,先通过对测量方程进行变换的方法,将观测方程的有色噪声转换为白噪声后,再利用不敏卡尔曼滤波方法,对系统的状态进行估计。虽然,该方法也需要对观测方程进行线性化,但是由于此线性化过程是在求解新量测方程的测量误差中进行,因此对系统的误差影响不是很大。仿真结果表明新方法能够有效地对有色噪声环境下系统的状态进行估计,性能要优于现有的一些基于EKF的方法。 展开更多
关键词 有色噪声 非线性 不敏卡尔曼滤波 状态估计
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基于动态生成树和改进不敏卡尔曼滤波的传感器网络目标跟踪算法研究 被引量:14
3
作者 蒋鹏 宋华华 王兴民 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第2期415-421,共7页
针对在传感器网络目标跟踪的实际应用中,节点感知的数据与目标真实状态之间通常呈现非线性的特点,提出了一种基于改进不敏卡尔曼滤波的传感器网络目标跟踪算法。通过引入粒子群技术对不敏卡尔曼滤波中δ采样点的分布和收敛速度进行优化... 针对在传感器网络目标跟踪的实际应用中,节点感知的数据与目标真实状态之间通常呈现非线性的特点,提出了一种基于改进不敏卡尔曼滤波的传感器网络目标跟踪算法。通过引入粒子群技术对不敏卡尔曼滤波中δ采样点的分布和收敛速度进行优化,使得δ采样点的分布更加接近目标的真实状态,以提高目标跟踪精度。同时,构建了一个随目标移动而动态生成的树形结构作为算法的执行平台。仿真结果表明,采用动态生成树作为算法执行平台提高了节点资源的利用率,降低了网络能耗,采用粒子群优化后的不敏卡尔曼滤波提高了目标跟踪精度,减少了算法运行时间。 展开更多
关键词 目标跟踪 改进不敏卡尔曼滤波 粒子群优化 动态生成树
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一种改进的不敏粒子滤波算法 被引量:4
4
作者 单甘霖 周云锋 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2010年第10期2287-2290,共4页
提出了一种改进的不敏粒子滤波(UPF,Unscented Particle Filter)算法。和传统的UPF相比,该算法有两点改进,首先,在形成"粒子云"时,直接采用当前时刻各粒子的UKF(Unscented Kalman Filter)估计作为粒子,在保证粒子有效性的同时... 提出了一种改进的不敏粒子滤波(UPF,Unscented Particle Filter)算法。和传统的UPF相比,该算法有两点改进,首先,在形成"粒子云"时,直接采用当前时刻各粒子的UKF(Unscented Kalman Filter)估计作为粒子,在保证粒子有效性的同时,减少了UKF之后的重采样过程;然后,结合新的粒子产生办法,重新定义了权值计算方法,避免了对各粒子重要概率的复杂计算。仿真表明,改进算法在减少计算量的同时,有效地提高了跟踪稳定性和跟踪精度。 展开更多
关键词 不敏粒子滤波 算法 目标跟踪 仿真
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自适应网格交互多模型不敏粒子滤波算法 被引量:4
5
作者 许江湖 刘忠 党玲 《舰船科学技术》 北大核心 2012年第8期18-22,共5页
将一种变结构多模型算法——自适应网格交互多模型(AGIMM)算法和不敏粒子滤波(UPF)算法相结合,提出了自适应网格交互多模型不敏粒子滤波算法(AGIMMUPF)。该算法通过自适应网格实现了模型自适应,从而以较小的模型集合覆盖了目标大范围的... 将一种变结构多模型算法——自适应网格交互多模型(AGIMM)算法和不敏粒子滤波(UPF)算法相结合,提出了自适应网格交互多模型不敏粒子滤波算法(AGIMMUPF)。该算法通过自适应网格实现了模型自适应,从而以较小的模型集合覆盖了目标大范围的机动,并以此来克服固定结构交互多模型粒子滤波(IMMPF)算法存在的缺陷,同时各模型滤波算法采用不敏粒子滤波(UPF)算法,使重要性密度函数融合了最新量测信息,更好地逼近真实状态的后验概率分布。通过计算机仿真证明,提出的算法可以有效提高IMMPF的费效比。 展开更多
关键词 自适应网格 变结构多模型算法 不敏粒子滤波
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基于强跟踪的平方根不敏卡尔曼滤波器 被引量:3
6
作者 李中志 赵梦 +2 位作者 于雪莲 周云 汪学刚 《现代雷达》 CSCD 北大核心 2014年第2期52-57,共6页
针对不敏卡尔曼滤波器在递推过程中的数值不稳定性以及系统发生突变时跟踪效果不佳的问题,提出一种新的机动目标自适应跟踪算法——基于强跟踪的平方根不敏卡尔曼滤波器(STF-SRUKF)。该算法一方面基于平方根滤波的思想,在递推过程中采... 针对不敏卡尔曼滤波器在递推过程中的数值不稳定性以及系统发生突变时跟踪效果不佳的问题,提出一种新的机动目标自适应跟踪算法——基于强跟踪的平方根不敏卡尔曼滤波器(STF-SRUKF)。该算法一方面基于平方根滤波的思想,在递推过程中采用协方差矩阵的平方根代替协方差矩阵本身,以保证数值计算的稳定性;另一方面,基于强跟踪滤波的思想,在递推过程中引入时变渐消因子,实时调节增益矩阵,以增强目标运动发生突变时的跟踪能力。仿真结果表明,STF-SRUKF算法对于突发机动的目标运动模型具有良好的跟踪效果,而且具有较好的稳定性。 展开更多
关键词 机动目标跟踪 不敏卡尔曼滤波 平方根滤波 强跟踪
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基于“当前”统计模型的自适应不敏卡尔曼滤波算法 被引量:4
7
作者 简金蕾 李静 +1 位作者 任宏斌 郭颖睿 《现代雷达》 CSCD 北大核心 2011年第9期48-52,共5页
基于机动目标"当前"统计模型在直角坐标系下建立了三坐标雷达跟踪系统的状态方程和观测方程。针对非线性自适应滤波这一问题,提出了一种基于"当前"统计模型的自适应不敏卡尔曼滤波算法(CS-UKF),并对算法作了说明。... 基于机动目标"当前"统计模型在直角坐标系下建立了三坐标雷达跟踪系统的状态方程和观测方程。针对非线性自适应滤波这一问题,提出了一种基于"当前"统计模型的自适应不敏卡尔曼滤波算法(CS-UKF),并对算法作了说明。通过计算机仿真验证了CS-UKF算法的有效性,并且该算法跟踪效果良好,精度好于基于"当前"统计模型的自适应扩展卡尔曼滤波算法(CS-EKF)算法。 展开更多
关键词 控制理论 机动目标跟踪 “当前”统计模型 不敏卡尔曼滤波
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分布式不敏卡尔曼滤波状态估计技术 被引量:2
8
作者 熊伟 张晶炜 何友 《吉首大学学报(自然科学版)》 CAS 2005年第4期15-20,共6页
在许多实际的分布式多传感器系统中,系统的动态或传感器的观测方程是非线性的.解决分布式多传感器非线性系统的状态估计问题,通常采用的一种方法是分布式扩展卡尔曼滤波.但由于模型的线性化误差,EKF的滤波效果在很多情况下并不能令人满... 在许多实际的分布式多传感器系统中,系统的动态或传感器的观测方程是非线性的.解决分布式多传感器非线性系统的状态估计问题,通常采用的一种方法是分布式扩展卡尔曼滤波.但由于模型的线性化误差,EKF的滤波效果在很多情况下并不能令人满意.另外,在许多实际应用中,模型的线性化过程比较繁杂,而且也不容易得到.为了有效解决分布式多传感器非线性系统的状态估计问题,提出了一种基于不敏卡尔曼滤波的状态估计技术.不敏卡尔曼滤波是最近提出的一种新的非线性滤波方法.由于不需要对非线性系统进行线性化,不敏卡尔曼滤波可以很容易地应用于非线性系统的状态估计,并且其性能也要优于扩展卡尔曼滤波.仿真结果说明分布式不敏卡尔曼滤波方法的性能要优于分布式扩展卡尔曼滤波方法. 展开更多
关键词 分布式 非线性 多传感器 状态估计 不敏卡尔曼滤波
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基于数据压缩的多传感器不敏滤波算法 被引量:1
9
作者 管旭军 芮国胜 +1 位作者 周旭 张玉玲 《武汉大学学报(信息科学版)》 EI CSCD 北大核心 2010年第4期472-476,共5页
针对非线性系统中杂波环境下的集中式多传感器多目标跟踪问题,提出了一种基于数据压缩技术的多传感器不敏滤波算法。仿真结果表明,与MSJPDA/EKF算法相比,本文提出的算法具有更高的跟踪精度和稳定性,同时所选取的粗关联准则使算法的计算... 针对非线性系统中杂波环境下的集中式多传感器多目标跟踪问题,提出了一种基于数据压缩技术的多传感器不敏滤波算法。仿真结果表明,与MSJPDA/EKF算法相比,本文提出的算法具有更高的跟踪精度和稳定性,同时所选取的粗关联准则使算法的计算量减少了62%。 展开更多
关键词 不敏卡尔曼滤波 数据关联 多传感器 多目标跟踪 非线性
原文传递
运动多平台无源跟踪截尾不敏卡尔曼滤波算法 被引量:1
10
作者 骆卉子 曲长文 冯奇 《信号处理》 CSCD 北大核心 2016年第12期1434-1439,共6页
针对已有非线性滤波算法用于运动多平台无源跟踪时精度不高的问题,提出了一种新的跟踪算法即截尾不敏卡尔曼滤波(TUKF)算法以改善跟踪性能。该算法对状态先验概率密度函数及测量噪声概率密度函数进行截尾处理,使其变为具有有界支撑集的... 针对已有非线性滤波算法用于运动多平台无源跟踪时精度不高的问题,提出了一种新的跟踪算法即截尾不敏卡尔曼滤波(TUKF)算法以改善跟踪性能。该算法对状态先验概率密度函数及测量噪声概率密度函数进行截尾处理,使其变为具有有界支撑集的函数,并在此基础上结合原始状态先验概率密度函数设计了混合先验概率密度函数,然后针对其中的两种先验概率密度函数,分别应用不敏变换计算对应的后验概率密度函数的前两阶矩信息,并对其进行融合处理得到最终状态估计。仿真结果表明相对于几种典型的非线性滤波算法,TUKF算法能有效改善跟踪性能。 展开更多
关键词 多平台 无源跟踪 非线性滤波 截尾不敏卡尔曼滤波 不敏变换
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基于不敏Kalman滤波的多传感器数据融合算法 被引量:1
11
作者 尚晓星 李俊霞 《河南师范大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2011年第4期66-69,共4页
针对非线性系统状态估计的有效融合问题,给出了一种基于不敏Kalman滤波的多传感器数据融合算法.首先,依据单传感器的量测利用不敏Kalman滤波器得到局部状态估计值;其次,依据模糊集合理论中隶属度的性质构建反映局部状态估计结果的支持... 针对非线性系统状态估计的有效融合问题,给出了一种基于不敏Kalman滤波的多传感器数据融合算法.首先,依据单传感器的量测利用不敏Kalman滤波器得到局部状态估计值;其次,依据模糊集合理论中隶属度的性质构建反映局部状态估计结果的支持度函数和支持度矩阵,进而实现对于各局部状态估计之间蕴含冗余和互补信息的充分提取;最终,通过对支持度矩阵的求解完成对于权重的合理选择.蒙特卡罗仿真验证了算法的有效性. 展开更多
关键词 数据融合 非线性滤波 支持度函数 支持度矩阵 不敏卡尔曼滤波
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基于不敏卡尔曼粒子滤波的动态电力负荷在线建模 被引量:2
12
作者 朱建全 易江文 +2 位作者 庄远灿 黄俊铭 朱涛 《南方能源建设》 2017年第2期51-57,共7页
电力负荷的时变性对电力系统实时动态仿真分析具有较大影响。为了提高实时动态仿真分析的精度,基于不敏卡尔曼粒子滤波提出一种动态电力负荷在线建模方法。针对一种指数型动态负荷模型结构,利用不敏卡尔曼粒子滤波算法对其参数进行在线... 电力负荷的时变性对电力系统实时动态仿真分析具有较大影响。为了提高实时动态仿真分析的精度,基于不敏卡尔曼粒子滤波提出一种动态电力负荷在线建模方法。针对一种指数型动态负荷模型结构,利用不敏卡尔曼粒子滤波算法对其参数进行在线辨识。通过这种方式,可以根据实时采集的量测数据在线修正动态负荷模型的参数,从而追踪电力负荷的实时变化特性。分别利用动态仿真平台和实际电力系统的量测数据进行仿真分析,结果表明了所提方法具有较高的在线参数辨识精度,并能对实际电力负荷的实时变化特性进行准确的描述。 展开更多
关键词 负荷建模 时变性 在线参数辨识 不敏卡尔曼粒子滤波
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基于内点法的不敏卡尔曼滤波算法 被引量:4
13
作者 贺姗 师昕 《软件导刊》 2017年第6期40-44,共5页
针对非线性不等式状态约束滤波问题,提出一种基于内点法的不敏卡尔曼滤波算法。该算法在不敏卡尔曼滤波的基础上结合了优化算法的思想,采用内点优化法求解非线性不等式约束条件下的最优解。在算法实现过程中,引入障碍项,用无约束障碍函... 针对非线性不等式状态约束滤波问题,提出一种基于内点法的不敏卡尔曼滤波算法。该算法在不敏卡尔曼滤波的基础上结合了优化算法的思想,采用内点优化法求解非线性不等式约束条件下的最优解。在算法实现过程中,引入障碍项,用无约束障碍函数近似化受约束目标函数,采用一个相当小的正数即障碍因子,通过序列极小化方法逐渐减小该障碍因子,经过迭代快速搜索出非线性不等式状态约束问题的近似最优解。对具有约束的航路跟踪系统进行实验仿真,实验结果表明新算法在处理非线性不等式状态约束滤波问题时,能够有效地提高状态估计精度,获得较高的滤波精度,且时间复杂度较低。 展开更多
关键词 状态约束 不敏卡尔曼滤波 优化算法 目标跟踪 信息融合
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集中式多传感器不敏多假设滤波算法
14
作者 管旭军 张玉玲 +1 位作者 芮国胜 周旭 《电光与控制》 北大核心 2010年第10期79-83,共5页
为了解决非线性系统中杂波环境下的多传感器多目标跟踪问题,提出了一种集中式顺序多传感器不敏多假设滤波算法。在算法中,首先根据顺序结构多传感器系统实现方法将研究问题转化为顺序处理多个非线性单传感器多目标跟踪问题,然后结合多... 为了解决非线性系统中杂波环境下的多传感器多目标跟踪问题,提出了一种集中式顺序多传感器不敏多假设滤波算法。在算法中,首先根据顺序结构多传感器系统实现方法将研究问题转化为顺序处理多个非线性单传感器多目标跟踪问题,然后结合多假设跟踪的思想将单传感器中量测点迹与多个航迹互联,在此基础上采用不敏卡尔曼滤波完成非线性条件下目标状态估计与协方差的递推。仿真结果表明,与MSJPDA/EKF算法相比,本算法具有更高的跟踪精度和稳定性。 展开更多
关键词 多假设跟踪 多目标 多传感器 不敏卡尔曼滤波 非线性
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不敏卡尔曼滤波在一体化引信起爆延时算法中的应用
15
作者 温银放 刘斌 《探测与控制学报》 CSCD 北大核心 2009年第2期14-18,27,共6页
由于通常意义上的红外成像一体化引信存在不能测距的缺点,在弹道终端如果仅利用红外成像一体化引信的角度信息估计起爆延时,误差较大且对角度测量精度要求较高。如将激光测距引入到红外成像一体化引信的前视探测技术中,利用脉冲激光测... 由于通常意义上的红外成像一体化引信存在不能测距的缺点,在弹道终端如果仅利用红外成像一体化引信的角度信息估计起爆延时,误差较大且对角度测量精度要求较高。如将激光测距引入到红外成像一体化引信的前视探测技术中,利用脉冲激光测距的距离信息和红外成像一体化引信的角度信息,将会提高延时估计精度。为提高估计精度和满足实际应用要求,对测量信息进行滤波至关重要。研究了UKF滤波算法在起爆延时估计中的应用,该算法采用策略逼近非线性分布的方法,其以UT变换(不敏变换)为基础,采用卡尔曼滤波的框架,采样形式为确定性,滤波性能与基于二阶泰勒级数近似得到的非线性估计算法一致,减小了线性误差,提高了系统精度。仿真结果表明,该算法的应用能有效地提高起爆延时的估计精度。 展开更多
关键词 一体化引信 脉冲激光测距 起爆延时 不敏卡尔曼滤波
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导弹跟踪中的卡尔曼与不敏卡尔曼滤波 被引量:1
16
作者 张玉宪 《微计算机信息》 2010年第7期219-221,共3页
卡尔曼滤波是在线性高斯情况下利用最小均方误差准则获得目标的动态估计,但在实际系统中,许多情况下观测数据与目标动态参数间的关系是非线性的。对于非线性滤波问题,至今尚未得到完善的解法。本文采用了两种方法来进行滤波:一种是将观... 卡尔曼滤波是在线性高斯情况下利用最小均方误差准则获得目标的动态估计,但在实际系统中,许多情况下观测数据与目标动态参数间的关系是非线性的。对于非线性滤波问题,至今尚未得到完善的解法。本文采用了两种方法来进行滤波:一种是将观测变量进行坐标系变化,使量测方程线性化,然后直接进行线性卡尔曼滤波;另一种方法是直接采用非线性滤波方法的不敏卡尔曼滤波。对仿真导弹轨迹的仿真结果显示,第一种方法在本系统中优于第二种方法。 展开更多
关键词 卡尔曼滤波 不敏卡尔曼滤波 线性 非线性
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基于不敏卡尔曼滤波平滑的再入弹头弹道系数提取 被引量:4
17
作者 王晓楠 高山 程柏林 《火力与指挥控制》 CSCD 北大核心 2011年第6期89-92,共4页
再入弹头超高速再入大气层是典型的非线性过程,并且再入过程存在扰动。针对系统的扰动,采用时变的弹道系数模型,针对弹头再入过程的非线性,建立了基于不敏卡尔曼滤波平滑法来提取弹道系数的模型,与不敏卡尔曼滤波法相比,改善了再入段目... 再入弹头超高速再入大气层是典型的非线性过程,并且再入过程存在扰动。针对系统的扰动,采用时变的弹道系数模型,针对弹头再入过程的非线性,建立了基于不敏卡尔曼滤波平滑法来提取弹道系数的模型,与不敏卡尔曼滤波法相比,改善了再入段目标弹道系数的提取精度。 展开更多
关键词 再入弹头 弹道系数 不敏卡尔曼滤波平滑
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双向不敏卡尔曼滤波的无源定位算法 被引量:1
18
作者 张志敏 刘学 张维轩 《辽宁工程技术大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2014年第2期267-271,共5页
针对不敏卡尔曼滤波算法在单站无源定位的应用中受初始状态误差和可观测条件等影响易产生滤波发散、收敛精度低、收敛速度慢的问题.提出一种双向平方根不敏卡尔曼滤波的无源定位算法.充分利用了平方根不敏卡尔曼滤波算法数值稳定性高的... 针对不敏卡尔曼滤波算法在单站无源定位的应用中受初始状态误差和可观测条件等影响易产生滤波发散、收敛精度低、收敛速度慢的问题.提出一种双向平方根不敏卡尔曼滤波的无源定位算法.充分利用了平方根不敏卡尔曼滤波算法数值稳定性高的优点,采用后向平滑算法逐次修正状态估计值,从而提高了定位算法对初始状态的鲁棒性.试验结果验证了该算法的有效性. 展开更多
关键词 无源定位 不敏卡尔曼滤波 后向平滑 非线性滤波 状态估计 平方根 扩展卡尔曼滤波 稳定性
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基于无偏估计的不敏卡尔曼滤波方法
19
作者 侯书东 王志红 《计算机光盘软件与应用》 2014年第6期133-134,共2页
传统不敏卡尔曼滤波方法(UKF)在对极-直角坐标变换中的误差进行分析时,采用了线性近似的简单方式。当量测方位误差较大时,无法准确估计出实际的直角坐标位置与误差协方差矩阵。针对该问题,本文提出了基于无偏估计的UKF(UKF-U),以抑制方... 传统不敏卡尔曼滤波方法(UKF)在对极-直角坐标变换中的误差进行分析时,采用了线性近似的简单方式。当量测方位误差较大时,无法准确估计出实际的直角坐标位置与误差协方差矩阵。针对该问题,本文提出了基于无偏估计的UKF(UKF-U),以抑制方位误差对估计结果的影响。仿真实验结果表明,本文方法可有效降低方位误差影响,提升目标跟踪的定位精度。 展开更多
关键词 不敏卡尔曼滤波 无偏估计 坐标变换
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衰减记忆迭代不敏卡尔曼滤波算法研究
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作者 胡建林 黄海生 《信息技术》 2018年第1期5-9,共5页
提出了一种基于不敏卡尔曼滤波(UKF)的新方法。该方法首先将迭代策略引入到UKF中,一步预测值通过量测更新之后的状态值确定,然后引入衰减因子提高当前数据的利用比重,逐渐减小旧数据的利用比重,将迭代策略与衰减记忆算法融合。应用于GP... 提出了一种基于不敏卡尔曼滤波(UKF)的新方法。该方法首先将迭代策略引入到UKF中,一步预测值通过量测更新之后的状态值确定,然后引入衰减因子提高当前数据的利用比重,逐渐减小旧数据的利用比重,将迭代策略与衰减记忆算法融合。应用于GPS的静态单点定位中,仿真实验表明,新算法能够提供高于传统UKF算法的定位精度和稳定度。 展开更多
关键词 迭代 衰减因子 衰减记忆迭代不敏卡尔曼滤波
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