一种改进的不敏粒子滤波算法 被引量：4

1

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

2

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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基于不敏粒子滤波的水中非合作磁性目标实时磁定位方法 被引量：8

3

作者 姚振宁 刘大明 +1 位作者 刘胜道 朱兴乐 《物理学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2014年第22期309-314,共6页

针对水中非合作磁性目标的实时定位问题,提出了一种基于不敏粒子滤波(unscented particle filter,UPF)的实时磁定位方法.从非合作磁性目标的运动特征出发,建立了状态空间模型,利用UPF算法对目标状态进行实时估计.为了提高系统的可观测性... 针对水中非合作磁性目标的实时定位问题,提出了一种基于不敏粒子滤波(unscented particle filter,UPF)的实时磁定位方法.从非合作磁性目标的运动特征出发,建立了状态空间模型,利用UPF算法对目标状态进行实时估计.为了提高系统的可观测性,在算法迭代过程中对粒子状态进行约束及利用最小二乘法反演磁矩.仿真与铁磁物体定位实验结果表明,该方法的定位精度较高,实时定位效果较好,可用于近场实时磁定位问题中. 展开更多

关键词 磁定位 椭球体模型 状态空间模型 不敏粒子滤波

原文传递

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

4

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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雷达机动目标跟踪的卡尔曼粒子滤波算法 被引量：6

5

作者 郑润高 张安清 《电光与控制》 北大核心 2012年第1期50-53,共4页

为解决不敏粒子滤波算法对雷达机动目标跟踪实时性差和跟踪起始阶段收敛慢的问题,引入卡尔曼粒子滤波算法。通过坐标转换将实际的极坐标雷达观测数据转换为直角坐标数据,然后用线性最优的卡尔曼滤波器估计粒子状态先验概率密度,最后用... 为解决不敏粒子滤波算法对雷达机动目标跟踪实时性差和跟踪起始阶段收敛慢的问题,引入卡尔曼粒子滤波算法。通过坐标转换将实际的极坐标雷达观测数据转换为直角坐标数据,然后用线性最优的卡尔曼滤波器估计粒子状态先验概率密度,最后用非线性最优的粒子滤波器精确估计目标状态后验概率。仿真实验表明,与不敏粒子滤波相比,卡尔曼粒子滤波以牺牲较少精度(减少约6%)的代价,实现机动目标跟踪的实时性(约为前者的1/5),起始阶段收敛性更好。 展开更多

关键词 机动目标跟踪 不敏粒子滤波 卡尔曼粒子滤波 坐标转换 实时性 收敛性

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非线性滤波算法的性能分析 被引量：6

6

作者 万洋 王首勇 《空军雷达学院学报》 2010年第2期111-114,共4页

对目前非线性滤波的主要算法即扩展卡尔曼滤波、不敏卡尔曼滤波、粒子滤波、扩展卡尔曼粒子滤波和不敏粒子滤波的滤波模型、适用条件、性能进行了分析比较,给出了每种方法的计算复杂度.通过一个非线性非高斯模型进行了仿真,验证了这些... 对目前非线性滤波的主要算法即扩展卡尔曼滤波、不敏卡尔曼滤波、粒子滤波、扩展卡尔曼粒子滤波和不敏粒子滤波的滤波模型、适用条件、性能进行了分析比较,给出了每种方法的计算复杂度.通过一个非线性非高斯模型进行了仿真,验证了这些算法的性能. 展开更多

关键词 扩展卡尔曼滤波 不敏卡尔曼滤波 粒子滤波 扩展卡尔曼粒子滤波 不敏粒子滤波

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一种基于UPF的干涉SAR相位展开方法 被引量：8

7

作者 谢先明 皮亦鸣 彭保 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第3期705-709,共5页

提出一种不敏粒子滤波的相位展开方法.该方法是不敏粒子滤波器与路径跟踪策略以及全方位的局部相位梯度估计相结合的结果,不受模型噪声统计特性和线性条件约束,同时完成噪声消除和相位展开;利用不敏卡尔曼滤波器来进行粒子更新,使重要... 提出一种不敏粒子滤波的相位展开方法.该方法是不敏粒子滤波器与路径跟踪策略以及全方位的局部相位梯度估计相结合的结果,不受模型噪声统计特性和线性条件约束,同时完成噪声消除和相位展开;利用不敏卡尔曼滤波器来进行粒子更新,使重要密度函数能够融入最新观测信息和更加符合真实状态的后验概率分布,从而提高了相位展开精度与效率.仿真和实测数据处理结果验证了本文方法的有效性. 展开更多

关键词 不敏粒子滤波 路径跟踪 合成孔径雷达干涉测量

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基于UPF的红外机动目标跟踪算法 被引量：1

8

作者 刘丽丽 辛云宏 +1 位作者 郭建中 李小朋 《陕西师范大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2010年第6期36-40,共5页

利用红外探测器对目标红外辐射的响应信息进行处理,使得红外搜索与跟踪(Infrared Search and Tracking,IRST)系统成为一个距离可观测系统,建立了目标的观测模型,推导出机动目标跟踪的不敏粒子滤波(Unscented Particle Filter,UPF)跟踪算... 利用红外探测器对目标红外辐射的响应信息进行处理,使得红外搜索与跟踪(Infrared Search and Tracking,IRST)系统成为一个距离可观测系统,建立了目标的观测模型,推导出机动目标跟踪的不敏粒子滤波(Unscented Particle Filter,UPF)跟踪算法.通过跟踪一个高机动目标的仿真过程,对算法性能进行验证,并与扩展卡尔曼滤波(Extended Kalman Filter,EKF)跟踪算法进行比较.仿真结果表明:UPF算法的跟踪误差比EKF算法的跟踪误差小300 m左右,鲁棒性好,同时经过高机动周期后,UPF的收敛速度比EKF快. 展开更多

关键词 红外搜索跟踪系统 红外光谱辐射功率 不敏粒子滤波

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多传感器目标状态与动态偏差联合估计算法 被引量：1

9

作者 付莹 汤子跃 孙永健 《计算机仿真》 CSCD 北大核心 2013年第4期188-193,共6页

针对多传感器系统动态偏差估计问题,在不敏粒子滤波(UPF)算法的基础上,提出了一种修正的不敏粒子滤波(Modified UPF,MUPF)算法。由于系统动态偏差引起的异常量测值时,MUPF算法利用滤波预测残差构建的调节因子控制新息协方差矩阵,进而调... 针对多传感器系统动态偏差估计问题,在不敏粒子滤波(UPF)算法的基础上,提出了一种修正的不敏粒子滤波(Modified UPF,MUPF)算法。由于系统动态偏差引起的异常量测值时,MUPF算法利用滤波预测残差构建的调节因子控制新息协方差矩阵,进而调整滤波增益的大小;在不丢失有用新息的前提下,减小了异常量测对滤波估计结果的影响。利用上述算法与不敏卡尔曼滤波(UKF)算法和扩展卡尔曼粒子滤波(EPF)算法进行了仿真比较。结果表明,MUPF算法对系统动态距离和角度偏差估计的均方根误差(RMSE)明显小于UKF算法和EPF算法的估计结果,提高了估计精度和可靠性。显然,MUPF算法也适用于系统固定测量偏差估计和目标状态估计。 展开更多

关键词 数据融合 多传感器 动态偏差估计 不敏粒子滤波 建议分布

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混合坐标系下跟踪自由段弹道导弹的IMM-UPF算法研究 被引量：11

10

作者 郭跃 刘新学 王才红 《弹道学报》 CSCD 北大核心 2015年第1期12-17,23,共7页

为了提高对自由段弹道导弹的跟踪精度,在混合坐标系下构建了自由段弹道导弹不做机动时更为准确的系统动力学模型。为提高对自由段弹道导弹目标机动时的适应能力,结合Singer和当前统计模型给出了自由段弹道导弹机动时的系统动力学模型,... 为了提高对自由段弹道导弹的跟踪精度,在混合坐标系下构建了自由段弹道导弹不做机动时更为准确的系统动力学模型。为提高对自由段弹道导弹目标机动时的适应能力,结合Singer和当前统计模型给出了自由段弹道导弹机动时的系统动力学模型,利用交互多模型(IMM)实现了对导弹的跟踪。在对探测数据的处理过程中,为了避免探测数据中闪烁噪声的影响,提出了IMM-UPF算法,并分别与EKF、UKF、UPF等算法做了对比分析。仿真结果表明,IMM-UPF算法对存在机动的自由段弹道目标以及雷达闪烁噪声具有良好的适应性,较EKF、UKF、UPF能够获得较高的跟踪精度。 展开更多

关键词 混合坐标系 弹道导弹 自由飞行弹道 交互多模型 不敏粒子滤波

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UPF算法在惯导非线性初始对准中的应用 被引量：4

11

作者 卢敏 殷勇 《雷达科学与技术》 2008年第1期44-47,共4页

惯性导航系统(INS)的初始对准误差模型通常为非线性的,对于估计惯导误差普遍采用的是扩展卡尔曼滤波算法(EKF),该方法是在一阶泰勒展开的基础上近似得到的,因而误差较大。粒子滤波算法一种新颖的非线性滤波算法,它较传统的EKF算法具有... 惯性导航系统(INS)的初始对准误差模型通常为非线性的,对于估计惯导误差普遍采用的是扩展卡尔曼滤波算法(EKF),该方法是在一阶泰勒展开的基础上近似得到的,因而误差较大。粒子滤波算法一种新颖的非线性滤波算法,它较传统的EKF算法具有稳定性好,适用范围广的优点。该文首先介绍了作为粒子滤波理论基础的递推贝叶斯估计的基本概念,说明了重要性函数对于粒子滤波器的设计是至关重要的。随后,给出了一种将不敏卡尔曼滤波(UKF)算法作为重要性函数的UPF算法,并提出将其用于静基座条件下的惯导系统非线性初始对准,通过计算机仿真对比了UPF和EKF的估计效果。仿真结果表明,UPF算法较传统的EKF算法对准时间更快,对准精度更高。 展开更多

关键词 惯性导航 初始对准 重要性函数 不敏粒子滤波

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