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基于卡尔曼/粒子组合滤波器的组合导航方法研究 被引量:18
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作者 崔平远 郑黎方 +1 位作者 裴福俊 刘红云 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2009年第1期220-223,共4页
粒子滤波在组合导航系统非线性非高斯条件下的滤波估计中获得广泛关注,但捷联惯导误差模型维数较高,直接应用粒子滤波会带来维数灾难。设计了用于SINS/GPS组合导航的卡尔曼/粒子组合滤波算法,采用卡尔曼滤波和粒子滤波分别对系统的线性... 粒子滤波在组合导航系统非线性非高斯条件下的滤波估计中获得广泛关注,但捷联惯导误差模型维数较高,直接应用粒子滤波会带来维数灾难。设计了用于SINS/GPS组合导航的卡尔曼/粒子组合滤波算法,采用卡尔曼滤波和粒子滤波分别对系统的线性和非线性状态进行估计,降低粒子滤波器状态维数,避免维数灾难。采用系统残差采样法的规则化粒子滤波器,有效缓解粒子贫化问题,并减少计算负担。仿真结果表明卡尔曼/粒子组合滤波方法的估计性能与粒子滤波相当,但计算复杂度前者要低得多。 展开更多
关键词 捷联惯导 组合导航 粒子滤波 卡尔曼/粒子组合滤波
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激光捷联惯导系统/地形辅助导航系统中卡尔曼/粒子组合滤波算法设计及仿真 被引量:3
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作者 马忠孝 陈明 刘宗玉 《中国惯性技术学报》 EI CSCD 2006年第1期41-46,共6页
粒子滤波技术是近几年出现的一种非线性滤波技术,它适用于非线性系统以及非高斯噪声模型。结合粒子滤波和卡尔曼滤波各自的优点,给出了一种卡尔曼/粒子组合滤波器,并将这种滤波器应用到激光捷联惯导(LSINS)/地形辅助导航(TAN)数据融合... 粒子滤波技术是近几年出现的一种非线性滤波技术,它适用于非线性系统以及非高斯噪声模型。结合粒子滤波和卡尔曼滤波各自的优点,给出了一种卡尔曼/粒子组合滤波器,并将这种滤波器应用到激光捷联惯导(LSINS)/地形辅助导航(TAN)数据融合过程中,避免了地形复杂的线性化问题。仿真结果表明,系统的定位精度得到了明显提高。应用粒子滤波器及其改进算法解决了导航系统中存在的强非线性问题。 展开更多
关键词 激光捷联惯导系统 地形辅助导航系统 卡尔曼/粒子组合滤波 非线性滤波 数据融合
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基于卡尔曼粒子滤波的电池机械安全性检测方法
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作者 宋冬冬 田浩 +1 位作者 赵景波 廖连莹 《自动化技术与应用》 2025年第4期120-124,共5页
电池机械安全检测性能过差会降低电动汽车耐久性、安全性和稳定性,威胁驾驶人员及乘客的生命安全,为了推进储能技术的实质进展,提出基于卡尔曼粒子滤波的电池机械安全性检测方法,该方法以二阶戴维南等效电路模型为核心,建立能够描述单... 电池机械安全检测性能过差会降低电动汽车耐久性、安全性和稳定性,威胁驾驶人员及乘客的生命安全,为了推进储能技术的实质进展,提出基于卡尔曼粒子滤波的电池机械安全性检测方法,该方法以二阶戴维南等效电路模型为核心,建立能够描述单体电池工作特性的观测模型,并采集实际工况下与电池机械安全相关的参数。利用卡尔曼滤波优化、估计参数,获取电池状态的预测结果,实现电池机械安全性检测。实验结果表明,所提方法检测性能好,实用性强,充分保证了电池机械安全检测性能。 展开更多
关键词 电池机械模型 参数辨识 卡尔曼粒子滤波 安全性检测
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神经网络辅助卡尔曼滤波组合导航算法的现状与展望 被引量:1
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作者 陈晓锋 庄巍 +2 位作者 伍超明 范建林 刘大伟 《机电工程技术》 2025年第2期6-11,共6页
介绍了全球卫星导航系统和惯性导航系统的数据融合算法,对组合导航数据融合算法进行了分类;对人工智能辅助的卡尔曼滤波融合算法也进行了细分,详细介绍了神经网络辅助卡尔曼滤波的应用方法和组合导航的组合方式;总结了学者在松组合和紧... 介绍了全球卫星导航系统和惯性导航系统的数据融合算法,对组合导航数据融合算法进行了分类;对人工智能辅助的卡尔曼滤波融合算法也进行了细分,详细介绍了神经网络辅助卡尔曼滤波的应用方法和组合导航的组合方式;总结了学者在松组合和紧组合中应用神经网络取得的进展,并以卷积神经网络为例简述了神经网络辅助卡尔曼滤波的工作原理。指出了组合导航数据融合算法研究中存在的困难,展望了人工智能辅助的卡尔曼滤波融合算法的发展趋势。 展开更多
关键词 组合导航 人工智能技术 卡尔曼滤波
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一种凸组合技术优化的高斯和容积卡尔曼滤波算法
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作者 戴卿 万茹 +1 位作者 吴涛 樊智辉 《西安航空学院学报》 2025年第1期1-7,共7页
高斯和容积卡尔曼滤波在非高斯模型高斯化过程中会产生大量的高斯分量,通过采用高斯分量融合方法可减弱其对滤波性能造成的不利影响,但现有的方法常采用单一融合基准或策略难以全面准确地衡量需融合的高斯分量,为此,提出了一种凸组合技... 高斯和容积卡尔曼滤波在非高斯模型高斯化过程中会产生大量的高斯分量,通过采用高斯分量融合方法可减弱其对滤波性能造成的不利影响,但现有的方法常采用单一融合基准或策略难以全面准确地衡量需融合的高斯分量,为此,提出了一种凸组合技术优化的高斯和容积卡尔曼滤波算法。该算法在容积卡尔曼滤波的基础上综合考虑了马氏距离和信息散度下高斯分量融合方法的原理差异与性能互补。具体而言,算法先分别基于两种距离度量进行高斯分量融合,以优化融合策略的合理性;随后,以这两种距离度量独立输出的融合结果为基础,再进行加权融合。实验结果表明,本文所提算法在不以损失计算效率为代价的前提下,其估计精度较单一距离度量的高斯和容积卡尔曼滤波有显著提升,且在不同非高斯场景下能表现较好的稳定性,具有一定的工程应用前景。 展开更多
关键词 高斯和滤波 容积卡尔曼滤波 组合技术 组合导航算法
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卡尔曼滤波在智能网联汽车状态估计中的应用研究
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作者 王继红 冯世杰 《专用汽车》 2025年第3期101-104,共4页
为提高智能网联汽车的状态估计精度与稳定性,研究采用卡尔曼滤波技术,结合多源数据融合、动力学建模及场景适应性优化,分析了卡尔曼滤波在高速公路、城市道路及停车场等复杂场景下的应用,通过引入深度学习和粒子滤波等创新策略,显著提... 为提高智能网联汽车的状态估计精度与稳定性,研究采用卡尔曼滤波技术,结合多源数据融合、动力学建模及场景适应性优化,分析了卡尔曼滤波在高速公路、城市道路及停车场等复杂场景下的应用,通过引入深度学习和粒子滤波等创新策略,显著提升了定位精度、动态状态估计与环境感知能力。结果表明,卡尔曼滤波技术能够有效提高智能网联汽车在多场景下的鲁棒性与实时性,推动自动驾驶系统的精确决策与安全性保障。 展开更多
关键词 卡尔曼滤波 智能网联汽车 粒子滤波 应用研究
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卡尔曼/粒子滤波器在船用组合导航中的应用 被引量:1
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作者 祝雪芬 陈熙源 +1 位作者 涂刚毅 李滋刚 《舰船电子工程》 2009年第4期59-63,共5页
采用将全球定位系统GPS(Global Positioning System)与捷联惯性导航系统SINS(Strapdown Inertial Navigation System)进行组合导航的方式,组合后系统性能将优于GPS或SINS单独使用时的任一系统。介绍了基本粒子滤波器算法原理并对卡尔曼... 采用将全球定位系统GPS(Global Positioning System)与捷联惯性导航系统SINS(Strapdown Inertial Navigation System)进行组合导航的方式,组合后系统性能将优于GPS或SINS单独使用时的任一系统。介绍了基本粒子滤波器算法原理并对卡尔曼/粒子组合滤波器在船用GPS/SINS组合导航中的实现形式及算法特点进行了研究。仿真结果表明,对于船用SINS/GPS组合导航问题,卡尔曼/粒子组合滤波器能够获得较高的滤波精度,满足实际船用导航要求。 展开更多
关键词 组合导航 卡尔曼/粒子组合滤波 蒙特卡罗方法 贝叶斯估计
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基于混合卡尔曼粒子滤波的电动汽车锂电池荷电状态估计 被引量:2
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作者 张子超 邹必昌 《汽车工程师》 2024年第3期28-34,共7页
针对动力电池荷电状态(SOC)估计中,传统扩展卡尔曼滤波(EKF)忽略高阶项、粒子滤波(PF)存在重采样过程中的粒子退化与多样性丧失的问题,提出了改进的混合卡尔曼粒子滤波(MKPF)算法。首先采用扩展卡尔曼滤波产生系统的状态估计,然后使用... 针对动力电池荷电状态(SOC)估计中,传统扩展卡尔曼滤波(EKF)忽略高阶项、粒子滤波(PF)存在重采样过程中的粒子退化与多样性丧失的问题,提出了改进的混合卡尔曼粒子滤波(MKPF)算法。首先采用扩展卡尔曼滤波产生系统的状态估计,然后使用无迹卡尔曼滤波器重复这一过程,将扩展卡尔曼滤波和无迹卡尔曼滤波获得的状态估计共同作为粒子滤波建议分布,并通过权值排序进行粒子优胜劣汰。仿真和试验结果表明,所提出算法的SOC估算最大误差为1.2%,优于PF、EKF、UKF算法的SOC估算精度。 展开更多
关键词 锂电池 荷电状态 粒子滤波 混合卡尔曼粒子滤波
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粒子滤波和卡尔曼滤波组合的瞳孔跟踪方法 被引量:2
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作者 王长元 张文强 薛鹏翔 《计算机与数字工程》 2018年第4期739-742,共4页
由于瞳孔目标运动的非线性非高斯性,但是粒子滤波(Kalman Filter)瞳孔跟踪算法能够很好地解决非线性非高斯问题,卡尔曼滤波(Particle Filter)算法是对瞳孔目标状态的最优估计。将粒子滤波算法和卡尔曼滤波算法组合可以获得更为精确的瞳... 由于瞳孔目标运动的非线性非高斯性,但是粒子滤波(Kalman Filter)瞳孔跟踪算法能够很好地解决非线性非高斯问题,卡尔曼滤波(Particle Filter)算法是对瞳孔目标状态的最优估计。将粒子滤波算法和卡尔曼滤波算法组合可以获得更为精确的瞳孔跟踪结果。粒子滤波的结果作为卡尔曼滤波的观测值,并且根据粒子滤波的跟踪结果确定卡尔曼滤波的转换矩阵,最终达到理想的瞳孔目标跟踪性能。 展开更多
关键词 粒子滤波 卡尔曼滤波 瞳孔跟踪
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自适应无迹卡尔曼滤波算法在水下组合导航系统中的应用 被引量:1
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作者 肖鹏飞 许至尊 +1 位作者 白虎林 刘洺辛 《广东海洋大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第4期121-128,共8页
【目的】解决水下组合导航系统中先验噪声与实际噪声分布不匹配时,融合滤波性能下降问题,提高自主式水下航行器导航精度。【方法】提出一种自适应无迹卡尔曼滤波算法(AUKF),在融合算法中引入自适应因子;重构系统状态方程中速度项与状态... 【目的】解决水下组合导航系统中先验噪声与实际噪声分布不匹配时,融合滤波性能下降问题,提高自主式水下航行器导航精度。【方法】提出一种自适应无迹卡尔曼滤波算法(AUKF),在融合算法中引入自适应因子;重构系统状态方程中速度项与状态变量的结合方式,解决系统方差不一致问题。通过仿真实验和半物理实验验证该算法的有效性。【结果与结论】与无迹卡尔曼滤波算法相比,在平均位置估计偏差上,AUKF算法的纬度均方根误差(RMSE)降低27%,经度RMSE降低27%,高度RMSE降低25%。AUKF在面对偏差对系统状态的扰动时能够有效抑制滤波发散,从而有效地提高自主式水下航行器的导航精度。 展开更多
关键词 组合导航 无迹卡尔曼滤波 自适应因子 捷联惯性导航 多普勒测速仪
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基于自适应优化选择-抗差自适应卡尔曼滤波混合模型的GNSS+5G组合定位 被引量:1
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作者 胡祥祥 宋宝 +4 位作者 石亚亚 庞栋栋 吴成永 张利利 李一蜚 《测绘通报》 CSCD 北大核心 2024年第7期24-29,共6页
PNT系统的构建是通信和导航领域的关键课题。发展能够兼容集成不同类型PNT手段,提供具备较好的弹性和环境适应性的综合PNT体系已成为当前刻不容缓的重要任务。5G和北斗系统的出现和发展,为PNT体系走向更综合、更弹性提供了新的思路。据... PNT系统的构建是通信和导航领域的关键课题。发展能够兼容集成不同类型PNT手段,提供具备较好的弹性和环境适应性的综合PNT体系已成为当前刻不容缓的重要任务。5G和北斗系统的出现和发展,为PNT体系走向更综合、更弹性提供了新的思路。据此,本文提出了一种基于GNSS+5G组合数据的自适应优化选择-抗差自适应卡尔曼滤波(AOS-RAKF)算法,以实现城市复杂环境中的高精度定位估计。该算法主要由两个模块组成,即基于AOS的5G基站测量数据优化和基于AOS-RAKF算法的GNSS+5G组合定位。其中,基于AOS的5G基站测量数据优化模块通过自适应优化选择因子实现更好的观测数据重选。GNSS+5G组合定位模块利用优化后的5G数据和GNSS建立耦合结构模型,再利用RAKF方法实现移动车辆的高精度定位。半实物仿真测试结果表明,复杂城市环境下与使用原始测量数据的GNSS、单5G、传统的GNSS+5G组合定位相比,本文AOS-RAKF方法显著提高了定位精度。 展开更多
关键词 5G定位 GNSS GNSS+5G组合定位 自适应优化选择算法 抗差自适应卡尔曼滤波算法
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基于自适应卡尔曼滤波的RFID/SINS组合导航研究 被引量:2
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作者 张一康 陈燚涛 刘芳 《无线电工程》 2024年第1期98-104,共7页
在室内导航定位中,射频识别(Radio Frequency Identification,RFID)技术具有信号穿透性强、成本低廉等诸多优点,能够有效代替GPS完成室内组合导航。针对室内惯性导航误差发散和滤波中噪声参数不确定的问题,提出了基于自适应卡尔曼滤波(A... 在室内导航定位中,射频识别(Radio Frequency Identification,RFID)技术具有信号穿透性强、成本低廉等诸多优点,能够有效代替GPS完成室内组合导航。针对室内惯性导航误差发散和滤波中噪声参数不确定的问题,提出了基于自适应卡尔曼滤波(Adaptive Kalman Filtering,AKF)的RFID/SINS组合导航系统,通过RFID定位系统抑制惯性导航误差发散,并应用AKF将噪声参数与量测输出参数关联实现实时更新。对AKF和标准卡尔曼滤波(Kalman Filtering,KF)下的RFID/SINS组合导航系统进行了仿真和实验。结果表明,在AKF下组合导航系统平均定位误差降低了10%,位置稳定性提升了7.4%,定位误差保持在0.07 m左右。基于AKF的RFID/SINS组合导航系统能够满足室内高精度定位导航的需求。 展开更多
关键词 射频识别 捷联惯导系统 组合导航 自适应卡尔曼滤波 仿真与实验分析
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基于自适应交互式多卡尔曼滤波模型的组合导航算法研究
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作者 陈光武 王思琪 +1 位作者 司涌波 周鑫 《电子与信息学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第12期4493-4503,共11页
在组合导航系统中,信息融合和定位精度取决于惯性系统和传感器的特性,然而在实际应用中获取先验知识仍然具有挑战性。为解决车辆导航中卫星信号质量的变化及系统非线性降低组合导航系统性能的问题,该文提出一种基于多卡尔曼滤波器的模... 在组合导航系统中,信息融合和定位精度取决于惯性系统和传感器的特性,然而在实际应用中获取先验知识仍然具有挑战性。为解决车辆导航中卫星信号质量的变化及系统非线性降低组合导航系统性能的问题,该文提出一种基于多卡尔曼滤波器的模糊自适应交互式多模型算法(FAIMM-MKF),将基于卫星信号质量的模糊控制器(Fuzzy Controller)与自适应交互多模型(AIMM)相结合,通过组合无迹卡尔曼滤波(UKF)、迭代扩展卡尔曼滤波(IEKF)和平方根容积卡尔曼滤波(SRCKF)3种不同的滤波器,适配车辆动力学模型,并通过车载半实物仿真实验验证该方法的性能。结果表明,在卫星信号质量发生改变的情况下,与传统的交互式多模型算法相比,该方法显著提高了车辆在复杂环境中的定位精度。 展开更多
关键词 组合导航 交互式多模型 卡尔曼滤波 模糊控制器
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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
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作者 林雪原 孙炜玮 《大地测量与地球动力学》 CSCD 北大核心 2024年第12期1287-1292,1320,共7页
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... 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。 展开更多
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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一种基于强跟踪无迹卡尔曼滤波算法的组合导航方法
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作者 陈晓锋 庄巍 +3 位作者 李少勇 伍超明 范建林 刘大伟 《机电工程技术》 2024年第12期105-110,共6页
组合导航在日常生活中的使用日益增多,其常用的滤波算法为卡尔曼滤波算法,鉴于常规卡尔曼滤波在组合导航系统发生激变时,算法对激变状态跟踪性能不佳的局限性。为了提高组合导航系统对运载体状态发生激变时的追踪能力,提出利用强跟踪算... 组合导航在日常生活中的使用日益增多,其常用的滤波算法为卡尔曼滤波算法,鉴于常规卡尔曼滤波在组合导航系统发生激变时,算法对激变状态跟踪性能不佳的局限性。为了提高组合导航系统对运载体状态发生激变时的追踪能力,提出利用强跟踪算法与无迹卡尔曼滤波算法进行结合,进行互补,形成强跟踪无迹卡尔曼滤波算法。利用无迹变换代替强跟踪滤波中的雅可比矩阵的求解,简化了计算步骤。强跟踪无迹卡尔曼滤波算法既有鲁棒性强、实现简单的优点,也有滤波精度高的优点。通过实验对比EKF、UKF和STUKF分别在组合导航系统中的定位性能。结果表明:EKF在仿真中的定位误差为0.4 m;UKF的定位误差为0.33 m;STUKF的定位误差为0.3 m;STUKF相比EKF和UKF的定位精度有所提升,分别提升了25%和0.09%。验证了该算法的有效性。 展开更多
关键词 组合导航 渐消因子 强跟踪滤波 无迹卡尔曼滤波
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GNSS/INS组合导航拓展卡尔曼滤波和粒子滤波算法对比 被引量:2
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作者 张园 苗晓婷 +2 位作者 丛丹姝 王睿 刘儿兀 《系统仿真技术》 2020年第4期207-211,共5页
为了评估全球导航卫星系统(GNSS)/惯性导航系统(INS)中各种滤波算法在实际应用场景中的性能,针对滤波算法所估计的状态向量不同,组合导航的方式一般包括直接法和间接法,而GNSS/INS组合导航中数据融合的关键是滤波算法,因此选取间接法拓... 为了评估全球导航卫星系统(GNSS)/惯性导航系统(INS)中各种滤波算法在实际应用场景中的性能,针对滤波算法所估计的状态向量不同,组合导航的方式一般包括直接法和间接法,而GNSS/INS组合导航中数据融合的关键是滤波算法,因此选取间接法拓展卡尔曼滤波(EKF)和间接法粒子滤波(PF)分别用于GNSS/INS松组合导航,同时增加了直接法粒子滤波以增强实验对比效果。在仿真和实测环境下,对拓展卡尔曼滤波和粒子滤波两种非线性滤波算法进行对比。实验结果表明,间接法拓展卡尔曼滤波适用于弱非线性、非高斯情况下的GNSS/INS组合导航,定位精度较高;考虑到状态向量维数且尽可能减少粒子数,间接法粒子滤波(PF)可以选用拓展卡尔曼滤波(EKF)来提供更优的建议密度函数;直接法PF适用于状态方程非线性情况,对各导航子系统的输出参数进行滤波估计,但滤波精度不如间接法的EKF算法和PF算法。 展开更多
关键词 GNSS/INS 组合导航 卡尔曼滤波 粒子滤波
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一种卡尔曼滤波与粒子滤波相结合的非线性滤波算法 被引量:68
17
作者 夏楠 邱天爽 +1 位作者 李景春 李书芳 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第1期148-152,共5页
提出一种基于卡尔曼滤波与粒子滤波的非线性滤波算法.这种方法对于状态变量服从线性变化而观测方程为非线性的动态系统模型具有显著的效果.首先使用粒子滤波对状态变量进行初估计,然后对估计结果进行卡尔曼滤波,另外推导出该系统模型下... 提出一种基于卡尔曼滤波与粒子滤波的非线性滤波算法.这种方法对于状态变量服从线性变化而观测方程为非线性的动态系统模型具有显著的效果.首先使用粒子滤波对状态变量进行初估计,然后对估计结果进行卡尔曼滤波,另外推导出该系统模型下状态变量估计误差的克拉美劳下界.通过计算复杂度分析及仿真实验验证,表明新方法与标准粒子滤波算法复杂度相当,但参数估计精度要高于标准粒子滤波以及扩展卡尔曼滤波算法,估计误差甚至要低于系统模型的克拉美劳下界. 展开更多
关键词 非线性滤波 粒子滤波 卡尔曼滤波 克拉美劳下界 计算复杂度
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GPS/DR组合导航系统自适应扩展卡尔曼滤波模型的建立 被引量:27
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作者 房建成 申功勋 +1 位作者 万德钧 周百令 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 1998年第3期385-390,共6页
建立了车载GPS/DR组合导航系统非线性自适应卡尔曼滤波模型及算法.首次提出了依据PDOP等GPS定位系统的输出参数,自动调整R,Q的大小,从而自适应地调整组合导航系统模型性能的方法,使得模型能够适应各种情况,具有“智能”模型的性... 建立了车载GPS/DR组合导航系统非线性自适应卡尔曼滤波模型及算法.首次提出了依据PDOP等GPS定位系统的输出参数,自动调整R,Q的大小,从而自适应地调整组合导航系统模型性能的方法,使得模型能够适应各种情况,具有“智能”模型的性质.计算机仿真表明应用该模型具有良好效果. 展开更多
关键词 GPS 组合导航 卡尔曼滤波 DR 车辆调度
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四元数卡尔曼滤波组合导航算法性能分析 被引量:27
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作者 高显忠 侯中喜 +1 位作者 王波 张俊韬 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第2期171-177,共7页
为分析四元数卡尔曼滤波组合导航算法在飞行器姿态估计中的性能,在建立四元数卡尔曼滤波观测方程、状态方程和方差计算模型的基础上,分别设计了陀螺/加速度计/磁强计组合导航仿真算例和陀螺/加速度计初始对准实验,比较了四元数卡尔曼滤... 为分析四元数卡尔曼滤波组合导航算法在飞行器姿态估计中的性能,在建立四元数卡尔曼滤波观测方程、状态方程和方差计算模型的基础上,分别设计了陀螺/加速度计/磁强计组合导航仿真算例和陀螺/加速度计初始对准实验,比较了四元数卡尔曼滤波组合导航算法相较于传统扩展卡尔曼滤波组合导航算法在计算量、收敛性、收敛速度、收敛精度方面的性能.分析结果表明该滤波器无须扩展卡尔曼滤波器的线性化过程,计算量小,算法实现简单;收敛性和收敛速度均优于扩展卡尔曼滤波器.收敛精度较扩展卡尔曼滤波器高出约两个数量级,但收敛过程中存在一个比扩展卡尔曼滤波器精度低的时间区间. 展开更多
关键词 卡尔曼滤波 四元数 姿态估计 组合导航
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基于模糊自适应卡尔曼滤波的INS/GPS组合导航系统算法研究 被引量:59
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作者 徐田来 游文虎 崔平远 《宇航学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第5期571-575,共5页
针对车载组合导航系统量测噪声统计特性随实际工作条件的不同而变化的特点,提出了一种基于模糊自适应卡尔曼滤波的车载INS/GPS组合导航算法。该方法通过监视理论残差与实际残差的比值是否在一附近,应用模糊推理系统不断的调整量测噪声... 针对车载组合导航系统量测噪声统计特性随实际工作条件的不同而变化的特点,提出了一种基于模糊自适应卡尔曼滤波的车载INS/GPS组合导航算法。该方法通过监视理论残差与实际残差的比值是否在一附近,应用模糊推理系统不断的调整量测噪声协方差阵的加权,对卡尔曼滤波的量测噪声协方差阵进行递推在线修正,使其逐渐逼近真实噪声水平,从而使滤波器执行最优估计,提高导航系统的精度。对车载组合导航系统的仿真结果表明,这种算法对时变的量测噪声具有较强的自适应性,进而精度比常规卡尔曼滤波也大为提高,是一种可行的车载组合导航算法。 展开更多
关键词 模糊自适应滤波 卡尔曼滤波 车载组合导航系统 INS/GPS
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