基于PMU/SCADA混合量测的电力系统求积分卡尔曼滤波的状态估计 被引量：7

1

作者 闫丽梅 崔佳 +3 位作者 徐建军 谢一冰 祝玉松 黄雨晴 《电机与控制学报》 EI CSCD 北大核心 2014年第6期79-84,共6页

针对目前电力系统状态估计主要采用的扩展卡尔曼滤波(EKF)存在鲁棒性差,精确度被非线性程度制约大等缺点,提出一种电力系统的计算线性方法——求积分卡尔曼滤波(QKF)进行电力系统的状态估计,该算法从统计线性回归的角度,运用高斯-厄米... 针对目前电力系统状态估计主要采用的扩展卡尔曼滤波(EKF)存在鲁棒性差,精确度被非线性程度制约大等缺点,提出一种电力系统的计算线性方法——求积分卡尔曼滤波(QKF)进行电力系统的状态估计,该算法从统计线性回归的角度,运用高斯-厄米特积分点,使得估计精确度大幅提高,并且引入精确度高,全网实时同步的同步相量测量单元(PMU)数据,成熟性好,技术成熟的SCADA数据进行混合量测。仿真结果表明,QKF法比EKF法具有更高的计算精确度,PMU数据的引入又进一步提高了电力系统状态估计的性能。基于混合量测的QKF法状态估计在正常状态和系统发生扰动情况下均有较好的估计性能,且估计精确度在系统加入混合量测的数据后明显高于单一SCADA系统。 展开更多

关键词 电力系统 状态估计 求积分卡尔曼滤波 同步相量测量单元

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基于Gauss-Hermite求积分卡尔曼滤波的SINS非线性初始对准方法 被引量：3

2

作者 冉昌艳 程向红 王海鹏 《东南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第2期266-271,共6页

为了改善大方位角初始对准精度和缩短收敛时间,在SINS动基座初始对准中引入了简化的Gauss-Hermite求积分卡尔曼滤波(QKF)方法.首先分析了Gauss-Hermite求积分中的单变量Gauss点及其系数配置方法,然后采用直接张量积法将单变量配置扩展... 为了改善大方位角初始对准精度和缩短收敛时间,在SINS动基座初始对准中引入了简化的Gauss-Hermite求积分卡尔曼滤波(QKF)方法.首先分析了Gauss-Hermite求积分中的单变量Gauss点及其系数配置方法,然后采用直接张量积法将单变量配置扩展后得到多变量Gauss点及其系数配置方法,给出了简化的QKF滤波算法.最后通过数学仿真分析比较了单变量积分点数为3的QKF(3点QKF)与比例对称采样UKF的对准性能,以及单变量积分点数取不同值(3,5和7)对QKF滤波性能的影响.结果表明:在动基座SINS大方位角初始对准中,3点QKF的对准精度远高于UKF的精度,方位角估计收敛速度也快于UKF,并且随着单变量Gauss积分点数的增加,QKF对准精度会进一步提高. 展开更多

关键词 求积分卡尔曼滤波 捷联惯导系统 初始对准 大方位失准角 SINS (strapdown INERTIAL navingation system)

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改进的强跟踪求积分卡尔曼滤波算法 被引量：4

3

作者 贺姗 赵旭 师昕 《计算机技术与发展》 2018年第7期43-47,共5页

在非线性系统状态估计问题中,强跟踪求积分卡尔曼滤波算法在实现过程中由于对判断滤波发散的阈值设置较小,即使在系统正常情况下也会以较大概率产生渐消因子,从而导致过度调节滤波增益,使得系统状态估计不够平滑。针对该问题,提出了一... 在非线性系统状态估计问题中,强跟踪求积分卡尔曼滤波算法在实现过程中由于对判断滤波发散的阈值设置较小,即使在系统正常情况下也会以较大概率产生渐消因子,从而导致过度调节滤波增益,使得系统状态估计不够平滑。针对该问题,提出了一种改进的强跟踪求积分卡尔曼滤波算法。该算法通过适当增大判断滤波发散的阈值,从而有效地降低了误判滤波发散的概率,增强了滤波器对系统状态的跟踪性能,并能够根据不同维数的量测方程确定弱化因子的取值,从而有效避免了凭经验选取弱化因子,具有较强的操作性。对两种算法进行实验仿真,结果表明,改进的强跟踪求积分卡尔曼滤波算法具有更高的滤波精度,减小了系统状态估计值与真实值之间的偏差。 展开更多

关键词 非线性系统状态估计 强跟踪求积分卡尔曼滤波 渐消因子 弱化因子

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强跟踪求积分卡尔曼滤波算法 被引量：1

4

作者 马丽丽 贺姗 陈金广 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2014年第5期1802-1806,共5页

在非线性系统滤波问题中,可能出现真实系统和滤波模型不匹配的现象,而标准形式的求积分卡尔曼滤波器对于这种具有模型不确定性系统的鲁棒性较差、滤波精度降低的问题。针对该问题,结合强跟踪滤波器的思想,提出了强跟踪求积分卡尔曼滤波... 在非线性系统滤波问题中,可能出现真实系统和滤波模型不匹配的现象,而标准形式的求积分卡尔曼滤波器对于这种具有模型不确定性系统的鲁棒性较差、滤波精度降低的问题。针对该问题,结合强跟踪滤波器的思想,提出了强跟踪求积分卡尔曼滤波算法。通过引入衰减因子对当前时刻的状态预测协方差矩阵进行修正,使得不同时刻的残差序列保持正交,减弱先前滤波结果对当前滤波过程的影响,增强量测值的作用,减弱模型的作用,克服模型的不确定性对滤波结果的影响。仿真结果表明,在具有模型不确定性情况的非线性滤波问题中,该算法与标准形式的求积分卡尔曼滤波算法相比,能够获得更高的滤波精度。 展开更多

关键词 非线性系统 强跟踪滤波 求积分卡尔曼滤波 状态估计 卡尔曼滤波

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基于求积分卡尔曼滤波的交互式多模型算法 被引量：1

5

作者 马丽丽 陈金广 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2011年第16期191-193,共3页

针对非线性系统中的多模型估计问题,将求积分卡尔曼滤波算法应用到交互式多模型算法过程中,提出一种基于求积分卡尔曼滤波的交互式多模型算法。该算法不需要求取非线性方程的雅可比矩阵,且能够获得比基于不敏卡尔曼滤波的交互式多模型... 针对非线性系统中的多模型估计问题,将求积分卡尔曼滤波算法应用到交互式多模型算法过程中,提出一种基于求积分卡尔曼滤波的交互式多模型算法。该算法不需要求取非线性方程的雅可比矩阵,且能够获得比基于不敏卡尔曼滤波的交互式多模型方法更高的滤波精度。仿真结果证明了该算法的有效性。 展开更多

关键词 交互式多模型 非线性滤波 求积分卡尔曼滤波 目标跟踪 状态估计

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高斯混合求积分卡尔曼滤波姿态估计算法

6

作者 戴卿 隋立芬 +3 位作者 田源 肖国锐 曾添 田翌君 《测绘科学技术学报》 CSCD 北大核心 2018年第4期337-342,共6页

针对求积分卡尔曼滤波QKF(Quadrature Kalman Filter)在噪声先验特性不准确时引发的滤波缺陷问题,提出了一种基于高斯混合模型的QKF姿态估计算法GMQKF。该算法首先通过引入有限高斯分量来近似状态后验分布和噪声随机模型,在线估计时变方... 针对求积分卡尔曼滤波QKF(Quadrature Kalman Filter)在噪声先验特性不准确时引发的滤波缺陷问题,提出了一种基于高斯混合模型的QKF姿态估计算法GMQKF。该算法首先通过引入有限高斯分量来近似状态后验分布和噪声随机模型,在线估计时变方差;然后再采用稀疏网格和高斯-厄米特数值积分理论配置多维积分点,优化了高维滤波的计算量。仿真结果表明:在非高斯噪声环境和载体发生稳态突变情况下,GMQKF算法较传统QKF减少了对随机模型的依赖,增加了系统抗干扰能力,提高了稳定性,将其用于非高斯非线性姿态估计场合可以获得更好的精度,且计算量适中。 展开更多

关键词 姿态估计 求积分卡尔曼滤波 非高斯噪声 高斯混合滤波 自适应滤波

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求积分卡尔曼粒子滤波算法 被引量：13

7

作者 巫春玲 韩崇昭 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第2期25-28,42,共5页

针对非线性/非高斯系统的状态估计问题,提出一种采用求积分卡尔曼滤波(QKF)算法来产生重要性密度函数的粒子滤波新算法——PF-QKF算法.新算法使用统计线性回归的方法,通过一套高斯-厄米特积分点来线性化非线性函数,不需要计算雅可比矩阵... 针对非线性/非高斯系统的状态估计问题,提出一种采用求积分卡尔曼滤波(QKF)算法来产生重要性密度函数的粒子滤波新算法——PF-QKF算法.新算法使用统计线性回归的方法,通过一套高斯-厄米特积分点来线性化非线性函数,不需要计算雅可比矩阵,易于实现,而且所产生的重要性密度函数在系统状态转移概率密度的基础上,融入最新的观测数据,提高了对系统状态后验概率的逼近程度.理论分析和实验结果表明,PF-QKF算法的估计精度比无味粒子滤波(PF-UF)算法提高了约18%,其计算复杂度比PF-UF算法稍有降低,表明PF-QKF算法是一种很有效的非线性滤波算法. 展开更多

关键词 粒子滤波 统计线性回归 求积分卡尔曼滤波 重要性密度函数

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用于再入弹道目标跟踪的Sigma点卡尔曼滤波器（英文）

8

作者 巫春玲 巨永锋 +1 位作者 胡平 段晨东 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2016年第3期640-647,653,共9页

提出一种新的Sigma点卡尔曼滤波器,求积分卡尔曼滤波器(Quadrature Kalman Filter,QKF),用于再入弹道目标的跟踪问题。新滤波器通过一系列参数化高斯密度的高斯-赫米特求积分点,使用统计线性回归的方法来线性化非线性函数的。仿真实验... 提出一种新的Sigma点卡尔曼滤波器,求积分卡尔曼滤波器(Quadrature Kalman Filter,QKF),用于再入弹道目标的跟踪问题。新滤波器通过一系列参数化高斯密度的高斯-赫米特求积分点,使用统计线性回归的方法来线性化非线性函数的。仿真实验比较了这个新的Sigma点滤波器和扩展卡尔曼滤波器(Extended Kalman Filter,EKF),均差滤波器(Divided Difference Filter,DDF),无味滤波器(Uncented Kalman Filter,UKF)。结果表明所有Sigma点滤波器的估计误差都低于EKF的估计误差。QKF的估计误差低于UKF的估计误差,其滤波可靠性也与UKF很接近。QKF的计算复杂性比UKF稍高,新的Sigma点滤波器是一种有效算法。 展开更多

关键词 Sigma点滤波 卡尔曼滤波 求积分卡尔曼滤波 跟踪

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基于新的数值积分粒子滤波的机载无源定位算法 被引量：4

9

作者 刘学 焦淑红 《宇航学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第7期1478-1485,共8页

针对机载无源定位这一多维非线性滤波问题,提出一种新的用3阶数值积分卡尔曼滤波算法来产生重要性密度函数的粒子滤波算法。新算法采用球形和径向数值积分规则选取积分点和确定相应的权值,得出的积分点数仅为状态维数的二倍,大幅的减少... 针对机载无源定位这一多维非线性滤波问题,提出一种新的用3阶数值积分卡尔曼滤波算法来产生重要性密度函数的粒子滤波算法。新算法采用球形和径向数值积分规则选取积分点和确定相应的权值,得出的积分点数仅为状态维数的二倍,大幅的减少了计算量,较好地解决了求积分卡尔曼粒子滤波算法(Quadrature KalmanParticle Filter,QPF)在高维滤波时存在计算量大的问题;而且通过设定比例因子使得所产生的重要性密度函数在系统状态转移概率密度的基础上,融入最新的观测值,增加了粒子的多样性,提高了对系统状态后验概率的逼近程度。仿真结果表明:新算法在稳定性和定位精度上与QPF相当,但计算时间仅约为QPF的15%。 展开更多

关键词 无源定位 粒子滤波 求积分卡尔曼滤波(QKF)

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迭代收缩非线性状态约束滤波算法

10

作者 贺姗 刘沫萌 李迎 《计算机技术与发展》 2022年第11期95-99,114,共6页

在状态估计理论的实际应用中,系统的状态向量可能受到线性或者非线性约束条件的限制,如果可以将这些约束条件有效地施加到滤波过程中,则从理论上可以获得更高的滤波精度。针对非线性状态约束滤波,可以通过泰勒级数展开将非线性约束函数... 在状态估计理论的实际应用中,系统的状态向量可能受到线性或者非线性约束条件的限制,如果可以将这些约束条件有效地施加到滤波过程中,则从理论上可以获得更高的滤波精度。针对非线性状态约束滤波,可以通过泰勒级数展开将非线性约束函数线性化,该方法需求解非线性约束函数的雅可比矩阵,然而实际问题中总有雅克比矩阵不存在的情况。采用水平滑动估计算法,该算法无需求解雅可比矩阵,然而该方法需要计算非线性约束最优化问题,算法时间复杂度较高。为此,在状态向量的高斯假定下,提出了一类迭代收缩非线性状态约束滤波方法。该方法结合容积卡尔曼滤波、求积分卡尔曼滤波、中心差分卡尔曼滤波和不敏卡尔曼滤波思想,分别采用几种不同的数值方法对积分进行近似,获得了几种解决非线性状态约束的实现算法。在实现过程中,为了减小基点误差对于滤波结果的影响,采用迭代的方法,给非线性状态约束函数施加一系列噪声,使得在量测更新步骤中方差逐步收敛,使约束逐渐增强,提高了状态估计的精度。实验结果表明,该类方法的几种实现算法滤波精度较高,时间复杂度较为适中,无需求解雅可比矩阵或黑森矩阵。 展开更多

关键词 非线性状态约束 状态估计 不敏卡尔曼滤波 容积卡尔曼滤波 求积分卡尔曼滤波 中心差分卡尔曼滤波

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一种新的非线性目标跟踪方法 被引量：3

11

作者 巫春玲 韩崇昭 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2011年第7期1-3,15,共4页

在实际的目标跟踪场景中,普遍存在非高斯过程噪声和/或量测噪声,以及非高斯先验信息等情况,针对这一问题,提出一种新的解决非线性/非高斯系统滤波问题的非线性滤波算法,即高斯和求积分卡尔曼滤波(GSQKF)算法。仿真实验将新算法与标准的... 在实际的目标跟踪场景中,普遍存在非高斯过程噪声和/或量测噪声,以及非高斯先验信息等情况,针对这一问题,提出一种新的解决非线性/非高斯系统滤波问题的非线性滤波算法,即高斯和求积分卡尔曼滤波(GSQKF)算法。仿真实验将新算法与标准的粒子滤波算法进行了比较,表明新算法是一种非常有效的非线性滤波算法。 展开更多

关键词 目标跟踪 粒子滤波 高斯和求积分卡尔曼滤波

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基于SQKF的锂离子电池剩余寿命预测 被引量：1

12

作者 黄梦涛 胡礼芳 张齐波 《西安科技大学学报》 CAS 北大核心 2022年第5期994-1002,共9页

针对锂离子电池剩余寿命(remaining useful life, RUL)难以精准预测的问题,建立单指数经验容量衰退模型,提出能够有效解决电池非线性问题的平方根求积分卡尔曼滤波(square-root quadrature kalman filtering, SQKF)算法。现有的最优估... 针对锂离子电池剩余寿命(remaining useful life, RUL)难以精准预测的问题,建立单指数经验容量衰退模型,提出能够有效解决电池非线性问题的平方根求积分卡尔曼滤波(square-root quadrature kalman filtering, SQKF)算法。现有的最优估计方法中,求积分卡尔曼滤波(quadrature kalman filtering, QKF)是一种高精度采样算法。研究发现,QKF的估计误差易引起非对称、非正定协方差的传播,影响算法稳定性。在QKF算法上进行平方根扩展,并对单变量求积节点进行多维扩展,将SQKF算法应用于电池容量跟踪估计;另外,从理论上证明SQKF的稳定性。使用NASA公开数据集对算法进行仿真验证,并与现有的扩展卡尔曼滤波、无迹滤波、QKF算法对比。结果表明,在一定条件下,SQKF的RUL预测误差在6%以内,数值精度以及数值稳定性有很大提高,并且研究发现SQKF受锂离子电池个体差异性的影响较小,文中方法在锂离子电池RUL预测的实际应用方面具有参考价值。 展开更多

关键词 锂离子电池 剩余使用寿命 经验容量衰退模型 平方根求积分卡尔曼滤波

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基于刚性约束的双移动机器人协同定位 被引量：5

13

作者 刘剑锋 孙力帆 +2 位作者 普杰信 何子述 王燕玲 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第9期1777-1785,共9页

准确、快速的状态估计是保证多机器人顺利完成协作搬运任务的关键.然而,大部分现有多机器人协同定位方法都存在一定的局限性,往往无法同时兼顾定位精度与计算复杂度.因此,本文从协作搬运任务的特点出发,将距离与方位的刚性约束条件引入... 准确、快速的状态估计是保证多机器人顺利完成协作搬运任务的关键.然而,大部分现有多机器人协同定位方法都存在一定的局限性,往往无法同时兼顾定位精度与计算复杂度.因此,本文从协作搬运任务的特点出发,将距离与方位的刚性约束条件引入协同定位中,同时根据机器人之间的紧密耦合关系建立起通用有效的运动模型和量测模型.最终在此刚性约束系统建模的基础上,提出一种基于高斯-厄米特求积分卡尔曼滤波(Quadrature Kalman Filter,QKF)的双移动机器人协同定位方法.仿真实验结果表明:与基于无约束模型的QKF协同定位方法相比,本文所提方法不但具有更高的定位精度,而且计算复杂度大大降低,有助于实现多机器人实时协同定位. 展开更多

关键词 协同定位 协作搬运 刚性约束 求积分卡尔曼滤波 双机器人系统 时间复杂度分析

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