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基于约束卡尔曼滤波的短时交通流量组合预测模型 被引量:38
1
作者 聂佩林 余志 何兆成 《交通运输工程学报》 EI CSCD 北大核心 2008年第5期86-90,共5页
为了克服单一的交通流预测模型性能不稳定的问题,提出了基于约束卡尔曼滤波的短时交通流量组合预测模型。约束卡尔曼滤波组合预测模型以各单一预测模型的权重为状态变量,交通流量为观测变量,预测结果是单一预测模型的加权和,加权系数由... 为了克服单一的交通流预测模型性能不稳定的问题,提出了基于约束卡尔曼滤波的短时交通流量组合预测模型。约束卡尔曼滤波组合预测模型以各单一预测模型的权重为状态变量,交通流量为观测变量,预测结果是单一预测模型的加权和,加权系数由约束卡尔曼滤波方程递推动态确定,最后通过广深高速公路上采集的交通流量数据对算法进行了验证。结果表明,在不同预测步长情况下,约束卡尔曼滤波组合预测模型要优于最佳的单一预测模型或与其持平,并且不受某一较差的预测模型影响,具有较高的鲁棒性。 展开更多
关键词 交通流预测 约束卡尔曼滤波 神经网络 自回归滑动平均模型
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基于约束卡尔曼滤波的城市轨道交通线网客流?OD?实时估计研究 被引量:6
2
作者 刘洋 凌力 +2 位作者 伍元忠 张宁 王健 《铁道运输与经济》 北大核心 2018年第10期103-108,共6页
为提高轨道交通动态化运营管理与控制水平,针对既有OD实时估计方法在轨道交通领域中适用性不强的现状,阐述OD实时估计过程及关键问题,分析OD流与进出站客流间的动态流量关系,建立线网客流OD动态估计状态空间模型,在此基础上,考虑模型状... 为提高轨道交通动态化运营管理与控制水平,针对既有OD实时估计方法在轨道交通领域中适用性不强的现状,阐述OD实时估计过程及关键问题,分析OD流与进出站客流间的动态流量关系,建立线网客流OD动态估计状态空间模型,在此基础上,考虑模型状态变量应满足的约束条件,建立基于约束卡尔曼滤波方法的估计修正模型。案例分析表明:约束卡尔曼滤波方法的估计精度优于标准卡尔曼滤波方法,且10 min和15 min估计时间间隔条件下的平均相对误差基本在20%以内,模型估计精度良好,可以为轨道交通动态化运营组织策略的制定提供一定的参考。 展开更多
关键词 城市轨道交通 OD实时估计 动态流量关系 状态空间模型 约束卡尔曼滤波
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不等式约束卡尔曼滤波的解算及其统计性质 被引量:5
3
作者 谢建 朱建军 《测绘与空间地理信息》 2009年第2期28-31,共4页
卡尔曼滤波是研究如何从被噪声污染的观测信号中过滤噪声,尽可能消除噪声影响,求未知真实信号或系统状态的一种估计方法。首先简要回顾了无约束离散时间不变系统卡尔曼滤波的模型及解算方法、统计性质。然后将其扩展到等式约束情形,推... 卡尔曼滤波是研究如何从被噪声污染的观测信号中过滤噪声,尽可能消除噪声影响,求未知真实信号或系统状态的一种估计方法。首先简要回顾了无约束离散时间不变系统卡尔曼滤波的模型及解算方法、统计性质。然后将其扩展到等式约束情形,推导了等式约束卡尔曼滤波的解及其统计性质。根据有效约束集的思想阐明了附不等式约束和等式约束卡尔曼滤波问题的内在联系,指出其解具有相同的性质,并提出用积极集法解决具有二次规划形式的不等式约束卡尔曼滤波问题。 展开更多
关键词 约束卡尔曼滤波 有效约束 二次规划 积极集法
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基于约束卡尔曼滤波的航空发动机状态变量模型辨识方法 被引量:1
4
作者 郑斐华 胡春艳 +1 位作者 李伟 韩博 《热能动力工程》 CAS CSCD 北大核心 2019年第4期60-66,共7页
为建立高精度的航空发动机状态变量模型,采用约束卡尔曼滤波算法辨识民用涡扇发动机非线性模型以及某型涡轴发动机试车数据状态变量方程矩阵参数。研究表明:基于约束卡尔曼滤波算法能够辨识得到高精度的状态变量模型,相比标准卡尔曼滤... 为建立高精度的航空发动机状态变量模型,采用约束卡尔曼滤波算法辨识民用涡扇发动机非线性模型以及某型涡轴发动机试车数据状态变量方程矩阵参数。研究表明:基于约束卡尔曼滤波算法能够辨识得到高精度的状态变量模型,相比标准卡尔曼滤波算法,改进的卡尔曼滤波算法可以明显加快模型参数收敛速度、减小稳态误差。 展开更多
关键词 航空发动机 状态变量 约束卡尔曼滤波 系统辨识
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平流层飞艇抗风场干扰约束Unscented卡尔曼滤波算法设计与应用
5
作者 赵岩 高社生 +1 位作者 丁晓 韦道知 《国防科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第2期64-70,共7页
为了提高风场干扰环境下飞艇的导航精度,研究飞艇抗风场干扰导航算法。在建立风场干扰条件下飞艇速度误差约束模型的基础上,设计抗风场干扰的约束Unscented卡尔曼滤波算法。确定风场干扰条件下飞艇的速度误差约束量,将该约束与Unscente... 为了提高风场干扰环境下飞艇的导航精度,研究飞艇抗风场干扰导航算法。在建立风场干扰条件下飞艇速度误差约束模型的基础上,设计抗风场干扰的约束Unscented卡尔曼滤波算法。确定风场干扰条件下飞艇的速度误差约束量,将该约束与Unscented卡尔曼滤波算法相结合,对速度误差进行估计和补偿,以减小风场对飞艇定位精度的影响;证明该算法的状态估计量不仅是无偏的,而且协方差小于标准Unscented卡尔曼滤波的协方差;将提出的算法应用于捷联惯导/天文/合成孔径雷达组合导航系统中进行仿真验证,并与自适应扩展卡尔曼滤波和抗差自适应Unscented卡尔曼滤波算法进行比较。结果表明:提出的约束Unscented卡尔曼滤波算法的滤波性能明显优于自适应扩展卡尔曼滤波和抗差自适应Unscented卡尔曼滤波算法,能够有效抑制风场对飞艇定位精度的影响,提高飞艇的导航定位精度。 展开更多
关键词 组合导航 平流层飞艇 风场估计 约束Unscented卡尔曼滤波
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基于卡尔曼滤波的在线量子态估计优化算法 被引量:2
6
作者 丛爽 张坤 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2021年第6期1636-1643,共8页
针对连续弱测量中存在高斯测量噪声的问题,提出一种基于卡尔曼滤波的在线量子状态估计的预测-修正-投影优化算法。首先,在常规在线卡尔曼滤波算法预测状态时间更新和估计状态测量更新的基础上,通过增加对量子态的约束条件,将其应用于在... 针对连续弱测量中存在高斯测量噪声的问题,提出一种基于卡尔曼滤波的在线量子状态估计的预测-修正-投影优化算法。首先,在常规在线卡尔曼滤波算法预测状态时间更新和估计状态测量更新的基础上,通过增加对量子态的约束条件,将其应用于在线的量子状态估计中,将量子态在线估计问题转化为一个带有量子态约束条件的卡尔曼滤波优化问题。其次,通过将待优化问题的求解分解成两个凸优化子问题,一个是基于在线卡尔曼滤波算法求解无约束条件下的量子测量更新问题,另一个是利用量子约束条件信息,通过求解矩阵投影问题来获得估计状态。最后,将所提算法应用到4量子位系统状态的在线估计数值实验中,进行了性能对比实验。实验结果表明,所提算法具有更优的在线状态估计精度,并且能够以更少的采样次数和耗时,实现较高精度的量子状态在线估计。 展开更多
关键词 在线量子态估计 连续弱测量 约束卡尔曼滤波 凸优化
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平滑约束无迹卡尔曼滤波器 被引量:4
7
作者 张宏伟 谢维信 《信号处理》 CSCD 北大核心 2019年第3期466-471,共6页
针对非线性动态系统估计的不确定性及量测非线性问题,通过将观测软约束信息作为先验知识有效融入无迹卡尔曼滤波算法,本文提出了平滑约束无迹卡尔曼滤波器。为了解决约束问题,该算法通过数值优化法近似修正先验概率统计。遍历全局最优解... 针对非线性动态系统估计的不确定性及量测非线性问题,通过将观测软约束信息作为先验知识有效融入无迹卡尔曼滤波算法,本文提出了平滑约束无迹卡尔曼滤波器。为了解决约束问题,该算法通过数值优化法近似修正先验概率统计。遍历全局最优解,将采样的高斯西格玛点限制在可行域,从而,有效近似表征可行域的后验概率分布。最后,通过一维非平稳增长模型及纯方位机动目标跟踪两个仿真场景对滤波效果进行比较分析,结果表明,提出算法的估计性能在准确性和稳健性方面具有优越性。 展开更多
关键词 约束 数值优化 平滑约束无迹卡尔曼滤波
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附加正交函数拟合条件的导航滤波方法
8
作者 刘国良 蒋廷臣 +2 位作者 喻国荣 潘树国 张建 《测绘工程》 CSCD 2019年第3期13-19,共7页
针对大众导航定位过程中由于卫星信号受到遮挡,可视卫星空间分布不佳,使定位结果出现大幅度偏移的现象,提出基于正交函数最小二乘开窗拟合以约束偏移的方法。该方法通过拟合先前系统运动状态,把拟合残差平方和均值作为约束条件方差,构... 针对大众导航定位过程中由于卫星信号受到遮挡,可视卫星空间分布不佳,使定位结果出现大幅度偏移的现象,提出基于正交函数最小二乘开窗拟合以约束偏移的方法。该方法通过拟合先前系统运动状态,把拟合残差平方和均值作为约束条件方差,构建附加拟合约束的抗差自适应滤波模型。通过实测数据解算表明,该模型可利用先前运动轨迹信息,自适应地设定约束条件方差,结合速度及伪距观测数据,在复杂的城市道路环境下,也能保证N,E方向不大于5 m(97%)的定位误差,偏移量改善达30.1%以上。 展开更多
关键词 大众导航 定位偏移 正交函数 约束卡尔曼滤波
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基于微观仿真的快速路短时交通流预测研究 被引量:8
9
作者 马云龙 王坚 任子晖 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2009年第14期4501-4503,共3页
随着预测时间跨度的缩短,交通流量的变化显示出越来越强的不确定性,使得一般方法的预测精度大大降低。为了能够及时准确地进行交通流短时预测,提出了一种以城市快速路为研究对象的以微观仿真技术为基础的短时交通流预测的方法。该方法... 随着预测时间跨度的缩短,交通流量的变化显示出越来越强的不确定性,使得一般方法的预测精度大大降低。为了能够及时准确地进行交通流短时预测,提出了一种以城市快速路为研究对象的以微观仿真技术为基础的短时交通流预测的方法。该方法以实时的快速路交通流数据为基础,应用M3分布模型对车辆进行初始分布,基于约束卡尔曼滤波进行OD矩阵估计,利用微观交通仿真的方法对快速路的未来交通流进行预测。经过实测数据验证,算法能对交通参数给出较好的预测结果。 展开更多
关键词 快速路 交通流预测 微观仿真 OD矩阵估计 约束卡尔曼滤波
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基于进出口匝道流量的高速公路OD矩阵 被引量:6
10
作者 常云涛 彭国雄 杨晓光 《交通运输工程学报》 EI CSCD 2003年第4期89-94,99,共7页
分析了高速公路进出口匝道的交通流量特征及其与OD矩阵的关系,建立了高速公路进出口匝道交通量关系模型,生成了高速公路匝道系统的状态空间模型,分析了OD矩阵自身的特点,得到OD矩阵的约束关系,对常规的卡尔曼滤波方法进行了约束条件修正... 分析了高速公路进出口匝道的交通流量特征及其与OD矩阵的关系,建立了高速公路进出口匝道交通量关系模型,生成了高速公路匝道系统的状态空间模型,分析了OD矩阵自身的特点,得到OD矩阵的约束关系,对常规的卡尔曼滤波方法进行了约束条件修正,从而形成了约束卡尔曼滤波递推方法。通过模拟数据的计算分析,约束卡尔曼滤波递推方法的性能与卡尔曼滤波递推方法相比有了很大的提高,能够较好地对高速公路上的时变OD矩阵进行跟踪,求解结果满足现代高速公路控制的需要。 展开更多
关键词 高速公路 匝道 交通流量 OD矩阵估计 约束卡尔曼滤波
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基于宏微观耦合模型的城市道路交通流在线估计 被引量:1
11
作者 何兆成 朱依婷 黄鹏元 《交通运输系统工程与信息》 EI CSCD 北大核心 2014年第6期79-85,100,共8页
实时可靠的交通流估计是城市交通管理与控制的基础.宏观的MCTM模型不能获取引道路段的微观信息,微观的Paramics仿真则需路网OD的准确估计,为避开单一模型使用的缺陷,本文提出建立宏微观耦合模型.在模型估计的单位间隔内,先利用MCTM估计... 实时可靠的交通流估计是城市交通管理与控制的基础.宏观的MCTM模型不能获取引道路段的微观信息,微观的Paramics仿真则需路网OD的准确估计,为避开单一模型使用的缺陷,本文提出建立宏微观耦合模型.在模型估计的单位间隔内,先利用MCTM估计基本元胞有效密度和引道元胞初步密度,并在接口处计算仿真发车数量;再转用Paramics进行引道微观仿真,利用仿真检测数据计算交叉口排队长度和引道元胞有效密度,取代初步密度,作为下一个间隔计算的初始输入,实现交通流的在线估计.仿真中,为符合转向需求实时变化特性,建立基于约束卡尔曼滤波的转向需求估计模型,实时更新单位间隔的转向需求.实例分析结果表明,宏微观耦合模型满足城市道路交通流在线估计要求. 展开更多
关键词 城市交通 宏微观耦合模型 约束卡尔曼滤波 MCTM PARAMICS
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基于VIO和Wi-Fi指纹技术的室内定位系统设计 被引量:3
12
作者 文邹韬 冯穗力 《电讯技术》 北大核心 2019年第4期449-454,共6页
针对视觉惯性里程计(Visual-Inertial Odometry,VIO)在特征高度重复的场合易产生较大误差以及Wi-Fi指纹精确度不高等问题,提出了一种基于VIO和Wi-Fi指纹技术的室内定位方法。该系统运用VIO和Wi-Fi指纹在系统层面的结合,利用Wi-Fi指纹的... 针对视觉惯性里程计(Visual-Inertial Odometry,VIO)在特征高度重复的场合易产生较大误差以及Wi-Fi指纹精确度不高等问题,提出了一种基于VIO和Wi-Fi指纹技术的室内定位方法。该系统运用VIO和Wi-Fi指纹在系统层面的结合,利用Wi-Fi指纹的无漂移、成本低的特点和VIO在一定范围内的高精确度,先进行Wi-Fi指纹粗定位,后进行VIO精定位,将大面积切割成小面积从而有效提高系统室内定位精确度,降低误差。该系统能在精定位的同时进行对指纹数据库的更新。实验结果表明,该系统的定位误差小于单独使用VIO或Wi-Fi指纹的系统,平均误差达0.15 m,能够有效提高定位精度。 展开更多
关键词 室内定位 VIO技术 Wi-Fi指纹 多状态约束卡尔曼滤波
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同波束干涉测量在月面相对定位中的应用 被引量:3
13
作者 黄岸毅 谢鑫 +1 位作者 张智斌 李恒年 《测绘学报》 EI CSCD 北大核心 2015年第9期973-979,共7页
基于同波束干涉测量原理和观测模型,针对月面目标特性,推导了给定着陆器先验位置的差分时延、差分时延率观测方程。引入指定高程约束、月球数字地形模型等约束方程,提出巡视器相对位置确定的卡尔曼滤波算法。通过仿真数据进行了验证和评... 基于同波束干涉测量原理和观测模型,针对月面目标特性,推导了给定着陆器先验位置的差分时延、差分时延率观测方程。引入指定高程约束、月球数字地形模型等约束方程,提出巡视器相对位置确定的卡尔曼滤波算法。通过仿真数据进行了验证和评估,表明该算法可快速、较高精度地确定月面巡视器相对着陆器的位置。 展开更多
关键词 同波束干涉测量 月面相对定位 约束卡尔曼滤波 月球地形模型
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双目视觉与惯性测量单元相对姿态在线标定
14
作者 施佳良 宋来亮 江泽 《无线互联科技》 2019年第24期121-123,131,共4页
为了对两种传感器进行更好的融合,以实现更高的组合导航定位精度,文章基于多状态约束卡尔曼滤波器,提出了一种能够在线标定双目相机与IMU相对姿态误差的方法。
关键词 视觉导航 在线标定 紧耦合 惯性测量单元 多状态约束卡尔曼滤波
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A Blind Adaptive Jamming Canceller Using Antenna Array for GPS Receiver
15
作者 孟大伟 Huang Shuhua Feng Zhenming 《High Technology Letters》 EI CAS 2009年第1期85-87,共3页
Traditional beamformers need to know the incident angle of the desired signal leading while its abili-ty to handle interference is limited.In this paper,the constrained steer vector of linearly constrained min-imum-va... Traditional beamformers need to know the incident angle of the desired signal leading while its abili-ty to handle interference is limited.In this paper,the constrained steer vector of linearly constrained min-imum-variance(LCMV)beamformer is modified to make sidelobe null to direction of powerful jammer.Inaddition,the state-space concept is used to describe the anti-jammer filter,and Kalman filter algorithm isdeduced by building the observation model and measurement equation.The new method is more efficient oncomputation and more robust to survive environment with large scale variation in interference strength.Fi-nally,simulation results shows that the new approach can form the null with its depth in proportion to powerin direction of jammer,and has steady convergence process.The novel method can effectively improve thesignal-to-jammer-plus-noise power ratio(SJNR)of GPS signals to make the correlation peak easy to track. 展开更多
关键词 GPS ANTI-JAMMING linearly constrained minimum-variance LCMV) Antenna Array Kalman Filter
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基于NCC动态调整协方差的视觉惯性里程计定位方法
16
作者 隋心 白建洲 +3 位作者 王长强 史政旭 高嵩 赵宏超 《测绘通报》 2025年第4期1-8,共8页
视觉惯性里程计(VIO)在无人机和机器人导航中具有广泛的应用。然而,现有VIO系统在应对特征点匹配质量不一致的情况时稳健性较差。大多数VIO算法通常假设观测模型的噪声项协方差矩阵为常量,忽略了不同特征点匹配质量的差异。针对此问题,... 视觉惯性里程计(VIO)在无人机和机器人导航中具有广泛的应用。然而,现有VIO系统在应对特征点匹配质量不一致的情况时稳健性较差。大多数VIO算法通常假设观测模型的噪声项协方差矩阵为常量,忽略了不同特征点匹配质量的差异。针对此问题,本文基于多状态约束卡尔曼滤波(MSCKF)提出了一种利用归一化互相关(NCC)动态调整协方差的VIO定位方法。该方法通过构建一种新的观测模型,在像素值上引入特征点的跟踪误差,将NCC作为量化特征点之间匹配质量的指标,通过计算特征点匹配的NCC反映特征点的跟踪误差,从而动态调整观测噪声项的协方差矩阵,以适应特征点匹配质量的变化。该方法能够在特征点匹配质量差异显著的复杂环境中,获得更准确、稳健的匹配结果。在EuRoC开源数据集和地下停车场实测数据集上进行对比试验,试验结果表明,与传统MSCKF算法相比,本文方法在平面均方根误差上分别降低了41.8%和33.8%;与VINS-MONO算法相比,本文方法在平面均方根误差上分别降低了26.3%和24.7%,显著提高了VIO系统在特征点匹配质量不佳情况下的稳健性和定位精度。 展开更多
关键词 VIO 多状态约束卡尔曼滤波 归一化互相关 匹配质量 观测噪声
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基于车载视觉和动力学模型的路面附着系数融合估计方法
17
作者 杨显通 郑玲 +3 位作者 金彦林 张涵柯 曾迪 冀杰 《机械工程学报》 CSCD 北大核心 2024年第24期254-264,共11页
综合车载视觉和车辆动态响应信息,提出一种路面附着系数融合估计算法,以实现路面附着条件变化时对路面附着系数快速准确的估计。首先,标注路面种类语义分割数据集,使用Deeplabv3+算法训练路面种类语义分割模型,根据张正友标定法对相机... 综合车载视觉和车辆动态响应信息,提出一种路面附着系数融合估计算法,以实现路面附着条件变化时对路面附着系数快速准确的估计。首先,标注路面种类语义分割数据集,使用Deeplabv3+算法训练路面种类语义分割模型,根据张正友标定法对相机进行标定,将路面种类语义分割结果映射到车辆坐标系,采用时序加权法对路面种类语义分割结果进行融合,并将其转换为对应的路面附着系数范围。其次,设计状态约束平方根容积卡尔曼滤波(Constrained square-root cubature Kalman filter,CSCKF)算法。最后,构建基于车辆七自由度双轨动力学模型和Brush轮胎模型的系统状态方程和观测方程,将路面语义分割结果作为CSCKF算法的约束边界输入,实现对路面附着系数的估计。结果表明,所提出的路面附着系数融合估计算法在路面附着条件突变时能够快速收敛,并且具有较高的识别精度。 展开更多
关键词 路面种类语义分割模型 融合估计 状态约束平方根容积卡尔曼滤波
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视觉/惯性组合导航中的SWF与MSCKF对比研究 被引量:4
18
作者 孙伟 宋如意 王宇航 《中国矿业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第1期198-204,共7页
利用单目相机获取的地物特征辅助惯性导航系统解算,可有效减小单一惯导系统工作时引起的定位误差发散.结合定位精度和时效性对最优匹配滤波算法的要求,提出滑动窗口滤波(SWF)和多状态约束卡尔曼滤波(MSCKF)两种融合算法,并对视觉/惯性... 利用单目相机获取的地物特征辅助惯性导航系统解算,可有效减小单一惯导系统工作时引起的定位误差发散.结合定位精度和时效性对最优匹配滤波算法的要求,提出滑动窗口滤波(SWF)和多状态约束卡尔曼滤波(MSCKF)两种融合算法,并对视觉/惯性组合系统进行误差补偿,分析特征密度、特征跟踪长度和窗口大小对定位精度的影响,采用相同测试数据集分别对两种滤波方法进行对比实验.结果表明:1)在可见特征较多条件下,SWF和MSCKF算法定位结果精度均优于纯惯性系统(INS)解算精度;2)SWF算法解算精度高于MSCKF算法解算精度;3)相比于SWF算法,MSCKF算法对参数变化更敏感;特征数增多时,MSCKF算法定位精度提高、计算复杂度更低;4)适当改变特征跟踪长度和窗口取值,不同滤波融合方案解算结果精度可小幅提高. 展开更多
关键词 视觉匹配 融合滤波 惯性 滑动窗口滤波 多状态约束卡尔曼滤波
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