插值非线性滤波技术在大失准角传递对准中的应用研究

为了避免扩展Kalman滤波算法中的矩阵微分计算，提高计算效率，降低非线性函数线性化逼近中的高阶截断误差影响，文中分别利用一阶和二阶Stirling多项式插值逼近公式计算系统状态变量均值和方差矩阵，按照EKF滤波算法计算流程建立非线性系统一阶和二阶插值滤波算法。基于大失准角传递对准非线性系统滤波实时性和精确性要求，应用一阶和二阶插值滤波算法对其实现系统状态滤波研究。从仿真结果可以看出，与EKF算法相比，插值滤波算法计算量小，有效提高了传递对准非线性系统滤波精度，其中二阶插值滤波算法估计性能最好。

插值滤波器在单站外辐射源无源定位中的应用

把一种基于stirling内插公式的插值滤波器(DDF),应用于单站外辐射源无源定位中的非线性滤波问题。与传统扩展kalman滤波(EKF)相比,插值滤波器避免了非线性方程泰勒展开求解的过程,同时实现复杂性和计算量都很小。计算机仿真表明,一阶插值滤波(DD1)滤波精度相当EKF,而二阶插值滤波(DD2)滤波精度接近甚至略优于无轨迹kalman滤波(UKF)。

单目视觉中基于IEKF,DD1及DD2滤波器的位姿和运动估计(英文)

用单摄像机所获取的二维(2D)图像来估计两坐标之间的相对位姿和运动在实际应用中是可取的,其难点是从物体的三维(3D)特征投影到2D图像特征的过程是一个非线性变换,把基于单目视觉的位姿和运动估计系统定义为一个非线性随机模型,分别以迭代扩展卡尔曼滤波器(IEKF)、一阶斯梯林插值滤波器(DD1)和二阶斯梯林插值滤波器(DD2)作非线性状态估计器来估计位姿和运动.为了验证每种估计器的相对优点,用文中所提方法对每种估计器都作了仿真实验,实验结果表明DD1和DD2滤波器的特性要比IEKF好.