球面单形-径向容积粒子滤波的单站无源定位算法

针对单站无源定位可观测性弱、观测噪声大而导致的定位精度低、收敛速度慢等问题,提出了球面单形-径向容积粒子滤波(Cubature Particle Filter,CPF)的单站无源定位算法。该算法基于容积卡尔曼滤波产生重要性密度函数,充分利用最新的观测信息,将粒子导向高似然区域。同时,其预测分布得到修正后的权值,有效缓解了粒子退化问题,提高了对系统状态后验概率的逼近程度。仿真结果表明,新算法虽然较标准的CPF增加了一定的计算量,但计算时间仍仅约为求积分粒子滤波(Quadrature Particle Filter,QPF)的10%,且定位精度与QPF相当,优于标准的CPF。

5阶CKF在捷联惯导非线性对准中的应用研究

为了提高动基座下车载捷联惯导系统(strapdown inertial navigation system,SINS)的初始对准精度和缩短对准时间,在不进行粗对准的前提下,利用5阶容积卡尔曼滤波(cubature Kalman filter,CKF)完成非线性对准。针对3阶CKF滤波精度不高、5阶高斯厄密特滤波器计算量过大的问题,基于多项式逼近的思想详细推导了5阶球面径向容积规则,继而提出了5阶CKF并分析了该算法的滤波精度、采样量和数值稳定性,利用奇异值分解代替Cholesky分解来增强滤波稳定性。实验结果表明,该方法能够有效完成大失准角下的非线性对准,精度高于3阶CKF。

平方根容积卡尔曼滤波器

针对容积卡尔曼滤波器在递推过程中,计算量大、数值不稳定等问题,提出了平方根容积卡尔曼滤波器。该滤波器不仅增强了数值鲁棒性,确保了状态协方差矩阵的正定性,且在一定程度上提高了滤波精度。仿真结果表明,该滤波器的滤波精度与容积卡尔曼滤波相比提高了约10%,且均高于扩展卡尔曼滤波;随着状态维数的增加,该滤波器的估计性能越加优于扩展卡尔曼滤波器。因此对系统维数较高的场合,该滤波器是一种非常有效的非线性滤波算法。

非线性系统确定采样型滤波算法综述

确定采样型滤波包括Unscented卡尔曼滤波(UKF),中心差分卡尔曼滤波(CDKF)以及容积卡尔曼滤波(CKF),是一类基于确定解析采样近似方法的非线性次优高斯滤波算法,具有估计精度高、实现简单等优点,已得到国内外学者的广泛关注.在阐述确定采样型滤波基本原理的基础上,详细总结了近年来确定采样型滤波的研究现状,包括各种改进算法和在不同领域的应用情况;然后重点分析了确定采样型滤波所存在的问题;最后展望了其未来发展趋势和研究方向.