最大相关熵准则下改进扩展卡尔曼滤波的车辆状态估计

针对传统卡尔曼滤波在非高斯环境下对车辆状态估计鲁棒性和精度差的问题,提出最大相关熵准则(MCC)下改进自适应迭代扩展卡尔曼(AIEKF)滤波算法(MC-AIEKF),建立横-纵耦合的三自由度车辆模型,利用易测得的车载传感器信息设计了包含横摆角速度、质心侧偏角、纵向车速的状态观测器。在双移线和正弦扫频输入工况下通过Simulink/CarSim仿真试验平台对提出的算法进行了验证。结果表明,在非高斯环境下,相比于扩展卡尔曼滤波(EKF)和AIEKF,MC-AIEKF算法估计精度高,鲁棒性好,在实际的车辆状态估计中MC-AIEKF具有更强的适用性。

迭代扩展卡尔曼粒子滤波器

提出了一种基于迭代扩展卡尔曼的粒子滤波新方法.该方法利用迭代扩展卡尔曼滤波的最大后验概率估计产生粒子滤波的重要性密度函数,使重要性密度函数能够融入最新观测信息的同时,更加符合真实状态的后验概率分布.仿真结果表明,提出的迭代扩展卡尔曼粒子滤波的估计性能要明显优于标准的粒子滤波、扩展卡尔曼粒子滤波和unscented粒子滤波.

IMM迭代扩展卡尔曼粒子滤波跟踪算法

该文提出了一种交互式多模型(IMM)迭代扩展卡尔曼粒子滤波机动目标跟踪算法。该算法在多模型中使用了改进的粒子滤波器,通过对迭代扩展卡尔曼滤波(IEKF)的测量更新按照高斯牛顿方法进行修正,减小了非线性滤波带来的线性化误差,然后利用修正的IEKF来产生粒子滤波的重要性密度函数,使其融入最新观测信息。最后将所提算法与交互式多模型粒子滤波(IMMPF)进行了比较,仿真结果表明该算法具有更好的跟踪性能。

迭代扩展卡尔曼滤波在相对姿态估计中的应用

在航天器相对姿态测量过程中,由于基于单帧图像的相对姿态测量方法受噪声影响比较大,相对距离较远时,测量的稳定性较差,因此提出采用迭代扩展卡尔曼滤波进行相对姿态估计的方法。首先对卡尔曼滤波进行概述,然后建立基于迭代扩展卡尔曼滤波的航天器间的3D位置和姿态估计系统模型及观测模型,确定系统及测量噪声模型,给出运用卡尔曼滤波方法解决姿态估计问题的具体方法及详细过程,最后通过仿真数据和实测数据对该方法的正确性、可行性进行了验证。

基于迭代扩展卡尔曼滤波的车辆运动状态估计

采用低成本传感器并借助卡尔曼滤波方法实现车辆运动状态的高精度估计。首先考虑车辆侧向运动、横摆运动以及侧倾运动,建立非线性三自由度的动力学车辆模型,通过对其线性化,实现扩展卡尔曼滤波设计,进一步针对线性化带来的截断误差问题,利用贝叶斯估计建立极大后验状态估计最小二乘表达式,通过进一步求解最终设计完成了迭代扩展卡尔曼滤波算法。通过不同行驶条件下仿真,验证迭代扩展卡尔曼滤波过滤噪声和追踪实际值的能力。仿真结果表明:在复杂的行驶条件下,迭代扩展卡尔曼滤波能大幅过滤噪声,并有效追踪车辆质心侧偏角和横摆角速度的实际状态。

神经网络训练中的迭代扩展卡尔曼粒子滤波算法

基本粒子滤波算法已被成功用于训练神经网络,但该算法在建议分布的选择上并没有考虑当前时刻观测值的影响,针对该问题提出在神经网络训练中,使用迭代扩展卡尔曼滤波器来生成建议分布.由于迭代扩展卡尔曼滤波器在传递近似建议分布的均值和协方差的过程中,充分利用了观测值信息,从而可以更好地描述神经网络权值的后验概率分布.实验结果表明,在训练神经网络时,迭代扩展卡尔曼滤波器作为建议分布的粒子滤波算法训练性能明显优于基本粒子滤波算法及扩展卡尔曼粒子滤波算法(EKPF).

基于扩展卡尔曼滤波的联合迭代检测译码信道估计方法

针对高速移动场景下信道快衰落、非平稳等特性导致下行链路信道估计性能受限的问题,提出了一种适用于高速移动环境下行链路的信道估计方法.采用自回归过程对信道建模,构造自反馈的扩展卡尔曼滤波器(Extended Kalman Filter,EKF)追踪信道响应及其时域相关系数.为了解决EKF自反馈结构引起的误差传播问题,采用了迭代检测译码的接收机结构,以利用信道编码的冗余提升EKF的信道估计精度.仿真分析表明,在高速移动环境下所提方法相较于最小二乘估计和线性最小均方误差估计等传统方法提升了信道估计的均方误差和系统的误码率性能,可应用于高速列车无线通信设备的接收机基带信号处理系统.

基于状态增广的修正迭代扩展卡尔曼滤波

针对修正迭代扩展卡尔曼滤波一次迭代后系统状态和估计状态不与测量噪声之间保持相互独立的问题,将测量噪声增广到状态变量中,提出了基于状态增广的修正迭代扩展卡尔曼滤波。然后将该滤波方法应用到基于雷达测量的再入飞行器目标跟踪问题中,仿真结果表明:与修正迭代扩展卡尔曼滤波和传统的扩展卡尔曼滤波相比,该滤波方法具有更快的收敛速度和更优的估计精度。

一种改进扩展卡尔曼滤波新方法

针对现有的迭代扩展卡尔曼滤波(EIEKF)跟踪时估计精度较低这一不足,提出了一种改进扩展卡尔曼滤波(NIEKF)新方法。本文将迭代滤波理论引入到扩展卡尔曼滤波方法中,重复利用观测信息,采用经典的非线性非高斯模型进行仿真实验,给出了该方法与扩展卡尔曼滤波(EKF)、Unscented卡尔曼滤波(UKF)、现有的迭代扩展卡尔曼滤波(EIEKF)的仿真结果,并分析了其跟踪性能和均方根误差。实验结果表明,改进扩展卡尔曼滤波(NIEKF)新方法具有更高的估计精度。

迭代无味卡尔曼滤波的目标跟踪算法

针对目标跟踪迭代无味卡尔曼滤波(IUKF)算法中跟踪精度较差的问题,提出一种基于状态扩展技术的改进迭代无味卡尔曼滤波(IIUKF)算法.新算法首先将观测噪声扩展进状态,构造关于扩展状态的零噪声观测方程,然后在观测迭代过程中将最新的扩展状态后验估计代入更新公式,进行观测迭代更新.相比IUKF算法,IIUKF算法不仅形式上更为简洁,而且避免了IUKF算法中先验估计和观测噪声非统计正交的问题,滤波精度更高.数值仿真表明,IIUKF算法的跟踪误差比IUKF算法减小了20%以上.

迭代无味卡尔曼滤波器的算法实现与应用评价

为了对各种迭代无味卡尔曼滤波(iterated unscented Kalman filter,IUKF)算法的应用及性能表现给出较为全面、客观的评价,分别导出并探讨了3种IUKF算法之间的内在联系。多种情况下的仿真应用表明,当观测噪声不太大,且该非线性系统状态的后验密度为可用高斯分布很好近似的单峰形式时,或者说是引起系统非线性的状态量是完全瞬时可观测时,选用恰当的IUKF算法,通过2～3次迭代,就可以在保持滤波一致性的条件下,进一步获得显著的精度收益;否则,IUKF相对于无味卡尔曼滤波(unscented Kalman filter,UKF)的迭代收益就难以保证。

高频信号扩展卡尔曼滤波器设计

为了实现永磁同步电动机转子位置估计试验的高频信号滤波,基于扩展卡尔曼滤波器原理,提出了一种改进的基于FPGA的信号提取方案,设计了高频信号扩展卡尔曼滤波器。该滤波器采用迭代算法提取转子位置信息,并对基频控制电流进行滤波处理,比传统IIR滤波器或FIR滤波器具有更快的滤波速度和更好的滤波性能。该滤波器简单易实现,消除了反馈回路中的低通滤波器。由于反馈回路中没有高频信号成分的干扰,控制器对高频位置估计的影响较小,所设计的位置估计器几乎不受控制器的影响,简化了位置估计器的设计。最后,仿真结果说明文中方法的可行性,并给出了一个基于EKF的低速无传感器试验。

迭代的平方根容积卡尔曼滤波SLAM算法

平方根容积卡尔曼滤波算法在移动机器人同步定位与地图创建问题中,存在随着地图特征点增多、容积点偏离理想轨迹、状态估计产生较大误差的缺陷。为此,提出一种改进的平方根容积卡尔曼滤波算法。该算法引入迭代测量更新的方法,在更新阶段利用估计值和平方根因子重新确定采样的容积点,使得采样点在高度非线性环境下保持较小失真,进一步提高精度。仿真结果表明,与平方根容积卡尔曼滤波算法相比,该算法能提高机器人位姿精度。

面向毫米波波束跟踪的扩展卡尔曼滤波算法研究

针对移动毫米波通信场景中收发波束存在角度偏差时接收信号质量急剧下降的问题,提出一种联合迭代优化均方误差和扩展卡尔曼滤波(Extended Kalman Filtering,EKF)的稳健波束跟踪算法。该算法首先采用EKF算法对信道增益和波束角度进行跟踪,然后基于最小均方误差准则(Minimum Mean Square Error,MMSE)对误差进行平滑处理,以消除EKF线性近似引入的误差,实现对波束发射角和到达角的动态跟踪。仿真结果表明所提出的算法能够明显降低移动环境中的波束跟踪误差,并具有稳健的波束跟踪能力。

一种高斯型非线性迭代更新滤波器

针对高斯型非线性滤波器在大初始偏差条件下性能下降、甚至发散的问题,提出了一种新的非线性滤波算法,即迭代更新扩展卡尔曼滤波器(iterated update extended Kalman filter,IU-EKF)。首先,该算法在EKF框架下,将传统的一步量测更新在伪时间上分为多步进行,采用部分增益将当前量测信息逐步地引入量测更新过程实现对状态的后验估计;其次,由于多步量测更新过程引入了每一步的过程噪声,因此将量测噪声与每一步更新后的状态估计误差之间的互协方差代入误差协方差矩阵,再利用此误差协方差矩阵的迹对标准卡尔曼增益矩阵求导并令结果为零,以导出噪声相关条件下的最优卡尔曼增益矩阵表达式;最后,根据后验量测残差自适应地调整迭代更新次数,在保证一定滤波精度的前提下,降低了算法的计算量。以2维目标跟踪问题为例,在大初始偏差条件下,通过仿真实验将本文算法分别与EKF、IEKF、UKF、CKF算法进行对比,并针对不同迭代次数对滤波精度的影响进行对比分析。仿真结果表明:本文算法较EKF大幅提高了滤波估计精度,且在大初始偏差条件下,本文算法性能优于现有经典高斯假设滤波器。同时,当迭代次数按1、2、5、10、20递增时,本文算法的滤波精度也随之提升,但提升幅度逐渐减缓。

迭代中心差分粒子滤波的SLAM算法

为了提高SLAM算法中的位姿估计精度,通过在广泛使用的RBPF粒子滤波器中,利用迭代中心差分卡尔曼滤波器(ICDKF)来代替其中的扩展卡尔曼滤波器(EKF),并融合新的观测数据使提议分布更加接近后验概率分布,并且能够精确估计智能车辆的位姿,进而采用ICDKF算法更新特征地图的位置.该算法在保证定位精度的同时减少了计算的复杂度,提高系统的估计性能,增加了迭代算法的稳定性.仿真实验结果验证了迭代中心差分粒子滤波SLAM算法的有效性.

基于组合牛顿迭代法的改进IEKF及其在UNGM中的应用

从高斯-牛顿迭代的角度对迭代扩展卡尔曼滤波(IEKF)进行分析,提出了一种基于组合牛顿迭代法的改进IEKF算法。该算法通过实时判断每次迭代对状态的逼近程度,采用加权平均的方法确定新的迭代值,继而采用卡尔曼滤波框架对状态进行量测更新。新算法较传统的IEKF具有精度高以及对初值不敏感的优点。实例仿真验证了该算法的有效性。

基于并行模型自适应滤波的空间目标相对位姿估计

扩展卡尔曼滤波(EKF)的估计精度受限于测量噪声统计特性的准确程度,如果敏感器测量噪声方差偏离其标称值,将会对滤波性能产生不利影响.尽管自适应扩展卡尔曼滤波(AEKF)能够对测量噪声方差进行估计,但是,噪声特性准确的情况下,AEKF的性能往往不及传统EKF.针对上述问题,本文提出一种并行模型自适应滤波(PMAF),基于特定的自适应率将EKF和AEKF结合起来,使得在先验信息准确的情况下,EKF在状态估计中起主导作用;相反,在实际噪声方差偏离标称值时,令AEKF起主导作用.这样,即能有效削弱测量噪声统计特性不确定性对滤波性能的影响,又能确保正常情况下的估计精度.以空间目标相对位姿估计为例,通过数学仿真对EKF、AEKF和PMAF进行了对比研究,表明所提算法的综合性能优于传统方法.

基于自适应扩展卡尔曼滤波的吲哚菁绿药代动力学实验研究

基于动态扩散荧光层析成像(DFT)的荧光剂药代动力学参数(渗透率等),可为判断不同生物组织体的生理过程和病理信息提供参考。自适应扩展卡尔曼滤波(AEKF)作为一种动态分析方法,具有精确的建模和多参数在线估计等优势。基于DFT系统对吲哚菁绿(ICG)在健康小鼠肝脏和荷瘤小鼠皮下移植瘤组织中的代谢过程进行了测量,然后采用DFT重建技术获得了ICG的时间序列荧光层析图像,在此基础上结合二室模型和AEKF方法得到了ICG的时间序列渗透率参数层析图像。对比两种实验结果可知,肿瘤中ICG的渗透率参数Kpe、Kep均较健康小鼠肝脏中的小。时间序列荧光层析图像显示,AEKF方法能有效获得复杂生物体实时、稳定的ICG药代动力学参数。

基于联合估计迭代算法的三轴磁力仪标定补偿方法

地磁场测量过程中,三轴磁力仪受到多种干扰因素的影响而产生误差,对测量精度造成影响。在分析地磁场测量值误差来源的基础上,建立了三轴磁力仪测量一体化模型,提出采用联合估计迭代算法对其进行标定,并比较了该方法与扩展卡尔曼滤波算法、非线性最小二乘算法的性能。在仿真结果基础上,构建实验系统对所提方法进行实验验证。仿真和实验结果表明:3种方法中,联合估计迭代算法补偿误差均值和标准差最小,且收敛速度最快,可将三轴磁力仪测量值误差均值由142.4 nT降至12.5 nT,标准差由170.0 nT降至29.2 nT,抑制比达到84.51%;为三轴磁力仪的标定补偿提供了一种有效的方法。