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基于鲁棒自适应Kalman滤波平台标定数据处理
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作者 王跃钢 陈苏邑 +2 位作者 蔚跃 雷堰龙 张明源 《科学技术与工程》 北大核心 2012年第26期6853-6856,共4页
惯导系统作为飞行器导航系统的重要组成部分,其精度直接影响到飞行精度。为了实现更精确的导航,通常采用射前自标定技术,从而补偿平台的误差。当飞行器竖立在发射场时,通常会受到各种干扰因素的影响,比如阵风。这些干扰会对射前标定的... 惯导系统作为飞行器导航系统的重要组成部分,其精度直接影响到飞行精度。为了实现更精确的导航,通常采用射前自标定技术,从而补偿平台的误差。当飞行器竖立在发射场时,通常会受到各种干扰因素的影响,比如阵风。这些干扰会对射前标定的精度产生很大的影响。为了更好地补偿这部分干扰带来的误差,利用ARMA(2,1)建立平台漂移模型。考虑到系统噪声的方差和协方差等信息并不可知,而且所建立的模型也会有误差,选用鲁棒自适应卡尔曼滤波对数据进行处理。结果表明,经过处理后的数据方差比原数据方差小很多,可以满足标定精度要求。 展开更多
关键词 鲁棒自适应卡尔曼滤波 平稳时间序列 陀螺漂移 趋势项 建模
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基于双模型混合的电动汽车SOC和剩余里程估计
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作者 张怀志 林文文 +1 位作者 张岳君 项薇 《电工电能新技术》 CSCD 北大核心 2024年第7期23-31,共9页
为了缓解电动汽车车主里程焦虑的问题,本文提出了一种基于滤波器和神经网络混合的电动汽车荷电状态(SOC)估计方法,该方法可以准确估计电动汽车SOC和剩余里程。首先,利用降维算法和分类算法从实车数据集中分离出5类能够反映车辆能耗的驾... 为了缓解电动汽车车主里程焦虑的问题,本文提出了一种基于滤波器和神经网络混合的电动汽车荷电状态(SOC)估计方法,该方法可以准确估计电动汽车SOC和剩余里程。首先,利用降维算法和分类算法从实车数据集中分离出5类能够反映车辆能耗的驾驶行为作为模型输入的一部分。其次,搭建卡尔曼滤波和双层双向长短时记忆神经网络结合的混合模型,该模型可以降低实时数据的噪声,并结合历史数据计算电动汽车SOC和剩余里程。最后将不同的模型输入特征和模型结构作对比,证明提出方法具有较高的精度。 展开更多
关键词 电动汽车 SOC估计 剩余里程估计 驾驶行为分析 深度学习 卡尔曼滤波
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基于目标识别与跟踪的嵌入式铁路异物侵限检测算法研究 被引量:42
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作者 史红梅 柴华 +1 位作者 王尧 余祖俊 《铁道学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第7期58-65,共8页
铁路线路异物侵限是威胁行车安全的一个重要隐患。基于机器视觉与嵌入式技术设计了异物侵限自动检测系统,利用FPGA和ARM芯片实现了图像采集处理硬件平台。提出异物目标分类和运动行为分析相结合的嵌入式异物侵限检测算法。算法采用两级... 铁路线路异物侵限是威胁行车安全的一个重要隐患。基于机器视觉与嵌入式技术设计了异物侵限自动检测系统,利用FPGA和ARM芯片实现了图像采集处理硬件平台。提出异物目标分类和运动行为分析相结合的嵌入式异物侵限检测算法。算法采用两级判别结构,首先利用支持向量机及一组特征向量对背景差分图像得到的异物目标进行分类,根据分类结果滤除大部分行进列车目标,之后运用Kalman滤波器设计目标跟踪算法,对其余目标进行行为和运动趋势分析,滤除其中非侵限干扰信息提高报警准确率,并对有侵限趋势的异物提前预警。实验表明,该系统能够有效地识别检测区域内的异物目标,系统侵限报警准确率达到97.11%,平均检测频率达13帧/s。 展开更多
关键词 异物侵限检测 机器视觉 支持向量机 卡尔曼滤波 目标跟踪
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视频差异化分析在输电线路杆塔防盗系统中的应用 被引量:6
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作者 李文静 黄新波 +2 位作者 冯玲 舒佳 方寿贤 《广东电力》 2012年第5期65-70,共6页
针对当前电力输电线路杆塔塔材、导线等被盗现象频繁发生的问题,结合国内外研究现状,提出一种基于视频差异化分析技术的输电线路杆塔智能防盗监控技术。该技术采用基于Kalman滤波的背景差分法与Cam-shift相结合的目标检测跟踪方法,分析... 针对当前电力输电线路杆塔塔材、导线等被盗现象频繁发生的问题,结合国内外研究现状,提出一种基于视频差异化分析技术的输电线路杆塔智能防盗监控技术。该技术采用基于Kalman滤波的背景差分法与Cam-shift相结合的目标检测跟踪方法,分析处理输电线路杆塔附近环境的视频图像并自动报警,实现智能监控。在山西省晋中供电分公司220 kV输电线路杆塔防盗系统的应用实践表明,该方法可为电力系统安全提供有力保障。 展开更多
关键词 输电线路 杆塔防盗 视频差异化分析 kalman滤波 Camshift目标跟踪法
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基于EKF和Lyapunov函数的移动机器人轨迹跟踪控制(英文) 被引量:1
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作者 王静 蒋刚 《机床与液压》 北大核心 2013年第6期69-73,共5页
针对轮式移动机器人在实际运行中受环境因数影响的情况,采用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法融合里程计与超声波的观测数据,对机器人的参考轨迹信息进行校正。在机器人动力学模型的基础上,运用Lyapunov直接法,构造具有全局渐近稳定的跟踪控制器... 针对轮式移动机器人在实际运行中受环境因数影响的情况,采用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法融合里程计与超声波的观测数据,对机器人的参考轨迹信息进行校正。在机器人动力学模型的基础上,运用Lyapunov直接法,构造具有全局渐近稳定的跟踪控制器,对机器人进行轨迹跟踪。根据Lyapunov稳定性定理证明了系统的全局稳定性。仿真结果表明,数据滤波与Lyapunov方法结合的跟踪控制器效果良好。 展开更多
关键词 轮式移动机器人 扩展卡尔曼滤波 LYAPUNOV方法 轨迹跟踪
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基于小波变换的分形随机信号的卡尔曼滤波 被引量:3
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作者 赵娟 马洪 +1 位作者 游志胜 梅田三千雄 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2001年第9期1157-1160,共4页
本文基于多尺度卡尔曼滤波方法来估计淹没在加性高斯白噪声中的分形布朗运动.针对每一 尺度,给出了相应的动态系统参数和运动模型方程以及更精确的估计算法.并与多尺度维纳 滤波进行了对比,计算机仿真结果证明了其优越性.
关键词 分形随机信号 卡尔曼滤波 小波变换 信号处理
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改进EKF算法在固定单站被动目标跟踪中的应用
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作者 王晴晴 鲁汉榕 +1 位作者 郭锐 张斌 《空军预警学院学报》 2013年第5期359-362,共4页
针对传统EKF算法线性化误差较大的问题,基于固定单站被动目标跟踪模型,研究了非线性函数线性化展开点及雅可比矩阵取值点对线性化逼近误差的影响,然后对传统EKF算法的线性化展开方式进行优化,提出一种基于中值定理的后向平滑BS-EKF算法... 针对传统EKF算法线性化误差较大的问题,基于固定单站被动目标跟踪模型,研究了非线性函数线性化展开点及雅可比矩阵取值点对线性化逼近误差的影响,然后对传统EKF算法的线性化展开方式进行优化,提出一种基于中值定理的后向平滑BS-EKF算法.仿真结果表明,与传统EKF相比,该算法在时间复杂度上略有增加,但稳定性、滤波精度和收敛速度有所提高,适用于对定位精度要求较高的情况. 展开更多
关键词 中值定理 后向平滑 扩展卡尔曼滤波 固定单站被动目标跟踪
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REKF and RUKF for pico satellite attitude estimation in the presence of measurement faults 被引量:9
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作者 Halil Ersin Sken Chingiz Hajiyev 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 SCIE EI CSCD 2014年第2期288-297,共10页
When a pico satellite is under normal operational condi- tions, whether it is extended or unscented, a conventional Kalman filter gives sufficiently good estimation results. However, if the measurements are not reliab... When a pico satellite is under normal operational condi- tions, whether it is extended or unscented, a conventional Kalman filter gives sufficiently good estimation results. However, if the measurements are not reliable because of any kind of malfunc- tions in the estimation system, the Kalman filter gives inaccurate results and diverges by time. This study compares two different robust Kalman filtering algorithms, robust extended Kalman filter (REKF) and robust unscented Kalman filter (RUKF), for the case of measurement malfunctions. In both filters, by the use of de- fined variables named as the measurement noise scale factor, the faulty measurements are taken into the consideration with a small weight, and the estimations are corrected without affecting the characteristic of the accurate ones. The proposed robust Kalman filters are applied for the attitude estimation process of a pico satel- lite, and the results are compared. 展开更多
关键词 pico satellite attitude estimation robust kalman filter-ing extended kalman filter (EKF) unscented kalman filter (UKF).
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基于RUKF-IMM的非线性系统滤波 被引量:7
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作者 刘妹琴 汤晓芳 +1 位作者 郑世友 张森林 《华中科技大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第5期57-63,共7页
从交互式多模型估计(IMM)方法的特点出发,提出用IMM估计方法对有测量数据丢失的非线性系统进行估计.IMM模型集中包含两个模型:一个模型对应测量数据丢失情况,另一个对应测量数据未丢失.最终基于两个模型的估计进行融合得到估计结果,改... 从交互式多模型估计(IMM)方法的特点出发,提出用IMM估计方法对有测量数据丢失的非线性系统进行估计.IMM模型集中包含两个模型:一个模型对应测量数据丢失情况,另一个对应测量数据未丢失.最终基于两个模型的估计进行融合得到估计结果,改善估计器在测量信息丢失情况下的稳定性.采用随机无迹卡尔曼滤波(RUKF)方法对每个模型分别进行滤波,消除标准无迹卡尔曼滤波(UKF)方法的系统误差.仿真结果表明:在测量信息丢失的情况下,提出的估计方法在稳定性与估计性能上都优于传统的基于单模型的非线性系统混合估计方法. 展开更多
关键词 非线性系统 混合估计 交互式多模型估计(IMM) 随机无迹卡尔曼滤波(RUKF) 测量丢失
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