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基于自适应强跟踪Kalman滤波的GNSS跟踪环路设计
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作者 盛开宇 陈熙源 +2 位作者 汤新华 闫晣 高宁 《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第1期35-41,共7页
为提高GNSS接收机跟踪环路在复杂环境下的跟踪性能,提出一种基于自适应强跟踪Kalman滤波(ASTKF)的跟踪环路,在传统跟踪环路的基础上,以鉴相器输出为观测量进行自适应强跟踪Kalman滤波,滤波结果用于计算导航滤波器的观测量,同时将伪码频... 为提高GNSS接收机跟踪环路在复杂环境下的跟踪性能,提出一种基于自适应强跟踪Kalman滤波(ASTKF)的跟踪环路,在传统跟踪环路的基础上,以鉴相器输出为观测量进行自适应强跟踪Kalman滤波,滤波结果用于计算导航滤波器的观测量,同时将伪码频率和载波多普勒频率反馈到码NCO和载波NCO,在ASTKF中使用基于卡方分布的渐消因子计算方法,提升跟踪环路鲁棒性。半物理仿真实验表明,相比于基于Kalman滤波的跟踪环路和基于强跟踪Kalman滤波(STKF)的跟踪环路,所提出方法在水平方向上的位置误差和速度误差减小20%以上,有效提高了卫星导航接收机的定位性能。 展开更多
关键词 卫星导航 自适应强跟踪Kalman滤波 渐消因子 卡方分布 软件接收机
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基于强跟踪的移动机器人CQKF-SLAM方法
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作者 张凤 孙健 袁帅 《计算机工程与设计》 北大核心 2024年第6期1872-1879,共8页
针对容积正交卡尔曼滤波(CQKF)在同时定位与地图构建(SLAM)中系统状态驱动模型与观测数据存在突变,以及协方差分解引起系统不稳定,导致移动机器人定位精度降低的问题,提出一种基于多重渐消因子强跟踪的SVDCQKF-SLAM方法。采用奇异值分解... 针对容积正交卡尔曼滤波(CQKF)在同时定位与地图构建(SLAM)中系统状态驱动模型与观测数据存在突变,以及协方差分解引起系统不稳定,导致移动机器人定位精度降低的问题,提出一种基于多重渐消因子强跟踪的SVDCQKF-SLAM方法。采用奇异值分解(SVD)代替CQKF算法中的乔列斯基分解,抑制状态误差协方差矩阵负定性;引入多重渐消因子强跟踪滤波器调节状态预测协方差矩阵。通过仿真实验,将所提SLAM方法与其它SLAM方法进行对比,其结果表明,该方法能够有效降低SLAM过程中的定位误差,对移动机器人同时定位与地图构建有一定参考价值。 展开更多
关键词 强跟踪滤波算法 多重渐消因子 奇异值分解 容积正交卡尔曼滤波 同时定位与地图构建 协方差矩阵 移动机器人
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单站水下方位频率机动目标运动分析方法
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作者 孙大军 张艺翱 +1 位作者 滕婷婷 胡哲健 《声学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第4期683-695,共13页
水下方位频率机动目标运动分析常需已知中心频率先验信息且存在机动检测错误等,因此提出了一种基于方位与多线谱信息融合的自适应无迹卡尔曼滤波算法。该算法将方位与多线谱频率信息融合处理,重新构建了方位−多线谱目标运动分析模型。... 水下方位频率机动目标运动分析常需已知中心频率先验信息且存在机动检测错误等,因此提出了一种基于方位与多线谱信息融合的自适应无迹卡尔曼滤波算法。该算法将方位与多线谱频率信息融合处理,重新构建了方位−多线谱目标运动分析模型。将中心频率信息引入状态向量中构建实时迭代估计,同时引入了自适应时变渐消因子,实时调整过程噪声协方差矩阵使其适应机动目标。仿真与海试数据处理结果表明,所提方法的机动目标运动分析性能最优,其目标运动分析结果能以最快的速度逼近克拉美罗下界。 展开更多
关键词 目标运动分析 多线谱信息融合 机动目标跟踪 无迹卡尔曼滤波 渐消因子
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基于渐消因子的ECEF-GLS估计算法
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作者 董云龙 张焱 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2024年第1期137-142,共6页
传统的误差配准算法假设系统偏差恒定或缓慢变化,当系统误差发生突变或快速变化时,这一假设不再成立。针对这一问题,研究了时变条件下的误差配准算法,引入渐消因子,对常规的基于地心地固坐标系的广义最小二乘算法(generalized least squ... 传统的误差配准算法假设系统偏差恒定或缓慢变化,当系统误差发生突变或快速变化时,这一假设不再成立。针对这一问题,研究了时变条件下的误差配准算法,引入渐消因子,对常规的基于地心地固坐标系的广义最小二乘算法(generalized least squares algorithm based on the earth-centered earth-fixed coordinate system,ECEF-GLS)进行了修正,弱化历史量测对配准的影响,并对渐消因子的选取问题进行了研究,给出了合理的设计方法。算法验证表明,基于渐消因子的ECEF-GLS估计算法能够对时变的系统偏差进行有效估计,精度满足配准要求。 展开更多
关键词 基于地心地固坐标系的广义最小二乘算法 渐消因子 参数估计 时变 系统误差
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自适应渐消无迹卡尔曼滤波锂电池SoC估计
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作者 郭向伟 李璐颖 +2 位作者 王晨 王亚丰 李万 《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2024年第3期167-175,共9页
精确的荷电状态(SoC)是锂电池安全高效运行的重要保障,文章针对传统无迹卡尔曼滤波(UKF)对非线性系统突变状态跟踪能力差,导致SoC估计精度低的问题,提出一种新型自适应渐消无迹卡尔曼滤波(AFUKF)SoC估计方法。首先,通过设计新型衰减因子... 精确的荷电状态(SoC)是锂电池安全高效运行的重要保障,文章针对传统无迹卡尔曼滤波(UKF)对非线性系统突变状态跟踪能力差,导致SoC估计精度低的问题,提出一种新型自适应渐消无迹卡尔曼滤波(AFUKF)SoC估计方法。首先,通过设计新型衰减因子对UKF误差协方差矩阵进行加权,并基于新型衰减因子完成AFUKF的设计,减小陈旧量测值对估计结果的影响,提高传统UKF的估计精度和跟踪能力。其次,基于自主实验平台测试数据,验证了本文所提AFUKF算法存在初始误差时,相较于传统UKF算法,ECE工况下平均绝对误差和均方根误差分别下降了47.95%和33.92%,DST工况下分别下降了36.40%和27.73%;相较于同类改进的AUKF算法,ECE工况下平均绝对误差和均方根误差分别下降了43.36%和33.51%,DST工况下分别下降了39.01%和25.63%。模型结果表明,相比于传统UKF算法以及同类型改进的AUKF算法,AFUKF具有更高的估计精度,且在相同初始SoC误差条件下具有更好的鲁棒性。 展开更多
关键词 荷电状态 衰减因子 无迹卡尔曼滤波 自适应渐消无迹卡尔曼滤波
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基于Allan方差的改进自适应滤波SINS/GNSS导航算法
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作者 祁帅 贾继超 +2 位作者 寇得民 刘鑫 牟含笑 《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第5期818-824,共7页
针对系统噪声和量测噪声均发生变化时,现有自适应卡尔曼滤波容易发散导致SINS/GNSS导航精度下降的问题,提出了一种基于Allan方差的改进自适应滤波SINS/GNSS导航算法。该方法在对自适应滤波进行改进的基础上,结合Allan方差估计法计算量... 针对系统噪声和量测噪声均发生变化时,现有自适应卡尔曼滤波容易发散导致SINS/GNSS导航精度下降的问题,提出了一种基于Allan方差的改进自适应滤波SINS/GNSS导航算法。该方法在对自适应滤波进行改进的基础上,结合Allan方差估计法计算量测噪声协方差阵,克服了自适应滤波中噪声参数耦合以及高维度系统出现奇异性导致滤波发散问题,并利用残差χ2故障检测法对系统状态进行判断,对遗忘因子进行动态调整,对噪声特性跟踪效果更快速,相比其他改进方法简单易实现。仿真结果表明,与卡尔曼滤波,Sage-Husa自适应滤波相比,所提出的算法对噪声有较好的估计效果,且导航精度更高,滤波稳定性更好,速度均方误差平均可比传统Kalman滤波提高49.06%,较Sage-Husa自适应滤波提高27.19%;位置均方误差平均可比传统Kalman滤波提高41.12%,较Sage-Husa自适应滤波提高19.79%。 展开更多
关键词 组合导航 改进自适应滤波 ALLAN方差 遗忘因子
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高超目标强跟踪CKF自适应交互多模型跟踪算法
7
作者 罗亚伦 廖育荣 +1 位作者 李兆铭 倪淑燕 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第7期2272-2283,共12页
高超目标运动状态复杂且具有高机动性,传统的交互多模型(IMM)跟踪精度低、收敛速度慢,基于此,提出了一种基于多重渐消因子的强跟踪容积卡尔曼滤波(CKF)自适应交互多模型(AIMM)跟踪算法。以IMM-CKF算法为基础,通过对CKF算法的结构进行分... 高超目标运动状态复杂且具有高机动性,传统的交互多模型(IMM)跟踪精度低、收敛速度慢,基于此,提出了一种基于多重渐消因子的强跟踪容积卡尔曼滤波(CKF)自适应交互多模型(AIMM)跟踪算法。以IMM-CKF算法为基础,通过对CKF算法的结构进行分析,在时间更新和量测更新的协方差矩阵中引入强跟踪算法的渐消因子,在线实时调整滤波增益,减小模型不匹配导致的滤波精度下降;在IMM的模型集中选择Singer模型、“当前”统计模型和Jerk模型,并针对模型扩维导致CKF算法中无法Cholesky分解的问题引入奇异值分解(SVD)算法;对IMM算法中马尔可夫矩阵提出自适应算法,通过模型似然函数值对转移概率进行自适应修正,增强匹配模型所占比例。仿真结果表明:所提算法跟踪收敛速度提高了约37.5%,跟踪精度提高了16.51%。 展开更多
关键词 高超目标 容积卡尔曼滤波 强跟踪滤波 渐消因子 自适应交互多模型
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随机加权渐消UKF在导向钻井姿态测量中的应用
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作者 高怡 李飞 +1 位作者 毛艳慧 高朝晖 《中国惯性技术学报》 EI CSCD 北大核心 2023年第10期1030-1036,共7页
针对近钻头钻具易受井下强振动等随机噪声的影响,使得导向钻具姿态动态测量误差较大的问题,提出一种随机加权渐消UKF算法并应用于导向钻井姿态测量系统。通过Sigma点获取状态估值和协方差矩阵,采用随机加权因子动态调整不同时刻残差向... 针对近钻头钻具易受井下强振动等随机噪声的影响,使得导向钻具姿态动态测量误差较大的问题,提出一种随机加权渐消UKF算法并应用于导向钻井姿态测量系统。通过Sigma点获取状态估值和协方差矩阵,采用随机加权因子动态调整不同时刻残差向量的权值;再用渐消因子实时调节滤波增益,限制滤波器的记忆长度,有效利用最新量测信息对状态更新的影响调整预测误差协方差阵。将提出的算法应用到导向钻具姿态测量系统进行验证,结果表明,所提算法解算后得到的井斜角误差控制在±0.25°以内,工具面角误差控制在±1°以内,与标准EKF和UKF相比,井斜角解算误差和工具面角解算误差均降低了50%以上,能有效提高导向钻具动态测量精度。 展开更多
关键词 导向钻井 姿态测量 随机加权估计 渐消因子 无迹卡尔曼滤波
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动载体环境视觉惯性自适应融合物体姿态测量算法
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作者 王鹏 王丞博 +1 位作者 张宝尚 孙长库 《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第2期218-224,共7页
针对动载体环境下视觉惯性组合姿态测量的过程中,惯性器件噪声时变和突变干扰会使卡尔曼滤波器估计不准确的问题,研究了一种Sage-Husa自适应强跟踪扩展卡尔曼算法。算法采用Sage-Husa自适应滤波来实时估计惯性器件的噪声协方差,引入多... 针对动载体环境下视觉惯性组合姿态测量的过程中,惯性器件噪声时变和突变干扰会使卡尔曼滤波器估计不准确的问题,研究了一种Sage-Husa自适应强跟踪扩展卡尔曼算法。算法采用Sage-Husa自适应滤波来实时估计惯性器件的噪声协方差,引入多重渐消因子来抑制突变干扰,增强融合算法的鲁棒性。实验证明,当存在系统噪声变化和突变干扰时,所提算法优于Sage-Husa自适应扩展卡尔曼算法与强跟踪扩展卡尔曼算法,具有良好的鲁棒性。 展开更多
关键词 姿态测量 视觉惯性融合 自适应强跟踪滤波器 多重渐消因子
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SRCKF-GM-PHD多目标跟踪算法的优化
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作者 齐美彬 伍坤江 +1 位作者 赵谦 徐晋 《现代雷达》 CSCD 北大核心 2023年第4期31-39,共9页
针对平方根容积卡尔曼滤波高斯混合概率假设密度(SRCKF-GM-PHD)算法在高杂波条件下对非线性目标跟踪能力弱的问题,文中首先融入改进灰狼算法,实时调节过程噪声Q和量测噪声R。其次,结合改进的渐消因子思想,实时调整SRCKF-GM-PHD算法中的... 针对平方根容积卡尔曼滤波高斯混合概率假设密度(SRCKF-GM-PHD)算法在高杂波条件下对非线性目标跟踪能力弱的问题,文中首先融入改进灰狼算法,实时调节过程噪声Q和量测噪声R。其次,结合改进的渐消因子思想,实时调整SRCKF-GM-PHD算法中的增益矩阵,提高目标的跟踪精度。此外,为避免算法中止,文中提出动态权重调整策略的改进措施,调整算法中的实际输出残差序列的协方差。最终,形成了融合改进灰狼算法和改进渐消因子的SRCKF-GM-PHD算法。仿真分析对比了四种算法的性能,表明了所提算法在跟踪精度方面的有效性和优越性。 展开更多
关键词 平方根容积卡尔曼 高斯混合概率假设 灰狼算法 渐消因子 目标跟踪
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改进强跟踪EKF算法在MEMS姿态解算中的研究
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作者 陈志旺 姚权允 +2 位作者 吕昌昊 郭金华 彭勇 《高技术通讯》 CAS 2023年第5期467-478,共12页
本文针对四旋翼姿态解算,提出了一种噪声自适应强跟踪扩展卡尔曼滤波算法(ASTEKF)。当机体从平稳状态向机动状态过渡时,由于量测噪声影响会导致算法估计不准确,因此本文首先证明不同时刻新息序列方差满足正交性原理,正交性原理表明,量... 本文针对四旋翼姿态解算,提出了一种噪声自适应强跟踪扩展卡尔曼滤波算法(ASTEKF)。当机体从平稳状态向机动状态过渡时,由于量测噪声影响会导致算法估计不准确,因此本文首先证明不同时刻新息序列方差满足正交性原理,正交性原理表明,量测噪声对观测值的准确性影响很大;其次,引入Sage-Husa噪声自适应估计器较准确估计系统量测噪声均值和方差,使观测值更准确;最后,通过满足正交性原理条件公式计算次优渐消因子,将次优渐消因子引入协方差一步预测运算式中,得到强跟踪滤波器。次优渐消因子的引入使得一步预测协方差矩阵增大,即增大强跟踪扩展卡尔曼滤波器增益,使系统增加对观测值权重,得到更准确的状态估计值。离线仿真实验和在线实物实验结果表明了所设计算法的有效性。 展开更多
关键词 姿态解算 扩展卡尔曼滤波(EKF) 强跟踪滤波器 次优渐消因子 噪声自适应估计器
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基于改进卡尔曼滤波的水产养殖无人船导航方法
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作者 曹莉凌 尚进 曹守启 《传感器与微系统》 CSCD 北大核心 2023年第11期62-65,共4页
针对常规卡尔曼滤波在全球定位系统(GPS)/惯性导航系统(INS)组合导航过程中出现量测数据异常,造成滤波精度下降的问题,提出了利用新息协方差估计值和量测值实时估计渐消因子,利用渐消因子调节卡尔曼方程中预测协方差阵。针对现有渐消因... 针对常规卡尔曼滤波在全球定位系统(GPS)/惯性导航系统(INS)组合导航过程中出现量测数据异常,造成滤波精度下降的问题,提出了利用新息协方差估计值和量测值实时估计渐消因子,利用渐消因子调节卡尔曼方程中预测协方差阵。针对现有渐消因子求解过程繁琐的情况,假设新息理论值与新息预测值相等,求解相应的渐消因子,提出了改进的强跟踪卡尔曼滤波(STKF)算法应用于GPS/INS组合导航,并针对任意设定的水产养殖无人船行驶轨迹,基于仿真平台进行了无人船导航算法的仿真,结果表明,基于求取的渐消因子的STKF算法能有效抑制GPS/INS组合导航过程中滤波发散问题,并且比常规卡尔曼滤波效果更好。 展开更多
关键词 卡尔曼滤波 全球定位系统/惯性导航系统组合导航 渐消因子 新息协方差
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基于改进Sage-Husa自适应滤波算法的SINS/DVL组合导航 被引量:4
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作者 朱天高 刘勇 +2 位作者 李文魁 楼鉴路 祝西枰 《火力与指挥控制》 CSCD 北大核心 2023年第2期38-43,共6页
捷联惯性导航系统(SINS)与多普勒计程仪(DVL)组合导航时需考虑量测数据异常问题。针对该问题,设计一种基于渐消因子动态调整的改进Sage-Husa自适应滤波。此滤波旨在解决自适应滤波估计量测噪声参数性能对渐消因子依赖性强的问题,提升DV... 捷联惯性导航系统(SINS)与多普勒计程仪(DVL)组合导航时需考虑量测数据异常问题。针对该问题,设计一种基于渐消因子动态调整的改进Sage-Husa自适应滤波。此滤波旨在解决自适应滤波估计量测噪声参数性能对渐消因子依赖性强的问题,提升DVL量测信息异常情况下的导航精度。实验结果表明,基于渐消因子动态调整的改进Sage-Husa自适应滤波,在DVL数据异常的复杂环境中仍可具有较好的信息处理能力,导航性能提高显著,实现高精度的组合导航,具有一定的研究与参考价值。 展开更多
关键词 多普勒计程仪 组合导航 DVL数据异常 渐消因子
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基于LM-RLS和渐消因子EKF算法的锂电池SOC估计 被引量:1
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作者 杨潇 王顺利 +3 位作者 徐文华 于春梅 乔家璐 黄俊涵 《控制工程》 CSCD 北大核心 2023年第5期849-855,共7页
为提高复杂工作环境下锂电池荷电状态估计精度,以三元锂离子电池为研究对象,采用限定记忆递推最小二乘法与渐消因子扩展卡尔曼滤波算法相结合进行荷电状态估计。以有限组数据计算当前时刻模型参数,解决数据饱和问题。在扩展卡尔曼滤波... 为提高复杂工作环境下锂电池荷电状态估计精度,以三元锂离子电池为研究对象,采用限定记忆递推最小二乘法与渐消因子扩展卡尔曼滤波算法相结合进行荷电状态估计。以有限组数据计算当前时刻模型参数,解决数据饱和问题。在扩展卡尔曼滤波算法中加入渐消因子,弱化旧数据的影响,实时调整误差协方差矩阵。为验证算法的合理性,建立二阶RC等效模型,对不同工况进行荷电状态估计。验证结果表明,算法估计精确度高且稳定性好。系统稳定后,HPPC、BBDST工况中的荷电状态最大估算误差分别为0.0144和0.0085,且波动范围较小,验证了改进算法估计锂电池荷电状态时的良好性能。 展开更多
关键词 锂电池 二阶RC等效模型 荷电状态 限定记忆递推最小二乘法 渐消因子
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基于改进卡尔曼滤波算法的行人航向角估计 被引量:3
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作者 吴艺旋 张爱军 杨萌 《导航定位与授时》 CSCD 2023年第2期100-107,共8页
基于惯性导航的行人航位推算是一种针对未知环境行人定位的常用方法,然而传感器自身的惯性漂移、噪声特性不确定、动力学模型不准确等因素,会导致航位推算时行人航向角估计精度不高的问题,从而造成行人定位精度的降低。针对上述问题,提... 基于惯性导航的行人航位推算是一种针对未知环境行人定位的常用方法,然而传感器自身的惯性漂移、噪声特性不确定、动力学模型不准确等因素,会导致航位推算时行人航向角估计精度不高的问题,从而造成行人定位精度的降低。针对上述问题,提出了一种多渐消因子强跟踪H_(∞)平方根容积卡尔曼滤波(MSTHSCKF)融合算法。其中H∞思想保证在极端噪声下最小化误差,增强系统鲁棒性,多渐消因子能够避免系统在模型不确定情况下精度的降低,平方根思想确保了协方差矩阵的对称性和半正定性。实验结果表明,与现有滤波算法相比,MSTHSCKF估计的行人航向角具有更高的精度、稳定性和鲁棒性,能够确保更高的行人定位精度。 展开更多
关键词 行人航向角估计 平方根容积卡尔曼滤波 多渐消因子 H∞滤波器 行人航位推算
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Factor-graph-based iterative channel estimation and signal detection algorithm over time-varying frequency-selective fading channels
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作者 赵宏杰 武楠 +2 位作者 王华 李智信 匡镜明 《Journal of Beijing Institute of Technology》 EI CAS 2015年第4期494-500,共7页
The problem of soft-input so,output ( SISO ) detection for time-varying frequency-selec- tive fading channels is considered. Based on a suitably-designed factor graph and the sum-product al- gorithm, a low-complexit... The problem of soft-input so,output ( SISO ) detection for time-varying frequency-selec- tive fading channels is considered. Based on a suitably-designed factor graph and the sum-product al- gorithm, a low-complexity iterative message passing scheme is proposed for joint channel estima- tion, equalization and decoding. Two kinds of schedules (parallel and serial) are adopted in message updates to produce two algorithms with different latency. The computational complexity per iteration of the proposed algorithms grows only linearly with the channel length, which is a significantly de- crease compared to the optimal maximum a posteriori (MAP) detection with the exponential com- plexity. Computer simulations demonstrate the effectiveness of the proposed schemes in terms of bit error rate performance. 展开更多
关键词 factor graph message passing frequency-selective fading channel soft-input soft-out-put (SISO) detection turbo equalization
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冗余捷联惯导软故障检测方法研究
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作者 蔡紫烨 周凌柯 +2 位作者 黄海舟 张永耀 李胜 《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2023年第10期115-122,共8页
针对冗余捷联惯导系统在软故障检测上仍然存在实时性低、检测性能易受环境影响的问题,提出了一种APV/FASPRT算法。首先根据硬件冗余配置构造奇偶空间,对奇偶残差执行SPRT算法,引入了渐消因子与周期重置提高对当前残差信息的跟踪速度;其... 针对冗余捷联惯导系统在软故障检测上仍然存在实时性低、检测性能易受环境影响的问题,提出了一种APV/FASPRT算法。首先根据硬件冗余配置构造奇偶空间,对奇偶残差执行SPRT算法,引入了渐消因子与周期重置提高对当前残差信息的跟踪速度;其次通过APV算法检测故障结束时刻以重置渐消SPRT并提供敏感轴信息;最后针对工程常用的四、六陀螺冗余配置提出了一种基于可容性故障的检测阈值确定方法以增强故障检测的稳定性。仿真结果表明,该算法在软故障检测上分别比GLT、SPRT、APV方法平均检测延迟减少了50.59%、70.21%、2.32%、平均虚警率降低了69.31%、99.33%、64.77%,在增强了软故障检测的实时性的同时减少了无故障时刻的虚警率。 展开更多
关键词 冗余捷联惯导 软故障检测 APV SPRT 渐消因子
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GNSS多系统PPP中强跟踪自适应Kalman滤波的应用
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作者 孔德龙 刘春 +1 位作者 何敏 汪志宁 《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2023年第10期24-31,共8页
精密单点定位(precise point positioning, PPP)技术由于操作简单、定位精度高,现已广泛应用于许多领域。针对PPP解算过程中周围环境改变可能带来的观测噪声和多路径效应,传统滤波算法无法解决其导致的精度下降的问题,本文提出一种强跟... 精密单点定位(precise point positioning, PPP)技术由于操作简单、定位精度高,现已广泛应用于许多领域。针对PPP解算过程中周围环境改变可能带来的观测噪声和多路径效应,传统滤波算法无法解决其导致的精度下降的问题,本文提出一种强跟踪自适应Kalman滤波(strong tracking adaptative Kalman filtering, SAKF)算法,通过引入渐消因子调整预测误差值,同时使用IGGⅢ函数方法重构测量噪声协方差,从而实现PPP解算。实验结果表明,在静态解算时,SAKF定位精度较传统算法提升约20%,在仿动态解算时,SAKF定位精度提升约55%~60%,同时具有更好的收敛稳定性。 展开更多
关键词 精密单点定位 卡尔曼滤波器 自适应估计 渐消因子 测量噪声
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基于渐消因子的自适应发电机动态状态估计 被引量:1
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作者 陈思未 《水电能源科学》 北大核心 2023年第3期198-201,共4页
同步相量测量单元(PMU)可直接测出相量信息,在动态安全监控方面发挥着重要的技术支撑作用。针对PMU量测存在随机误差的问题,提出了一种基于容积卡尔曼滤波(CKF)的发电机动态状态估计方式,主要是将四阶动态方程当作发电机系统方程,将次... 同步相量测量单元(PMU)可直接测出相量信息,在动态安全监控方面发挥着重要的技术支撑作用。针对PMU量测存在随机误差的问题,提出了一种基于容积卡尔曼滤波(CKF)的发电机动态状态估计方式,主要是将四阶动态方程当作发电机系统方程,将次优渐消因子引入CKF中,使残差序列时刻保持正交,提高了估计算法的自适应性,克服了由于发电机模型参数不确定造成的估计结果偏离真实值的缺点,仿真亦验证了所提算法的有效性。 展开更多
关键词 状态估计 PMU CKF 渐消因子 自适应
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基于STCKF-CPHD算法的多RAM类目标跟踪
20
作者 张连仲 《中国惯性技术学报》 EI CSCD 北大核心 2023年第5期510-515,共6页
针对来袭RAM类目标机动能力强、数目多变且受到密集杂波干扰从而导致传统算法跟踪精度下降的问题,提出一种基于势概率假设密度框架下的强跟踪容积卡尔曼滤波算法(STCKF-CPHD)。首先,建立RAM类目标动力学模型,通过一阶马尔可夫过程对目... 针对来袭RAM类目标机动能力强、数目多变且受到密集杂波干扰从而导致传统算法跟踪精度下降的问题,提出一种基于势概率假设密度框架下的强跟踪容积卡尔曼滤波算法(STCKF-CPHD)。首先,建立RAM类目标动力学模型,通过一阶马尔可夫过程对目标外弹道质阻比参数进行建模,得到扩维后滤波器的状态空间模型。然后,引入强跟踪技术,设计带时变渐消因子的STCKF滤波器,解决目标机动导致的模型失配问题。最后,在CPHD的框架下,对目标的质阻比、状态、数量进行联合估计。仿真结果表明,所提算法可以对来袭多RAM类目标进行有效跟踪,目标最优子模型分配(OSPA)距离的跟踪精度相较于STCKF-PHD算法提高了15%。 展开更多
关键词 RAM类目标 质阻比 容积卡尔曼滤波 渐消因子 势概率假设密度
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