作者:何康辉; 董朝阳 期刊:《系统工程与电子技术》 2020年第03期
针对高阶容积卡尔曼滤波在无人机导航等高维非线性系统中存在较大高阶采样误差的问题,提出了一种基于正交变换的五阶容积卡尔曼滤波(orthogonal transformed fifth-order cubature Kalman filter,OT5-CKF)。利用三角函数的正交性特点,对原有的容积点进行适当的容积变换,将变换后的容积点代入容积卡尔曼滤波(cubature Kalman filter,CKF)模型中。经分析,新的容积点可以极大地避免高维系统的高阶采样误差。最后,以无人机GPS/INS组合...
作者:唐杰; 张文征; 温雷; 谷玉田; 陈学国 期刊:《石油学报》 2019年第12期
单点高密度地震资料的波场信息丰富,但同时存在信噪比较低、有效信号严重混杂在噪声中的问题。经典核回归法可以在地震数据中同相轴连续的区域获得近似最佳的滤波效果,但在同相轴突变区域容易造成边缘模糊。为了更有效地处理地震数据,研究了正则化局部自适应核回归(RLASKR)方法进行随机噪声压制。传统核回归法将空间距离作为唯一的回归函数影响因素,而正则化局部自适应核回归方法综合考虑了空间距离和灰度距离,核函数的形状随着不...
作者:王光; 邱云飞; 李红霞 期刊:《信息技术与网络安全》 2009年第17期
针对基于均值筛选的粒子滤波算法MPF,利用无迹卡尔曼粒子滤波产生一步预测。在重采样阶段,利用对粒子按照权值大小进行排序的确定性重采样策略。为了克服样本耗尽问题.在统计所有粒子权值的均值后,对于权值小于均值的粒子进行一步权值平缓化变异。仿真实验表明MPF精确度优于其他5种流行的滤波算法。
作者:Guang; Yu; LI; Ke; WANG 期刊:《数学学报》 2010年第03期
我们将专注于 1-dimensional 非线性过滤问题,它以一个随机的微分方程允许一个明确的答案为。关键词它 ? 鈥檚 公式 - 过滤 - 随机的微分方程先生(2000 ) 题目分类 60H05 - 中国(资助号码 10701020 ) 的 NNSF 支持的 93E11,和 Wenzhou 大学 Oujiang 学院的 NNSF (资助没有。JSKY09004 )
作者:吴江飞; 雷辉; 王世忠 期刊:《测绘工程》 2008年第06期
研究一种新型的非线性滤波理论,即Unscented卡尔曼滤波(UKF),同时为了获得更高的计算效率和确保协方差阵的非负定性,研究了平方根UKF。将UKF和平方根UKF应用到星载GPS卫星定轨中,实际算例表明UKF和平方根UKF的性能要优于常用的推广卡尔曼滤波的性能。
作者:杨阳; 蔡正谊; 陈升泽; 赵帅 期刊:《兵器装备工程学报》 2019年第02期
以视线角速率的解耦算法为基础设计扩展卡尔曼滤波器,解决了捷联导引头视线角速率无法测量,求导提取误差较大的问题,同时有效减少了传统卡尔曼滤波算法线性化误差对系统的影响。将估计得到的视线角速率与比例导引律相结合应用于末制导武器,具有较高的精度和动态性能,能满足打击机动目标的要求。
作者:傅惠民; 杨海峰; 文歆磊 期刊:《控制与信息技术》 2019年第05期
针对深空探测、制导与控制、故障诊断中状态方程为强非线性(不能线性化)并且含有未知输入(系统误差)的情况,文章提出了一种非线性自识别自校准滤波方法,并分别结合秩采样和Sigma点采样方法,详细讨论了秩采样自识别自校准Kalman滤波和Sigma点采样自识别自校准Kalman滤波。该方法能对非线性状态方程中是否含有未知输入进行自动识别,在确认存在未知输入后再对该未知输入进行估计和补偿,这样既能有效消除状态方程中的系统误差影响,又能...
作者:单志超; 林春生; 涂方明; 董华玉 期刊:《探测与控制学报》 2008年第02期
针对现有的盲分离算法在噪声背景中分离性能下降的问题,分析了一定约束条件下白噪声背景中的盲分离输出结果,分析显示盲分离输出信号可以近似看作源信号与高斯白噪声的叠加。Lee滤波器是一种基于边缘保持的非线行滤波器,能滤除高斯白噪声而保持信号的边缘特性。通过Lee滤波器对上述特定约束条件下白噪声背景中的盲分离输出信号进行滤波,可改善盲分离输出信号的波形,并以调制信号为例进行了仿真验证。
作者:刘振亚; 高敏; 许路铁 期刊:《探测与控制学报》 2017年第06期
针对全捷联制导弹药视线角不能直接测量的问题,提出基于容积卡尔曼滤波(Cubature Kalman Filter,CKF)的全捷联制导信息估计算法。该算法根据制导弹药弹道特性以及弹目相对运动特性,建立弹体运动模型及弹目视线模型作为状态模型;利用弹体与目标的几何关系以及坐标系间的转换关系得到的惯性系下的弹目视线角度,建立量测模型;针对所建立模型非线性程度较高的特点,采用容积卡尔曼滤波的方法对弹体姿态角以及弹目视线角进行滤波估计。建...
本文从Kalman滤波到粒子滤波详细论述了非线性滤波理论的发展过程。在论述传统非线性滤波缺点的基础上,指出了非线性滤波革新的两条发展思路——非Taylor展开的线性变换及非线性变换出发,分别对Unscented滤波、粒子滤波和神经网络滤波等近年来最具特色的新方法进行介绍和评述。通过分析这些方法的工作原理、性能特点、必要性和可行性,将非线性滤波最新进展的思想传承、本质内涵、地位与作用予以展现,指出各方法的现存问题、发展潜...
作者:盛琥; 赵温波; 张远 期刊:《电子学报》 2018年第03期
最佳线性无偏估计(BLUE,Best Linear Unbiased Estimation)滤波用于雷达目标跟踪时,有计算量小,置信度高等优点.但是当互斜距测量误差较大时,BLUE滤波会产生非高斯转换量测,导致跟踪精度降低.为解决此问题,对其量测转换模型进行修正:通过引入方位预测,减小方位误差三角函数的非线性影响,得到准高斯分布的转换量测.分析视线坐标系下BLUE滤波的性能,推导引入方位预测的条件,给出改进算法工作流程.推导三坐标雷达下的滤波模型参数,提...
作者:马春; 张秋昭; 杨威 期刊:《测绘科学》 2018年第12期
针对容积卡尔曼滤波(CKF)在递推过程中易出现状态协方差阵非正定性导致计算发散的现象,该文推导了一种基于奇异值分解的容积卡尔曼滤波算法(SVD-CKF)。该算法基于CKF的理论框架,采用奇异值分解代替标准CKF中的Cholesky分解,兼具奇异值分解算法的数值鲁棒性强和CKF精度高、实现简单等优点,解决了CKF在滤波过程中易出现状态协方差阵非正定性引起的计算发散的问题。同时推导了标准CKF、平方根CKF(SR-CKF)和SVD-CKF等不同滤波算法的具...
作者:姜雪原; 马广富; 胡庆雷 期刊:《哈尔滨工程大学学报》 2005年第04期
针对矢量观测的三轴稳定卫星的姿态估计问题,提出了一种改进的UKF(unscented Kalman filter)滤波算法.它通过引入简化球形分布Sigma点UT变换(SSUT),使得Sigma点的数量减少,从而在与UKF算法估计精度相当的情况下,计算量大大减少.同时,该算法依据姿态四元数与修正罗德里格参数之间的变换关系以及Sigma点的本质属性,保证了在姿态估计过程中四元数满足归一化约束,并且给出了过程噪声方差阵的选取方法.与扩展卡尔曼滤波(EKF)相比,无需计...
作者:田学民; 李乔; 田琪; 虞庐松 期刊:《土木工程学报》 2004年第09期
根据伊藤随机微分方程,利用双线性滞后特性的统一微分方程表达式,按随机等效线性化法导出了双线性滞后结构的线性滤波器,然后利用提出的双线性滞后特性分段微分方程表达式,导出了无须进行积分计算的双线性滞后结构的分段线性滤波器,简化了计算。为了考察该方法的计算精度,给出了算例,并与数字模拟的结果进行了对比。
作者:蔡宗平; 牛创; 戴定成 期刊:《现代防御技术》 2015年第06期
IMM算法中采用的运动模型多为线性,针对这一情况,首先对容积卡尔曼滤波(cubature Kalman filter,CKF)算法进行了简化,通过理论推导证明,简化CKF算法的时间更新结果与KF算法的一步预测结果一致。然后对简化算法进行了计算复杂度分析,分析结果表明简化算法的复杂度要远低于CKF。进而将简化的CKF算法与IMM算法相结合,提出了一种基于简化CKF的IMM算法,最后通过机动目标跟踪实验对新算法进行了仿真,实验结果表明,新算法在没...
作者:赵明亮; 汪立新; 关永祥; 单钧麟 期刊:《现代防御技术》 2019年第01期
针对传统低阶容积卡尔曼滤波非线性滤波精度较低的问题,提出一种基于七阶球面单形-径向容积准则的高阶容积卡尔曼滤波算法。将非线性函数的高斯加权积分分解为球面积分和径向积分,采用基于正则单形变换群的七阶球面单形准则计算球面积分,使用矩匹配法求积分准则计算径向积分,推导出七阶球面单形-径向容积求积分准则。将准则代入一般非线性滤波框架,得到七阶球面单形-径向容积卡尔曼滤波算法。仿真表明,算法可获得高于传统三阶、五...
作者:盛琥; 赵温波 期刊:《弹箭与制导学报》 2018年第06期
纯方位定位是重要的无源定位手段,受几何布局等因素影响,其定位精度不高。为实现快速高精度估计,研究双站纯方位定位中的BLUE滤波模型。建立直角坐标系中的量测转换模型,分析量测转换误差统计规律,推导双站纯方位定位的BLUE滤波器。与其它经典算法的性能对比表明:BLUE滤波能估计出量测转换误差的高阶项,其性能优于EKF,而计算量低于UKF,在不同状态噪声下都能最优滤波,有较好的实用前景。
作者:李言武; 张卫明 期刊:《电子测量与仪器学报》 2019年第06期
针对高斯型非线性滤波器在大初始估计误差和/或小量测误差条件下的估计性能恶化问题,提出一种新的高斯型非线性滤波器设计方法。从优化角度出发,将当前时刻状态视为未知参数,以高斯假设下状态-观测联合概率分布密度的对数作为代价函数,基于一阶线性化和牛顿下降方法推导了迭代观测更新方程,在此基础上设计了一种迭代型高斯非线性滤波器。通过典型仿真算例将所提算法与几种经典滤波器及近期提出的几种迭代型高斯滤波器进行了性能对...