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- 衰减记忆迭代不敏卡尔曼滤波算法研究
- 2018年
- 提出了一种基于不敏卡尔曼滤波(UKF)的新方法。该方法首先将迭代策略引入到UKF中,一步预测值通过量测更新之后的状态值确定,然后引入衰减因子提高当前数据的利用比重,逐渐减小旧数据的利用比重,将迭代策略与衰减记忆算法融合。应用于GPS的静态单点定位中,仿真实验表明,新算法能够提供高于传统UKF算法的定位精度和稳定度。
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- 关键词：迭代
- 基于内点法的不敏卡尔曼滤波算法被引量：4
- 2017年
- 针对非线性不等式状态约束滤波问题,提出一种基于内点法的不敏卡尔曼滤波算法。该算法在不敏卡尔曼滤波的基础上结合了优化算法的思想,采用内点优化法求解非线性不等式约束条件下的最优解。在算法实现过程中,引入障碍项,用无约束障碍函数近似化受约束目标函数,采用一个相当小的正数即障碍因子,通过序列极小化方法逐渐减小该障碍因子,经过迭代快速搜索出非线性不等式状态约束问题的近似最优解。对具有约束的航路跟踪系统进行实验仿真,实验结果表明新算法在处理非线性不等式状态约束滤波问题时,能够有效地提高状态估计精度,获得较高的滤波精度,且时间复杂度较低。
- 贺姗师昕
- 关键词：不敏卡尔曼滤波优化算法目标跟踪信息融合
- 运动多平台无源跟踪截尾不敏卡尔曼滤波算法被引量：1
- 2016年
- 针对已有非线性滤波算法用于运动多平台无源跟踪时精度不高的问题,提出了一种新的跟踪算法即截尾不敏卡尔曼滤波(TUKF)算法以改善跟踪性能。该算法对状态先验概率密度函数及测量噪声概率密度函数进行截尾处理,使其变为具有有界支撑集的函数,并在此基础上结合原始状态先验概率密度函数设计了混合先验概率密度函数,然后针对其中的两种先验概率密度函数,分别应用不敏变换计算对应的后验概率密度函数的前两阶矩信息,并对其进行融合处理得到最终状态估计。仿真结果表明相对于几种典型的非线性滤波算法,TUKF算法能有效改善跟踪性能。
- 骆卉子曲长文冯奇
- 关键词：多平台无源跟踪非线性滤波
- 基于动态生成树和改进不敏卡尔曼滤波的传感器网络目标跟踪算法研究被引量：14
- 2015年
- 针对在传感器网络目标跟踪的实际应用中,节点感知的数据与目标真实状态之间通常呈现非线性的特点,提出了一种基于改进不敏卡尔曼滤波的传感器网络目标跟踪算法。通过引入粒子群技术对不敏卡尔曼滤波中δ采样点的分布和收敛速度进行优化,使得δ采样点的分布更加接近目标的真实状态,以提高目标跟踪精度。同时,构建了一个随目标移动而动态生成的树形结构作为算法的执行平台。仿真结果表明,采用动态生成树作为算法执行平台提高了节点资源的利用率,降低了网络能耗,采用粒子群优化后的不敏卡尔曼滤波提高了目标跟踪精度,减少了算法运行时间。
- 蒋鹏宋华华王兴民
- 关键词：目标跟踪粒子群优化
- 基于无偏估计的不敏卡尔曼滤波方法
- 2014年
- 传统不敏卡尔曼滤波方法(UKF)在对极-直角坐标变换中的误差进行分析时,采用了线性近似的简单方式。当量测方位误差较大时,无法准确估计出实际的直角坐标位置与误差协方差矩阵。针对该问题,本文提出了基于无偏估计的UKF(UKF-U),以抑制方位误差对估计结果的影响。仿真实验结果表明,本文方法可有效降低方位误差影响,提升目标跟踪的定位精度。
- 侯书东王志红
- 关键词：不敏卡尔曼滤波无偏估计
- 双向不敏卡尔曼滤波的无源定位算法被引量：1
- 2014年
- 针对不敏卡尔曼滤波算法在单站无源定位的应用中受初始状态误差和可观测条件等影响易产生滤波发散、收敛精度低、收敛速度慢的问题.提出一种双向平方根不敏卡尔曼滤波的无源定位算法.充分利用了平方根不敏卡尔曼滤波算法数值稳定性高的优点,采用后向平滑算法逐次修正状态估计值,从而提高了定位算法对初始状态的鲁棒性.试验结果验证了该算法的有效性.
- 张志敏刘学张维轩
- 关键词：无源定位不敏卡尔曼滤波非线性滤波平方根扩展卡尔曼滤波
- 基于强跟踪的平方根不敏卡尔曼滤波器被引量：3
- 2014年
- 针对不敏卡尔曼滤波器在递推过程中的数值不稳定性以及系统发生突变时跟踪效果不佳的问题,提出一种新的机动目标自适应跟踪算法——基于强跟踪的平方根不敏卡尔曼滤波器(STF-SRUKF)。该算法一方面基于平方根滤波的思想,在递推过程中采用协方差矩阵的平方根代替协方差矩阵本身,以保证数值计算的稳定性;另一方面,基于强跟踪滤波的思想,在递推过程中引入时变渐消因子,实时调节增益矩阵,以增强目标运动发生突变时的跟踪能力。仿真结果表明,STF-SRUKF算法对于突发机动的目标运动模型具有良好的跟踪效果,而且具有较好的稳定性。
- 李中志赵梦于雪莲周云汪学刚
- 关键词：机动目标跟踪
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