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基于新息协方差的自适应渐消卡尔曼滤波器 被引量：46
1
作者 徐定杰 贺瑞 +1 位作者 沈锋 盖猛 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2011年第12期2696-2699,共4页
自适应渐消卡尔曼滤波采用渐消因子抑制滤波器的记忆长度,当系统模型和噪声模型建立不准确时,能够有效地抑制滤波器的发散。但是现有计算渐消因子的方法公式表达复杂,计算过程繁琐,不利于组合导航等一些实时的应用。针对这种情况,提出... 自适应渐消卡尔曼滤波采用渐消因子抑制滤波器的记忆长度,当系统模型和噪声模型建立不准确时,能够有效地抑制滤波器的发散。但是现有计算渐消因子的方法公式表达复杂,计算过程繁琐,不利于组合导航等一些实时的应用。针对这种情况,提出了一种利用新息协方差计算渐消因子的方法,通过渐消因子自适应地调整误差协方差,补偿不完整信息的影响。该方法计算量小,提高了滤波算法的可靠性。最后,仿真结果证明了该方法的有效性。 展开更多
关键词 卡尔曼滤波 渐消因子 新息协方差 自适应算法
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含预测和容错的自适应Kalman目标跟踪 被引量：7
2
作者 戴洪德 邹杰 +3 位作者 徐胜红 王永庭 吴晓男 吴光彬 《南京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第1期108-114,共7页
针对模型不准确时,传统Kalman滤波目标跟踪算法精度有限甚至发散的问题,研究了基于新息协方差在线匹配技术的自适应Kalman滤波算法,提高跟踪精度;并以Kalman滤波估计的目标位置为基础,利用一步Kalman预测得到下一时刻目标可能的位置范围... 针对模型不准确时,传统Kalman滤波目标跟踪算法精度有限甚至发散的问题,研究了基于新息协方差在线匹配技术的自适应Kalman滤波算法,提高跟踪精度;并以Kalman滤波估计的目标位置为基础,利用一步Kalman预测得到下一时刻目标可能的位置范围,避免对整幅后帧图像进行遍历搜索,减小了计算量;为了避免存在干扰时异常量测对目标跟踪的影响,研究了量测信息异常检测算法,以Kalman预测的量测代替异常量测,增强抗干扰能力。实验证明,所提算法能够有效提高目标跟踪的精度和鲁棒性。 展开更多
关键词 目标跟踪 KALMAN滤波 自适应 预测 估计 容错 抗干扰 在线匹配 新息协方差
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基于自适应衰减记忆法的视觉惯性里程计算法
3
作者 罗振耘 佃松宜 钟羽中 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2023年第8期167-170,187,共5页
针对机器人快速运动导致系统先验噪声统计特性与实际不符,严重影响视觉惯性里程计定位精度的问题,提出了一种基于自适应衰减记忆法的视觉惯性里程计算法。利用机器人运动状态方程模糊推理得到衰减因子,实现一种新的选取衰减因子的方法;... 针对机器人快速运动导致系统先验噪声统计特性与实际不符,严重影响视觉惯性里程计定位精度的问题,提出了一种基于自适应衰减记忆法的视觉惯性里程计算法。利用机器人运动状态方程模糊推理得到衰减因子,实现一种新的选取衰减因子的方法;然后利用自适应衰减因子实时修正噪声模型,抑制滤波发散;最后在公开数据集和真实环境下进行实验,该方法整体定位误差在0.6 m内。实验结果表明,所提算法在机器人快速运动时能有效避免滤波发散,对机器人定位性能提升显著。 展开更多
关键词 视觉SLAM 移动机器人定位 卡尔曼滤波 衰减记忆法 新息协方差
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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
4
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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基于新息协方差的机动目标轨迹估计算法研究 被引量：1
5
作者 张强 孙红胜 胡泽明 《信息工程大学学报》 2012年第6期729-733,共5页
针对态势显示系统中机动目标运动状态不确定、卫星定位误差、接收机随机噪声造成的目标轨迹估计精度低的问题。在"当前"统计模型的基础上,提出了一种基于新息协方差的Kalman滤波算法,该算法根据新息协方差的极大似然最优估计... 针对态势显示系统中机动目标运动状态不确定、卫星定位误差、接收机随机噪声造成的目标轨迹估计精度低的问题。在"当前"统计模型的基础上,提出了一种基于新息协方差的Kalman滤波算法,该算法根据新息协方差的极大似然最优估计实现加速度方差的实时估计和自适应调整。仿真结果表明,该算法的估计性能优于常规算法,跟踪精度较高。 展开更多
关键词 态势显示系统 轨迹估计 卡尔曼滤波 新息协方差 校正函数
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基于变权新息协方差的自适应卡尔曼滤波器
6
作者 朱文超 何飞 《西华大学学报（自然科学版）》 CAS 2019年第4期83-87,共5页
针对传统卡尔曼滤波器鲁棒性差,无法实时精确跟踪系统突变状态的现实,设计了一款基于变权新息协方差的自适应卡尔曼滤波器。在传统卡尔曼滤波器的基础上,分析了突变状态无法跟踪的缘由;基于滤波发散判据,分析储备系数与均权新息协方差... 针对传统卡尔曼滤波器鲁棒性差,无法实时精确跟踪系统突变状态的现实,设计了一款基于变权新息协方差的自适应卡尔曼滤波器。在传统卡尔曼滤波器的基础上,分析了突变状态无法跟踪的缘由;基于滤波发散判据,分析储备系数与均权新息协方差之间的关系,对状态突变程度进行分层;基于Sage-Husa估计原理与加权最小二乘准则,对于不同程度的突变状态,采用实时调整各历元新息协方差权重的策略,优化渐消因子,激活滤波增益,增权量测新息。实例研究表明,自适应卡尔曼滤波器鲁棒性强,能够精确跟踪系统突变状态,其状态收敛速度优于抗差卡尔曼滤波器,稳态精度提升了42.05%。 展开更多
关键词 新息协方差 卡尔曼滤波 自适应算法 突变状态 精确跟踪
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基于多重渐消因子的自适应卡尔曼滤波器 被引量：29
7
作者 高伟 李敬春 +1 位作者 奔粤阳 杨晓龙 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2014年第7期1405-1409,共5页
现有计算渐消因子的自适应卡尔曼滤波器得到的通常是标量渐消因子,从而导致各滤波通道具有相同的调节能力,不利于提高滤波精度。针对该问题,提出了一种利用估计均方误差和新息协方差估计值来计算多重渐消因子的方法,通过一组并行工作的... 现有计算渐消因子的自适应卡尔曼滤波器得到的通常是标量渐消因子,从而导致各滤波通道具有相同的调节能力,不利于提高滤波精度。针对该问题,提出了一种利用估计均方误差和新息协方差估计值来计算多重渐消因子的方法,通过一组并行工作的基于限定记忆指数加权的新息协方差估值器来计算渐消因子,并根据估计均方误差把渐消因子分配给各滤波通道,从而提高自适应卡尔曼滤波器整体性能,仿真结果证明了所提方法的有效性。 展开更多
关键词 卡尔曼滤波器 自适应算法 多重渐消因子 限定记忆指数加权法 新息协方差估值器
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GPS/INS组合导航中两步自适应滤波方法 被引量：7
8
作者 易清明 陆景龙 石敏 《航天控制》 CSCD 北大核心 2018年第2期59-64,87,共7页
GPS/INS组合导航实际应用中存在系统模型偏差、噪声模型不确定等问题,导致卡尔曼滤波器无法实现最优滤波效果,严重时甚至导致滤波发散。渐消卡尔曼滤波器和自适应卡尔曼滤波器通过引入单渐消因子和单自适应因子可以部分解决上述问题,但... GPS/INS组合导航实际应用中存在系统模型偏差、噪声模型不确定等问题,导致卡尔曼滤波器无法实现最优滤波效果,严重时甚至导致滤波发散。渐消卡尔曼滤波器和自适应卡尔曼滤波器通过引入单渐消因子和单自适应因子可以部分解决上述问题,但是不足在于单因子只能进行整体调整,不能精确调整各个通道。针对此问题,本论文提出一种2步自适应卡尔曼滤波算法,构造基于残差协方差估计的多重渐消因子和自适应因子对各个通道精确调整,克服动态环境下跟踪性差的局限性。实验结果表明,改进后的自适应卡尔曼滤波算法可以精确调整各通道,增强系统的定位精度、跟踪性能和鲁棒性。 展开更多
关键词 GPS/INS组合导航 自适应卡尔曼滤波器 多重因子滤波 权重调整 残差协方差估计
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