基于改进型ASRCKF算法的锂离子电池荷电状态估计 被引量：8

1

作者 步传宇 姜昆 +1 位作者 任军 王凯 《广东电力》 2020年第10期16-25,共10页

针对锂电池荷电状态(state of charge,SOC)估计中由先验噪声统计特性未知导致的估计精度不高和鲁棒性差的问题,以二阶Thevenin等效电池模型为研究对象,提出一种改进型自适应平方根容积卡尔曼滤波器(adaptive square-root cubature Kalma... 针对锂电池荷电状态(state of charge,SOC)估计中由先验噪声统计特性未知导致的估计精度不高和鲁棒性差的问题,以二阶Thevenin等效电池模型为研究对象,提出一种改进型自适应平方根容积卡尔曼滤波器(adaptive square-root cubature Kalman fliter,ASRCKF)。改进型ASRCKF算法使用有偏噪声估值器对系统噪声和观测噪声协方差进行自适应更新,保证了协方差矩阵的非负定性。仿真结果表明,改进型ASRCKF算法能够准确地估算出锂电池SOC值,预测误差保持在1.4%以内,具有良好的鲁棒性和收敛性。 展开更多

关键词 锂电池 荷电状态 噪声自适应 有偏噪声估值器 改进型自适应平方根容积卡尔曼滤波器

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基于模板修正和自适应Kalman预测的刚性目标跟踪

2

作者 刘静 王军宁 范乐伟 《现代电子技术》 2008年第3期154-157,共4页

目前在远景刚性目标的跟踪中,由于长序列图像具有亮度动态范围大及背景噪声大的特点,当前模板的尺寸和位置往往不能有效代表目标,从而使目标的预测和相关搜索产生误差累积;另外,Kalman预测常因过程噪声与模型不匹配使其对机动目标跟踪... 目前在远景刚性目标的跟踪中,由于长序列图像具有亮度动态范围大及背景噪声大的特点,当前模板的尺寸和位置往往不能有效代表目标,从而使目标的预测和相关搜索产生误差累积;另外,Kalman预测常因过程噪声与模型不匹配使其对机动目标跟踪适应性差。对上述问题进行研究提出了一种基于区域增长的模板修正方法,并对Kalman预测中过程噪声自适应的方法进行了仿真。结果表明,这种新的模板修正方法具有良好的尺寸及位置自适应能力和抗背景噪声能力,而且过程噪声的自适应也有效提高了Kalman预测的准确度,对目标跟踪具有指导作用。 展开更多

关键词 目标跟踪 区域增长 噪声自适应 KALMAN预测

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变分贝叶斯自适应容积卡尔曼的SLAM算法 被引量：14

3

作者 张抒扬 董鹏 敬忠良 《哈尔滨工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第4期12-18,共7页

在观测噪声参数未知或变化时,传统的同步定位与建图(SLAM)算法性能会下降,为了让SLAM算法性能在上述条件下不受影响同时具有较高的精度,基于此提出了一种基于变分贝叶斯噪声自适应容积卡尔曼滤波的SLAM算法(VB-ACKF-SLAM).该算法采用逆W... 在观测噪声参数未知或变化时,传统的同步定位与建图(SLAM)算法性能会下降,为了让SLAM算法性能在上述条件下不受影响同时具有较高的精度,基于此提出了一种基于变分贝叶斯噪声自适应容积卡尔曼滤波的SLAM算法(VB-ACKF-SLAM).该算法采用逆Wishart分布对未知观测噪声参数建模,采用容积积分方法近似非线性变换的均值和方差,并利用变分贝叶斯滤波实现对移动机器人状态和未知观测噪声参数的联合后验概率的估计.该算法有效地解决了在观测噪声参数未知或变化时,传统滤波算法出现的滤波发散问题.仿真实验结果表明,在观测噪声参数未知或变化时,与基于容积卡尔曼滤波的SLAM算法(CFK-SLAM)、无迹卡尔曼滤波的SLAM算法(UKF-SLAM)、扩展卡尔曼滤波的SLAM算法(EKF-SLAM)相比,VB-ACKF-SLAM算法的定位准确率得到了较大的提高,证明了该算法的有效性. 展开更多

关键词 SLAM 容积卡尔曼滤波 移动机器人 噪声自适应 变分贝叶斯

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基于改进无迹卡尔曼滤波的锂电池SOC在线估计 被引量：11

4

作者 陈则王 杨丽文 +1 位作者 赵晓兵 王友仁 《计量学报》 CSCD 北大核心 2019年第1期40-48,共9页

针对无迹卡尔曼滤波算法对电池模型敏感并且容易受到不确定噪声干扰的问题,提出了基于改进的无迹卡尔曼滤波算法(improved unscented Kalman filter,IUKF),提高电池荷电状态(state of charge,SOC)估计精度和鲁棒性能。首先,对锂离子电... 针对无迹卡尔曼滤波算法对电池模型敏感并且容易受到不确定噪声干扰的问题,提出了基于改进的无迹卡尔曼滤波算法(improved unscented Kalman filter,IUKF),提高电池荷电状态(state of charge,SOC)估计精度和鲁棒性能。首先,对锂离子电池进行建模并完成参数离线辨识;其次,对模型参数进行敏感性分析,研究不同参数对SOC估计效果的影响程度,为模型参数自适应对象的选取提供依据;随后,研究了包含模型自适应算法和噪声自适应算法在内的IUKF算法实现过程;最后,通过物理实验对比分析了IUKF与其它算法的实际估计效果。实验结果表明:该方法估计误差小于1. 79%,鲁棒性能良好。 展开更多

关键词 计量学 荷电状态估计 锂离子电池 无迹卡尔曼滤波 模型自适应 噪声自适应

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点目标视频跟踪中的噪声自适应卡尔曼滤波器 被引量：11

5

作者 李力行 黄永梅 +1 位作者 王强 贺东 《电子测量技术》 2017年第6期170-174,共5页

针对卡尔曼滤波器在实用过程中所遇到的运动模型选择以及噪声给定问题,基于视频点目标的特征,提出了一种点目标视频跟踪中的噪声自适应卡尔曼滤波算法。该算法结合双步动态模型,在滤波过程中根据速度的相关系数调整运动模型参数,使运动... 针对卡尔曼滤波器在实用过程中所遇到的运动模型选择以及噪声给定问题,基于视频点目标的特征,提出了一种点目标视频跟踪中的噪声自适应卡尔曼滤波算法。该算法结合双步动态模型,在滤波过程中根据速度的相关系数调整运动模型参数,使运动模型更加切合实际。此外,该算法结合运动模型以及观测数据对一段时间的过程噪声进行估计,同时基于成像特性,利用单帧图像中灰度值的分布,对单次观测的观测噪声进行实时估计,实现过程噪声和观测噪声的自适应。根据在外场进行的仿真实验和实际跟踪实验结果,文中所提出的方法能够有效地保证跟踪精度。 展开更多

关键词 卡尔曼滤波 噪声自适应 点目标

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基于噪声估计的自适应开关型中值滤波器 被引量：8

6

作者 徐少平 杨荣昌 刘小平 《光电子．激光》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第4期792-800,共9页

提出了一种基于噪声估计的自适应开关型中值滤波器(IASMNE,improved adaptive switching median filter based on noise estimation)。IASMNE以图像经小波变换后在不同尺度和不同方向提取的子带滤波系数值的统计信息构成刻画图像受噪声... 提出了一种基于噪声估计的自适应开关型中值滤波器(IASMNE,improved adaptive switching median filter based on noise estimation)。IASMNE以图像经小波变换后在不同尺度和不同方向提取的子带滤波系数值的统计信息构成刻画图像受噪声干扰程度的特征矢量,在大量噪声图像上获得的特征矢量为学习数据集,并利用支持向量回归(SVR)分析实现对图像中噪声比例的准确估计。基于此,IASMNE对高、中、低不同噪声比例图像启动不同的滤波策略,并灵活设置滤波参数。大量实验表明,与其它开关型滤波器相比,IASMNE能够合理地根据图像噪声干扰程度进行最佳滤波,尤其是对于大于70%的椒盐噪声(SPN)能够大幅度提高图像质量。 展开更多

关键词 图像降噪 椒盐噪声(SPN) 噪声估计 噪声自适应 开关型中值滤波

原文传递

基于变分贝叶斯优化的近邻采样PF-SLAM算法 被引量：3

7

作者 袁帅 刘同健 +2 位作者 栾方军 张凤 吴健 《中国惯性技术学报》 EI CSCD 北大核心 2022年第1期96-103,共8页

针对移动机器人同时定位与地图构建(SLAM)中观测噪声随时间变化及粒子滤波(PF)中粒子多样性易丧失问题,提出基于变分贝叶斯优化的近邻采样PF-SLAM算法。采用高斯混合模型对时变的观测噪声建模,使用变分贝叶斯方法,迭代估算出混合模型中... 针对移动机器人同时定位与地图构建(SLAM)中观测噪声随时间变化及粒子滤波(PF)中粒子多样性易丧失问题,提出基于变分贝叶斯优化的近邻采样PF-SLAM算法。采用高斯混合模型对时变的观测噪声建模,使用变分贝叶斯方法,迭代估算出混合模型中的未知参数;同时根据粒子权重将粒子划分为保留粒子和调整粒子,通过两种粒子间的近邻位置分布关系优化调整粒子位置,在处理时变观测噪声同时,解决粒子多样性丧失问题,使得优化的粒子集更好地表示机器人位置概率分布。实验表明,改进算法与传统PF-SLAM算法相比,定位与建图误差降低76%,较期望最大化算法下的定位与建图误差降低了54%,进一步验证了所提算法的可行性与有效性,为移动机器人同时定位与建图提供一定参考。 展开更多

关键词 粒子滤波 近邻采样 变分贝叶斯 噪声自适应 同时定位与建图

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基于NA-EKF的分布式驱动电动汽车行驶状态估计研究 被引量：9

8

作者 耿国庆 韦斌源 +2 位作者 江浩斌 华一丁 吴镇 《汽车工程》 EI CSCD 北大核心 2018年第7期770-776,共7页

精确的行驶状态估计对分布式驱动电动汽车(DDEV)的纵、横向稳定性控制具有至关重要的意义。本文中应用噪声自适应扩展卡尔曼滤波(NA-EKF)算法对DDEV行驶状态进行估计。该算法充分利用观测信号的实时统计信息,通过监测滤波器新息和残差... 精确的行驶状态估计对分布式驱动电动汽车(DDEV)的纵、横向稳定性控制具有至关重要的意义。本文中应用噪声自适应扩展卡尔曼滤波(NA-EKF)算法对DDEV行驶状态进行估计。该算法充分利用观测信号的实时统计信息,通过监测滤波器新息和残差的动态变化,不断修正状态噪声方差和量测噪声方差,从而调整滤波器增益、状态预测值和观测值在滤波后的状态值中的比例,提高状态估计精度。最后利用车辆动力学仿真软件ve DYNA对本文应用的算法进行了仿真验证,结果表明:与EKF相比,该算法可有效克服先验统计信息不准确和复杂工况下造成估计不准确的问题,状态量估计的平均误差不超过27%,均方根误差不超过26%,峰值相对误差较小。 展开更多

关键词 分布式驱动 行驶状态 噪声自适应-扩展卡尔曼滤波

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卫星不足情况下低成本MEMS-INS/GPS伪松组合导航 被引量：2

9

作者 李灿 沈强 +2 位作者 汪立新 左凯 田颖 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第4期869-878,共10页

为了解决GPS可观测卫星不足情况下低成本微电子机械-惯性导航系统/全球定位系统(MEMS-INS/GPS)组合导航精度维持问题,提出基于灰色模型和自适应卡尔曼滤波的MEMS-INS/GPS伪松组合导航方法。以MEMS-INS/GPS松组合导航模式为框架,建立了... 为了解决GPS可观测卫星不足情况下低成本微电子机械-惯性导航系统/全球定位系统(MEMS-INS/GPS)组合导航精度维持问题,提出基于灰色模型和自适应卡尔曼滤波的MEMS-INS/GPS伪松组合导航方法。以MEMS-INS/GPS松组合导航模式为框架,建立了伪松组合导航系统的状态空间模型。基于MEMS-INS/GPS的历史观测数据,使用灰色模型对MEMSINS/GPS观测差值进行预测,称为系统伪观测量。当GPS可观测卫星充分时,使用噪声自适应估计卡尔曼滤波对MEMS-INS/GPS进行松组合导航;当GPS可观测卫星不足时,使用噪声自适应估计卡尔曼滤波依据系统伪观测量,将MEMS-INS/GPS进行伪松组合导航。以车载低成本MEMSINS/GPS组合导航系统为例进行仿真和实验验证,结果表明:当GPS可观测卫星不足时,传统的MEMS-INS/GPS松组合导航精度迅速下降并发散,而MEMS-INS/GPS伪松组合导航精度与GPS正常工作时的导航精度相差不大,维持了较高精度的导航状态。 展开更多

关键词 伪松组合导航 导航精度维持 灰色预测模型 噪声自适应估计 卡尔曼滤波

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基于三轴加速度传感器的速度测量方法研究与实现 被引量：6

10

作者 张敏 姜秀柱 +1 位作者 陈伟 周军娜 《传感器与微系统》 CSCD 2018年第6期122-125,128,共5页

针对电梯、起重机等低速运动的大型机械的速度测量,提出了一种基于三轴加速度检测的速度测量方法并设计了速度测量系统。针对大型机械在移动物体时的变加速运动特点,以及移动过程中载荷变化和运动物体摆动、抖动等对检测数据的干扰,提... 针对电梯、起重机等低速运动的大型机械的速度测量,提出了一种基于三轴加速度检测的速度测量方法并设计了速度测量系统。针对大型机械在移动物体时的变加速运动特点,以及移动过程中载荷变化和运动物体摆动、抖动等对检测数据的干扰,提出了一种噪声自适应卡尔曼滤波算法,对加速度数据进行滤波处理,并针对计算过程中产生的累积误差,提出了零值误差自适应补偿方法。实验结果表明:检测方法可以实现对低速机械物体速度的测量,经滤波处理后的数据平滑稳定,测量精度能够满足系统要求。 展开更多

关键词 三轴加速度传感器 速度测量 噪声自适应卡尔曼滤波 累积误差处理

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基于自适应容积卡尔曼滤波的路面附着系数识别 被引量：1

11

作者 亓佳敖 冯静安 万文康 《石河子大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2023年第3期274-278,共5页

路面附着系数是车辆行驶稳定性的关键参数之一,精确识别车辆行驶时的路面附着系数是决定车辆安全性能优劣的重要前提。相较通过测量路面物理量的Cause-Based识别方法,基于动力学响应的Effect-Based识别方法受客观环境的影响较小,且经济... 路面附着系数是车辆行驶稳定性的关键参数之一,精确识别车辆行驶时的路面附着系数是决定车辆安全性能优劣的重要前提。相较通过测量路面物理量的Cause-Based识别方法,基于动力学响应的Effect-Based识别方法受客观环境的影响较小,且经济成本更为节约。本文结合车辆动力学响应与Dugoff轮胎模型公式,基于极大值后验估计(MAP)原理和观测信息对量测噪声的统计特性进行在线估计,并将其嵌入容积卡尔曼(CKF)中构建自适应容积卡尔曼(NACKF)路面附着系数估计器,提高算法的估计精度。CarSim-Simulink仿真试验结果表明,在高附着路面下NACKF算法的估计精度较之传统四维UKF和CKF分别提高了0.001 7和0.000 55,而在对接路面下估计精度较之传统UKF和CKF分别提高了0.172 3和0.039。 展开更多

关键词 电动汽车 路面附着系数 自适应容积卡尔曼滤波 极大值后验估计

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改进强跟踪EKF算法在MEMS姿态解算中的研究

12

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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Sage自适应滤波在航空重力数据处理的应用 被引量：4

13

作者 郑崴 张贵宾 +2 位作者 陈涛 索奎 李瑞 《物探与化探》 CAS CSCD 2015年第B12期84-90,共7页

航空重力测量数据存在大量的干扰噪声,卡尔曼滤波是消除干扰、获得高精度重力异常的一种滤波方法。针对标准卡尔曼滤波精度依赖于先验量测噪声统计信息的问题,以Sage-Husa自适应卡尔曼滤波算法为基础,结合固定区间平滑,设计了量测噪声... 航空重力测量数据存在大量的干扰噪声,卡尔曼滤波是消除干扰、获得高精度重力异常的一种滤波方法。针对标准卡尔曼滤波精度依赖于先验量测噪声统计信息的问题,以Sage-Husa自适应卡尔曼滤波算法为基础,结合固定区间平滑,设计了量测噪声自适应的卡尔曼平滑滤波器,利用卡尔曼滤波及自适应卡尔曼平滑滤波对模型数据进行了滤波试验。试验结果说明,固定区间平滑的应用可以消除因滤波器未收敛造成的滤波误差,当量测噪声信息不明时,量测噪声自适应卡尔曼滤波器能够获得准确的滤波结果,其滤波精度高于标准卡尔曼滤波器。 展开更多

关键词 航空重力测量 卡尔曼滤波 Sage-Husa算法 量测噪声自适应 固定区间平滑

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基于NACKF的分布式驱动电动汽车轮胎侧向力与质心侧偏角估计 被引量：4

14

作者 汪葵 殷国栋 +3 位作者 耿可可 董昊轩 卢彦博 张凤娇 《机械工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第22期103-112,共10页

针对传统容积卡尔曼滤波算法在进行车辆关键状态估计时要求噪声统计特性已知的问题,提出一种噪声自适应容积卡尔曼滤波(Noise adaptive cubature Kalman filter,NACKF)算法来进行车辆关键状态的估计。基于次优无偏极大后验估计器对量测... 针对传统容积卡尔曼滤波算法在进行车辆关键状态估计时要求噪声统计特性已知的问题,提出一种噪声自适应容积卡尔曼滤波(Noise adaptive cubature Kalman filter,NACKF)算法来进行车辆关键状态的估计。基于次优无偏极大后验估计器对量测噪声协方差进行实时更新并将其嵌入到标准容积卡尔曼算法中实现自适应容积卡尔曼滤波。针对车辆不同子系统间耦合特性对滤波精度的影响,构建双重自适应容积卡尔曼滤波器分别进行侧向力与质心侧偏角的估计,两者在估计过程中互为输入构成闭环反馈,利用分布式模块化结构弱化系统耦合特性对估计精度的影响,实现轮胎侧向力与质心侧偏角的实时准确估计。利用Simulink-Carsim联合仿真平台进行仿真验证和实车试验验证。结果表明,基于双重自适应容积卡尔曼滤波的估计算法相对标准容积卡尔曼滤波估计精度更高,较好地改善了传统容积卡尔曼滤波器在噪声先验统计特性未知条件下非线性滤波精度下降的问题。 展开更多

关键词 噪声自适应容积卡尔曼滤波 轮胎侧向力 质心侧偏角 分布式驱动电动汽车

原文传递

一种改进的星上高光谱异常检测算法研究 被引量：2

15

作者 李恪 姚崇斌 +2 位作者 徐红新 谢宝蓉 尚吉扬 《上海航天》 CSCD 2017年第3期47-51,共5页

为解决传统RX异常检测算法导致的星上高光谱图像异常检测准确率低、成本高等问题,对一种改进的星上高光谱异常检测算法进行了研究。在传统RX异常检测算法的基础上,用噪声自适应主成分变换对原始图像进行变换,选择变换后大于设定的合适... 为解决传统RX异常检测算法导致的星上高光谱图像异常检测准确率低、成本高等问题,对一种改进的星上高光谱异常检测算法进行了研究。在传统RX异常检测算法的基础上,用噪声自适应主成分变换对原始图像进行变换,选择变换后大于设定的合适信噪比阈值的数据;用局部正交子空间投影(LOSP)算法将相应数据投影到正交子空间获得图像残差数据,通过抑制背景等强干扰信息而突出小概率的异常目标信息;用空域滤波方法提取残差数据的特征,将大部分图像信息以某种标准集中于少数的主成分;对获得的波段子集用中值滤波器滤波,消除噪声干扰;用RX异常检测算子对滤波后的波段子集进行异常目标检测。试验结果证明了算法的有效性,算法通过数据量压缩,降低维度、抑制干扰信息,减少了异常检测处理的数据量以提高异常检测效率和精度。 展开更多

关键词 星载探测 高光谱 异常检测 局部正交子空间投影 RX异常检测算法 噪声自适应主成分变换 信噪比 阈值

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自适应线性预测图像椒盐噪声去除方法 被引量：2

16

作者 王钰 魏学业 +1 位作者 肖硕 吴小进 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2011年第3期163-165,共3页

针对灰度图像中的椒盐噪声,提出了一种基于自适应权值与线性预测方法相结合的噪声去除方法。用椒盐噪声模型确定图像中的噪声点,以及噪声点所在滤波窗口内的噪声密度,在密度较小时利用设计的权值函数进行加权平均计算,以达到去噪声的目... 针对灰度图像中的椒盐噪声,提出了一种基于自适应权值与线性预测方法相结合的噪声去除方法。用椒盐噪声模型确定图像中的噪声点,以及噪声点所在滤波窗口内的噪声密度,在密度较小时利用设计的权值函数进行加权平均计算,以达到去噪声的目的;在噪声密度较大时,利用线性预测方法预测噪声点所在位置的灰度值,以实现去噪。对于非噪声点像素则不做处理,较好地保持了图像的细节。实验结果表明,与同类方法相比,此方法有良好的去噪性能。 展开更多

关键词 椒盐噪声 自适应权值 线性预测

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一种基于谱减的声纳噪声自适应消除方法 被引量：1

17

作者 刘贯领 《声学技术》 CSCD 2011年第5期399-402,共4页

噪声自适应消除是声纳信号处理的重要研究内容之一。传统的噪声自适应抵消算法需要单独的阵列(阵元)以获得不含期望信号的参考噪声信号,这在实际工程应用中往往是不现实的。提出在不增加阵元的情况下,通过相邻两个阵元输出信号进行加权... 噪声自适应消除是声纳信号处理的重要研究内容之一。传统的噪声自适应抵消算法需要单独的阵列(阵元)以获得不含期望信号的参考噪声信号,这在实际工程应用中往往是不现实的。提出在不增加阵元的情况下,通过相邻两个阵元输出信号进行加权处理,合成一路不包含给定方向信号的噪声信号;同时,借鉴语音信号处理中普遍应用的谱减降噪处理方法,达到噪声自适应抵消的目的。 展开更多

关键词 谱减 噪声自适应抵消 声纳 波束域

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量测噪声自适应平方根TCKF姿态数据融合算法

18

作者 钱镭源 许国强 +1 位作者 曹文涛 唐明涛 《测绘与空间地理信息》 2022年第10期54-57,共4页

为了提高微电机系统(Micro-Electro-Mechanical Systems,MEMS)器件的姿态解算精度,本文提出了一种量测噪声自适应平方根正交变换容积卡尔曼滤波(Adaptive-Square Root Transformed Cubature Kalman Filter,ASRTCKF)姿态数据融合算法。... 为了提高微电机系统(Micro-Electro-Mechanical Systems,MEMS)器件的姿态解算精度,本文提出了一种量测噪声自适应平方根正交变换容积卡尔曼滤波(Adaptive-Square Root Transformed Cubature Kalman Filter,ASRTCKF)姿态数据融合算法。该算法对MEMS器件中的加速度计、陀螺仪和磁力计输出的数据进行数据融合,以TCKF作为基础算法,采用QR分解更新误差协方差矩阵的平方根进行滤波运算,并通过渐消记忆Sage-Husa噪声估计方法对量测噪声进行实时估计。实验结果表明,该算法使姿态测量系统的估计误差至少降低了79.6%,不但避免了因误差协方差矩阵非正定导致算法异常终止的情况,而且解决了系统因量测噪声未知造成的状态估计精度急剧下降问题,具有比TCKF和SRTCKF更高的精度和鲁棒性。 展开更多

关键词 微电机系统 姿态解算 正交变换容积卡尔曼滤波 量测噪声自适应 平方根滤波

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基于ASRCKF算法的锂电池SOC估算

19

作者 朱浩 段洋 《机械设计与制造》 北大核心 2021年第4期53-55,61,共4页

针对平方根容积卡尔曼滤波(SRCKF)估算SOC时需要准确获得系统状态及测量噪声协方差这一缺陷,将基于电池模型输出电压残差序列的协方差匹配思想引入平方根容积卡尔曼滤波,提出了自适应平方根容积卡尔曼滤波算法(ASRCKF)。以18650型锂电... 针对平方根容积卡尔曼滤波(SRCKF)估算SOC时需要准确获得系统状态及测量噪声协方差这一缺陷,将基于电池模型输出电压残差序列的协方差匹配思想引入平方根容积卡尔曼滤波,提出了自适应平方根容积卡尔曼滤波算法(ASRCKF)。以18650型锂电池为实验对象,建立了戴维南等效电路模型,采用递推最小二乘法辨识电池模型参数,最后,利用UDDS电池实验数据对ASRCFK算法进行了仿真。实验结果表明,传统的SRCKF算法估算SOC产生的均方根误差为3.41%;而提出的ASRCKF算法估算SOC产生的均方根误差仅为0.97%,与传统算法相比具有更高的精度,对噪声的适应能力更强。 展开更多

关键词 平方根容积卡尔曼滤波 噪声协方差 噪声自适应估计

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基于P-NAEKF算法的汽车行驶状态估计

20

作者 戴凌宇 冯张棋 +1 位作者 马成宇 胡子添 《重庆理工大学学报（自然科学）》 CAS 北大核心 2022年第4期75-83,共9页

针对传统的卡尔曼滤波算法在进行汽车行驶状态估计时噪声协方差不准确的问题,构建了基于车辆纵向车速、质心侧偏角和横摆角速度的3自由度模型,以扩展卡尔曼滤波(EKF)为例,分析不准确噪声协方差对滤波估计性能的影响,提出一种基于粒子群... 针对传统的卡尔曼滤波算法在进行汽车行驶状态估计时噪声协方差不准确的问题,构建了基于车辆纵向车速、质心侧偏角和横摆角速度的3自由度模型,以扩展卡尔曼滤波(EKF)为例,分析不准确噪声协方差对滤波估计性能的影响,提出一种基于粒子群算法的噪声自适应扩展卡尔曼滤波(P-NAEKF)算法对车辆关键状态进行估计。基于粒子群算法的估计器可对噪声协方差进行准确估计,并将结果嵌入到标准的扩展Kalman滤波算法中实现自适应估计。通过Carsim与Matlab/Simulink联合仿真验证P-NAEKF算法在车辆状态估计时进行估计效果,仿真结果表明:P-NAEKF算法在汽车动态参数估计方面具有优越性。 展开更多

关键词 汽车动态参数 噪声自适应扩展卡尔曼滤波 粒子群优化 状态估计

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