变分贝叶斯自适应容积卡尔曼的SLAM算法 被引量：14

1

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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分布式驱动HEV自适应无迹卡尔曼车速估计 被引量：12

2

作者 赵治国 朱强 +1 位作者 周良杰 张军腾 《中国科学：技术科学》 EI CSCD 北大核心 2016年第5期481-492,共12页

针对四驱混合动力汽车,为改善其电子稳定性系统(electronic stability program,ESP)车速估计的精度和鲁棒性,考虑后轮毂电机转矩精确可测可控,以及前轮驱动转矩可推算的特点,结合ESP系统既有的传感器输出信号,提出了分布式自适应无迹卡... 针对四驱混合动力汽车,为改善其电子稳定性系统(electronic stability program,ESP)车速估计的精度和鲁棒性,考虑后轮毂电机转矩精确可测可控,以及前轮驱动转矩可推算的特点,结合ESP系统既有的传感器输出信号,提出了分布式自适应无迹卡尔曼车速估计算法.首先,建立了四驱混合动力汽车动力系统及动力学模型,其包括驱动系统模型、7自由度车辆动力学模型和Burckhardt轮胎模型.其次,考虑模型的时变及强非线性特性,采用无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman filter,UKF)算法设计了主/子滤波器.一方面通过对量测噪声的自适应,改善了UKF算法量对量测信号干扰的鲁棒性;另一方面将主/子滤波器结果进行融合,并用融合后结果重置了各滤波器,提高了车速估计精度.最后,搭建了四驱混合动力汽车Carsim-Simulink联合离线仿真平台和硬件在环仿真试验平台,分别开展了双纽线、低速双移线两种驱动工况的离线仿真和硬件在环仿真试验.试验结果表明,所提出的分布式自适应无迹卡尔曼车速估计算法不仅估计精度较高,而且也有着较强的自适应性和鲁棒性能. 展开更多

关键词 四驱混合动力汽车 分布式无迹卡尔曼滤波 噪声自适应 Carsim-Simulink联合仿真 硬件在环试验

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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

3

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

4

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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基于改进型ASRCKF算法的锂离子电池荷电状态估计 被引量：8

5

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

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基于经验模态分解和小波阈值的自适应降噪方法 被引量：8

7

作者 石志远 徐卫明 +1 位作者 周波 孟浩 《海洋测绘》 CSCD 北大核心 2021年第6期54-57,72,共5页

针对全波形三维激光测绘雷达(LiDAR)在数字地形测量中如何降低背景噪声问题,提出了一种基于经验模态分解(EMD)和小波阈值的自适应降噪方法。在扫测的地形信号经EMD分解后,计算内蕴模式函数(IMF)与经过2/3阶重构的扫测信号之间的互相关函... 针对全波形三维激光测绘雷达(LiDAR)在数字地形测量中如何降低背景噪声问题,提出了一种基于经验模态分解(EMD)和小波阈值的自适应降噪方法。在扫测的地形信号经EMD分解后,计算内蕴模式函数(IMF)与经过2/3阶重构的扫测信号之间的互相关函数,从而改善小波阈值自适应地对IMF中的高频噪声成分进行滤除。实验结果表明,与EMD重构降噪法、小波阈值降噪法和传统的EMD-小波联合降噪法比较,这种方法在对全波形LiDAR回波信号的噪声剔除和地物信号保留方面具有明显的优势,降噪后信号的误差能缩小10%~20%,波形相关性能提升5%~20%,信噪比能提升20%~40%。 展开更多

关键词 信号降噪 全波形激光雷达 经验模态分解 小波阈值 噪声自适应

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基于运动学信息融合的四轮驱动汽车纵向车速自适应估计方法 被引量：7

8

作者 任彦君 殷国栋 +1 位作者 沙文瀚 沈童 《机械工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第8期184-194,共11页

针对四轮驱动汽车纵向车速难以直接测量的问题,考虑多源传感器信号置信度动态变化特征,提出一种基于运动学信息融合的纵向车速自适应估计方法。研究行驶环境对车载传感器信息的影响规律,建立基于Kalman滤波框架的运动学信息融合模型,设... 针对四轮驱动汽车纵向车速难以直接测量的问题,考虑多源传感器信号置信度动态变化特征,提出一种基于运动学信息融合的纵向车速自适应估计方法。研究行驶环境对车载传感器信息的影响规律,建立基于Kalman滤波框架的运动学信息融合模型,设计面向有色噪声的车速自适应滤波算法,实现对车轮滑移和道路坡度等非随机时变因素的扰动补偿。为兼顾算法稳定性及估计最优性,提出融合衰减记忆因子的强跟踪滤波改进策略,有效避免了极限工况下的滤波发散现象。在Carsim/Simulink联合仿真环境下,采用坡道加速、车轮滑转和双移线等工况验证算法的有效性并与H_(∞)滤波等方法进行对比。开发了处理器在环试验系统,分析算法在嵌入式控制器中运行的一致性和实时性。研究结果表明,所提出的车速自适应估计方法准确性高、稳定性好,与现有方法相比具有更好的工况适应性,估计结果不依赖先验噪声统计特性的获取,实时性能够满足车载控制器要求,解决了复合工况下四驱汽车高精度纵向车速的统一估计问题。 展开更多

关键词 四轮驱动汽车 纵向车速估计 KALMAN滤波 噪声自适应 运动学信息融合

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双阶段噪声自适应超声图像分割网络

9

作者 王霞霞 张炫 +2 位作者 吴兴隆 黄青 徐国平 《电子测量技术》 北大核心 2024年第10期175-183,共9页

在医学图像分割领域,不同设备或参数的噪声干扰对模型的泛化产生负面影响。为解决由不同噪声源导致的分割模型性能下降问题,提出了一种自适应噪声污染的双阶段高效分割模型NANet。该模型主要包括两部分:去噪和分割。其中去噪部分采用无... 在医学图像分割领域,不同设备或参数的噪声干扰对模型的泛化产生负面影响。为解决由不同噪声源导致的分割模型性能下降问题,提出了一种自适应噪声污染的双阶段高效分割模型NANet。该模型主要包括两部分:去噪和分割。其中去噪部分采用无监督的U型自动编码器结构,结合频域可学习的去噪模块,以缓解噪声引起的目标域差异。分割部分基于DeepLabv3+架构构建模块,聚焦于提高噪声污染超声图像中目标的分割准确度和泛化能力。实验测试了4个不同的超声数据集在受到均匀、高斯和椒盐噪声污染下,模型的分割性能。实验结果表明,所提出的NANet在臂丛神经超声数据集的原始图像、受均匀噪声、高斯噪声以及椒盐噪声污染的图像数据上分割的Dice系数分别为79.71%、78.51%、79.75%和79.1%。对比实验显示,NANet在不同噪声类型的超声图像上的分割性能明显优于传统分割方法,其中在高斯和椒盐噪声污染的超声图像上,准确率相比U-Net、DeepLabv3+和AttUNet方法均提高超过10%。结果验证了所提出的NANet在不同噪声环境中的鲁棒性和泛化能力。 展开更多

关键词 医学图像 图像分割 图像去噪 噪声自适应

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基于变分贝叶斯优化的近邻采样PF-SLAM算法 被引量：3

10

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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光电传感器噪声自适应控制系统设计 被引量：3

11

作者 尚卓 田玉 《激光杂志》 北大核心 2020年第11期149-152,共4页

传统的光电传感器噪声自适应控制系统控制有效率低,噪声自适应能力差,为了解决上述问题,设计了一种新的自适应控制系统。系统设计硬件设计部分将系统硬件分为信号存储模块、控制器模块以及传感器模块三大模块进行系统性操作,集中增强硬... 传统的光电传感器噪声自适应控制系统控制有效率低,噪声自适应能力差,为了解决上述问题,设计了一种新的自适应控制系统。系统设计硬件设计部分将系统硬件分为信号存储模块、控制器模块以及传感器模块三大模块进行系统性操作,集中增强硬件系统的管控性能。选用非易失性存储器24LC512-I/P保留数据的真实性,并进行数据筛选,实现对数据的综合性收集,提升数据收集效率,进而缩减数据处理所需时间,选择DSP-21489KSWZ-4B数字信号处理器和控制器强化噪声的自适应控制,阻隔噪声因素,并不断提高数据信号的传输安全,采用DSG629FS数字信号传感器优化数据信号的传输过程,精简实验操作步骤,提升系统工作效率,完成对系统的整体硬件设计。系统设计软件部分对PC机汇编语言进行整合与开发,强化系统操作性能,进而实现整体系统设计操作。实验结果表明,该系统设计在较高程度上提升了系统对数据的收集与存储性能,减少不必要的操作浪费,提高系统可操作性,具备较好的发展空间。 展开更多

关键词 光电传感器 噪声自适应 自适应系统 噪声控制

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基于模板修正和自适应Kalman预测的刚性目标跟踪

12

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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基于多特征的语音端点检测技术研究 被引量：3

13

作者 何彬 柳平 +2 位作者 王琦 程行甫 韩林呈 《通信技术》 2010年第11期139-141,共3页

针对传统的端点检测技术,如基于能量、过零率等方法,在低信噪比噪声环境下检测性能急剧下降的问题,根据汉语语音发音的特点,提出了一种新的检测方法,该方法结合了Mel频率倒谱系数(MFCC)和能量、过零率、频带方差等多个语音特征。基于多... 针对传统的端点检测技术,如基于能量、过零率等方法,在低信噪比噪声环境下检测性能急剧下降的问题,根据汉语语音发音的特点,提出了一种新的检测方法,该方法结合了Mel频率倒谱系数(MFCC)和能量、过零率、频带方差等多个语音特征。基于多特征融合的模糊判决二次搜索端点检测方法,能有效减少清音、拖尾音的截断,提高端点检测的精度,并对噪声环境具有一定的自适应性。实验结果表明,即使在低信噪比条件下,该方法仍具有较高的准确性。 展开更多

关键词 端点检测 模糊判决 噪声自适应 多特征融合

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噪声中弱小信号检测门限的研究 被引量：2

14

作者 郝才勇 《中国无线电》 2012年第4期95-97,共3页

研究了弱小信号的检测概率、虚检概率、信噪比和检测门限之间的关系,提出了采用噪声自适应性动态门限设置和距离适应性门限设置来实现弱小信号检测的方法。

关键词 弱小信号检测 检测门限 噪声自适应 距离适应性

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基于自适应SRUKF的无人机位姿预测方法 被引量：2

15

作者 符毅 孔星炜 董新民 《应用光学》 CAS CSCD 北大核心 2019年第1期21-26,共6页

针对无人机自主导航的实时性差、精度低且对时变噪声的鲁棒性弱的问题,建立了机器视觉和惯性导航相融合的组合导航系统,并提出了一种自适应平方根无迹卡尔曼滤波(adaptivesquare-root unscented kalman filter,ASRUKF)算法。该算法通过... 针对无人机自主导航的实时性差、精度低且对时变噪声的鲁棒性弱的问题,建立了机器视觉和惯性导航相融合的组合导航系统,并提出了一种自适应平方根无迹卡尔曼滤波(adaptivesquare-root unscented kalman filter,ASRUKF)算法。该算法通过观测值与估计值残差的Ma-halanobis距离时刻修正系统噪声协方差,再与采用最小偏度采样的SRUKF算法相融合,从而达到时变噪声自适应抑制,滤波快速且对噪声鲁棒性高的效果。仿真结果表明,相比标准SRUKF,ASRUKF计算耗时减少约38.8%,位移、速度和姿态角预测精度分别提高超过4倍和6倍,且对于时变噪声鲁棒性更强。 展开更多

关键词 自主空中加油 噪声自适应 MAHALANOBIS距离 最小偏度采样 平方根无迹卡尔曼滤波

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基于噪声自适应的交互式多模型算法研究

16

作者 谷鹏 颜明 张世仓 《洛阳理工学院学报（自然科学版）》 2020年第1期88-93,共6页

机动目标跟踪精度大都依赖于匹配的系统模型和已知的噪声统计特性。模型匹配法主要采用交互式多模型算法来提高系统模型与机动目标状态的匹配。该算法的有效应用已经成功提高了机动目标的跟踪精度,但该算法只是针对系统模型的不确定性... 机动目标跟踪精度大都依赖于匹配的系统模型和已知的噪声统计特性。模型匹配法主要采用交互式多模型算法来提高系统模型与机动目标状态的匹配。该算法的有效应用已经成功提高了机动目标的跟踪精度,但该算法只是针对系统模型的不确定性提出的解决方法,并没有解决噪声统计特性不确定的问题。针对噪声统计特性未知而导致滤波精度下降的问题,本文提出了噪声自适应的交互式多模型机动目标跟踪算法。仿真结果表明,噪声方差未知的情况下,本算法的跟踪性能优于传统的交互式多模型算法,提高了机动目标跟踪的精度。 展开更多

关键词 跟踪精度 系统模型 噪声特性 交互式多模型 噪声自适应

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基于改进遗传算法的噪声自适应地形匹配算法

17

作者 徐中外 李敏 解鸿文 《广西大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2017年第5期1767-1773,共7页

地形匹配制导是提高飞行器导航与末制导精度的有效途径。为了提高传统地形匹配算法精度和效率,提出了一种基于改进遗传算法的地形匹配搜索算法。该算法以基准高程图各坐标空间作为解空间,一方面采用一种改进的遗传算法进行全域匹配搜索... 地形匹配制导是提高飞行器导航与末制导精度的有效途径。为了提高传统地形匹配算法精度和效率,提出了一种基于改进遗传算法的地形匹配搜索算法。该算法以基准高程图各坐标空间作为解空间,一方面采用一种改进的遗传算法进行全域匹配搜索,相对于传统遍历搜索大大提高了搜索效率,又有效避免了遗传算法早熟收敛问题;另一方面提出了一种基于噪声自适应的相似性度量方法并将其作为遗传算法个体的适应度,该度量方法结合了归一化相关函数度量和序贯相似检测度量方法的优点,在保证精度的同时有效减少了每个搜索位置的计算量,实验结果表明:与全遍历算法、传统遗传算法从算法效率和匹配精度指标上进行对比,本文算法在匹配精度上与传统遍历算法相当,在算法效率上明显优于前两种算法。 展开更多

关键词 地形匹配 遗传算法 改进遗传算法 噪声自适应

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在线更新噪声基矩阵的非负矩阵分解语音增强方法

18

作者 白志刚 鲍长春 《信号处理》 CSCD 北大核心 2020年第6期831-838,共8页

基于非负矩阵分解(Nonnegative matrix factorization,NMF)的语音增强算法需要和背景噪声类型匹配的噪声基矩阵(Basis matrix),而在实际中,这是很难被保证的。本文提出了一种基于噪声基矩阵在线更新的非负矩阵分解语音增强方法,该方法... 基于非负矩阵分解(Nonnegative matrix factorization,NMF)的语音增强算法需要和背景噪声类型匹配的噪声基矩阵(Basis matrix),而在实际中,这是很难被保证的。本文提出了一种基于噪声基矩阵在线更新的非负矩阵分解语音增强方法,该方法首先利用一个无语音帧判决模块识别出带噪语音的无语音区域,然后利用一个固定长度的滑动窗口(Sliding window)来包含若干帧最近过去的带噪语音的无语音帧,并用这些无语音帧的幅度谱在线更新噪声基矩阵,最后利用更新得到的噪声基矩阵和预先训练的语音基矩阵实现语音增强。该方法能够在线更新出匹配的噪声基矩阵,有效地解决了噪声基矩阵不匹配的问题。实验证明,本文所提的方法在线学习到的噪声基矩阵在大多数条件下比匹配训练集下训练得到的噪声基矩阵的性能还要优越。 展开更多

关键词 语音增强 非负矩阵分解 噪声自适应 无语音帧

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基于位置信息求取速度的滤波算法的研究

19

作者 杨辉 吴钦章 +1 位作者 范永坤 李艳平 《光电技术应用》 2008年第1期74-77,共4页

简要介绍了现在常用的6种滤波器,提出了一种新的基于噪声自适应的卡尔曼滤波器,给出了详细的算法公式.并对实际运动目标的数据进行了仿真,比较了6种滤波器的滤波效果.

关键词 滤波 速度 噪声自适应

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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

20

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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