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迭代无味卡尔曼滤波器 被引量：6
1
作者 程水英 毛云祥 《数据采集与处理》 CSCD 北大核心 2009年第B10期43-48,共6页
通过对无味卡尔曼滤波器（Unscented Kalman filter，UKF）的误差进行分析，提出了迭代UKF（IUKF）算法。该基本思路是用测量更新后的状态估计去重新对状态量和观测量的一步预测，然后再次应用LMMSE估计子估计状态量的均值和协方差阵，... 通过对无味卡尔曼滤波器（Unscented Kalman filter，UKF）的误差进行分析，提出了迭代UKF（IUKF）算法。该基本思路是用测量更新后的状态估计去重新对状态量和观测量的一步预测，然后再次应用LMMSE估计子估计状态量的均值和协方差阵，如此多次迭代后的滤波估计输出具有更高的精度和更小的方差，故滤波器表现出更好的一致性。Monte Carlo仿真表明，IUKF主要应用于观测噪声较小的场合，其中的迭代只需进行2～3次即可。 展开更多
关键词 递推非线性滤波 线性最小均方误差估计子 无味卡尔曼滤波器 迭代无味卡尔曼滤波器
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迭代无味卡尔曼滤波的目标跟踪算法 被引量：4
2
作者 常国宾 许江宁 +1 位作者 李安 常路宾 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第12期70-74,共5页
针对目标跟踪迭代无味卡尔曼滤波(IUKF)算法中跟踪精度较差的问题,提出一种基于状态扩展技术的改进迭代无味卡尔曼滤波(IIUKF)算法.新算法首先将观测噪声扩展进状态,构造关于扩展状态的零噪声观测方程,然后在观测迭代过程中将最新的扩... 针对目标跟踪迭代无味卡尔曼滤波(IUKF)算法中跟踪精度较差的问题,提出一种基于状态扩展技术的改进迭代无味卡尔曼滤波(IIUKF)算法.新算法首先将观测噪声扩展进状态,构造关于扩展状态的零噪声观测方程,然后在观测迭代过程中将最新的扩展状态后验估计代入更新公式,进行观测迭代更新.相比IUKF算法,IIUKF算法不仅形式上更为简洁,而且避免了IUKF算法中先验估计和观测噪声非统计正交的问题,滤波精度更高.数值仿真表明,IIUKF算法的跟踪误差比IUKF算法减小了20%以上. 展开更多
关键词 迭代扩展卡尔曼滤波 迭代无味卡尔曼滤波 统计正交 目标跟踪
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迭代最小斜度单型sigma采样UPF算法 被引量：4
3
作者 田隽 钱建生 李世银 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2011年第6期888-892,897,共6页
针对condensation算法以状态转移作为建议分布从而导致权值蜕化的问题,提出了以迭代最小斜度单型sigmaUKF建立建议分布的UPF算法.以最小斜度单型UKF产生统计线性误差项,再对IEKF推导产生不依赖于系统非线性映射Jacobian矩阵的迭代式,以... 针对condensation算法以状态转移作为建议分布从而导致权值蜕化的问题,提出了以迭代最小斜度单型sigmaUKF建立建议分布的UPF算法.以最小斜度单型UKF产生统计线性误差项,再对IEKF推导产生不依赖于系统非线性映射Jacobian矩阵的迭代式,以此对状态均值、协方差进行迭代修正,以近似0残差使状态收敛到MAP估计,平滑了状态一步预测误差,从而提高了估计精度.结果表明,该算法扩大了预测样本与观测似然峰值区的重叠区域,提高了非线性系统的状态估计精度. 展开更多
关键词 建议分布 最小斜度单型sigma采样 迭代无味卡尔曼滤波 粒子滤波
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多机无源跟踪迭代UKF算法 被引量：3
4
作者 徐征 曲长文 陈俊 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2014年第2期220-223,共4页
为利用多机实现对目标的快速高精度无源跟踪,提出了一种新的迭代无味卡尔曼滤波(unscented Kalman filter,UKF)算法。所提算法利用随机变量的概率密度函数变换,求得了直接关于目标状态的似然函数,并据此利用最大似然估计迭代求解当前时... 为利用多机实现对目标的快速高精度无源跟踪,提出了一种新的迭代无味卡尔曼滤波(unscented Kalman filter,UKF)算法。所提算法利用随机变量的概率密度函数变换,求得了直接关于目标状态的似然函数,并据此利用最大似然估计迭代求解当前时刻的目标状态,推导了能达到最大似然面的迭代求解准则,将该准则与UKF算法结合得到新的迭代UKF算法。以多机只测角跟踪为例,对所提算法的性能进行仿真分析,仿真结果表明,相对于已有的迭代UKF算法,所提算法具有更好的跟踪性能,实用性强。 展开更多
关键词 无源跟踪 迭代无味卡尔曼滤波 最大似然估计 只测角
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免微分非线性Bayesian滤波方法评述 被引量：12
5
作者 程水英 邹继伟 汤鹏 《宇航学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第3期843-857,876,共16页
以非线性递推Bayesian滤波问题的求解及其历史渊源为起点,分两类对各种免微分非线性Bayesian滤波方法或免微分方法的原理和算法进行了评述:一类是以线性最小均方误差最优估计子为特点的免微分高斯滤波,包括无味卡尔曼滤波、均差滤波器... 以非线性递推Bayesian滤波问题的求解及其历史渊源为起点,分两类对各种免微分非线性Bayesian滤波方法或免微分方法的原理和算法进行了评述:一类是以线性最小均方误差最优估计子为特点的免微分高斯滤波,包括无味卡尔曼滤波、均差滤波器、中心差分滤波器和Gauss-Hermite滤波器或积分卡尔曼滤波器;另一类是后验密度数值逼近免微分方法,包括栅格法(GBMs)与近似栅格法、矩近似法和以粒子滤波为代表的Monte Carlo方法。其中还包括了作者的一些最新研究成果,如迭代UKF算法、裂变自举PF算法和关于粒子滤波算法有限收敛界的概念等。之后从加权统计线性回归的角度对两类免微分方法进行了统一认识,统一为以数值方法为特点的广义PF。为了建立一个关于各种免微分算法性能的整体印象,论文还通过一个复杂的递推非线性滤波估计例子,用MonteCarlo仿真实验的方法对7种典型的免微分方法和和传统的EKF算法进行了比较研究。最后对两类免微分方法进行了简单的比较,并指出了进一步研究的方向。 展开更多
关键词 非线性估计 递推Bayesian滤波 扩展卡尔曼滤波 高斯滤波 无味变换 无味卡尔曼滤波 均差 滤波器 中心差分滤波器 Gauss—Hermite滤波器 积分卡尔曼滤波器 迭代无味卡尔曼滤波 栅格法 近似栅格 法 矩近似法 Monte CARLO方法 粒子滤波 裂变自举粒子滤波 加权统计线性回归
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