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位移和加速度融合的自适应多速率Kalman滤波方法 被引量：12
1
作者 林旭 罗志才 《地球物理学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2016年第5期1608-1615,共8页
多速率Kalman滤波方法可用于低采样率的位移和高采样率的加速度数据融合,而未知的噪声协方差信息则显著制约着多速率Kalman滤波精度.本文通过将多速率Kalman滤波转换为传统的单速率Kalman滤波,建立了Kalman滤波增益的自协方差矢量与未... 多速率Kalman滤波方法可用于低采样率的位移和高采样率的加速度数据融合,而未知的噪声协方差信息则显著制约着多速率Kalman滤波精度.本文通过将多速率Kalman滤波转换为传统的单速率Kalman滤波,建立了Kalman滤波增益的自协方差矢量与未知的加速度谱密度和观测噪声参数间的线性函数模型,并采用最小二乘估计方法对未知的噪声协方差参数进行估计,进而有效地提高了多速率Kalman滤波精度.数值仿真和震动台实验结果验证了本文方法的正确性和有效性. 展开更多
关键词 多速率采样 位移 加速度 自适应Kalman滤波 自协方差最小二乘法 rts平滑
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基于CWPA模型的最优平滑算法性能及其应用 被引量：1
2
作者 程建华 陈岱岱 +2 位作者 赵琳 王冰玉 Rene Landry 《中国惯性技术学报》 EI CSCD 北大核心 2014年第6期-,共7页
针对线性高斯系统的平滑问题,分析了RTS固定区间平滑与双滤波器固定区间平滑两种算法,提出了一种滤波存储数据更少的RTS平滑新算法。结合平面内的运动追踪问题,基于二维CWPA模型,仿真分析了卡尔曼滤波、RTS固定区间平滑以及双滤波器平... 针对线性高斯系统的平滑问题,分析了RTS固定区间平滑与双滤波器固定区间平滑两种算法,提出了一种滤波存储数据更少的RTS平滑新算法。结合平面内的运动追踪问题,基于二维CWPA模型,仿真分析了卡尔曼滤波、RTS固定区间平滑以及双滤波器平滑算法的估计性能。仿真结果表明,两种固定区间平滑算法的估计效果等效,精度均优于卡尔曼滤波,对于实际问题中固定区间平滑算法的选用具有一定的参考价值。最后,结合双滤波器结构提出了一种基于双平滑器的舰载武器惯导传递对准精度评估方法,结果表明新方法相比于单一的平滑算法,可以获取更优的综合平滑性能,特别提升了水平姿态对准误差的平滑估计性能。 展开更多
关键词 最优平滑 卡尔曼滤波 rts平滑器 双滤波器平滑器 CWPA模型 传递对准精度评估
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状态与杂波相关的GM-PHD平滑滤波 被引量：2
3
作者 陈金广 王星辉 马丽丽 《计算机工程与设计》 北大核心 2019年第11期3186-3191,共6页
考虑到多目标跟踪中杂波与状态之间的相关性,引入平滑算法提高目标估计的精度。针对整个监视区域内的杂波,重新计算其强度;将目标分为幸存目标和新生目标两大类,采用自适应椭球门限对量测进行预处理,将门限内的量测用于更新幸存目标,门... 考虑到多目标跟踪中杂波与状态之间的相关性,引入平滑算法提高目标估计的精度。针对整个监视区域内的杂波,重新计算其强度;将目标分为幸存目标和新生目标两大类,采用自适应椭球门限对量测进行预处理,将门限内的量测用于更新幸存目标,门限外的量测用于更新新生目标;采用RTS平滑算法进行逆向平滑。实验结果表明,在该条件下所提算法具有较好的跟踪性能,优于未平滑的GM-PHD滤波器。 展开更多
关键词 多目标跟踪 rts平滑 概率假设密度滤波 状态相关杂波 自适应椭球门限
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基于DDF2的RTS平滑方法在机载分布式POS中的应用 被引量：1
4
作者 邹思远 李建利 曲春宇 《导航与控制》 2018年第6期35-41,共7页
机载分布式POS是一种基于惯性/卫星组合技术的柔性基线、多节点、高精度时空测量系统,是多任务航空遥感载荷高精度成像的关键装置。为了解决机载分布式POS因柔性基线效应导致的大失准角非线性问题,提出了将基于二阶插值微分滤波(Second-... 机载分布式POS是一种基于惯性/卫星组合技术的柔性基线、多节点、高精度时空测量系统,是多任务航空遥感载荷高精度成像的关键装置。为了解决机载分布式POS因柔性基线效应导致的大失准角非线性问题,提出了将基于二阶插值微分滤波(Second-order Divided Difference Fil-ter,DDF2)的(RTS Rauch Tung Striebel,RTS)平滑方法应用于机载分布式POS。首先,针对机载分布式POS的大失准角非线性问题,建立了非线性系统状态模型和量测模型。其次,基于DDF2提出了分布式POS传递对准RTS平滑估计方法,以获取更高精度的运动参数。最后,通过半物理车载实验验证了相比传统方法,此方法的航向测量误差由0.0060°降至0.0041°,精度提高了31.67%。 展开更多
关键词 机载分布式POS 二阶插值微分滤波 非线性估计方法 rts平滑
原文传递
采用分段RTS的CPHD平滑算法 被引量：1
5
作者 陈金广 王星辉 +2 位作者 马丽丽 张馨东 巩林明 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2019年第1期50-55,95,共7页
针对多目标跟踪中的固定间隔平滑问题,将势概率假设密度(CPHD)滤波器和RTS平滑器相结合,提出了RTS的势概率假设密度滤波平滑算法。考虑到在平滑过程中存在较大的输出延迟问题,采用分段思想,提出了分段RTS的势概率假设密度滤波平滑算法... 针对多目标跟踪中的固定间隔平滑问题,将势概率假设密度(CPHD)滤波器和RTS平滑器相结合,提出了RTS的势概率假设密度滤波平滑算法。考虑到在平滑过程中存在较大的输出延迟问题,采用分段思想,提出了分段RTS的势概率假设密度滤波平滑算法。对需要平滑的估计值进行分段;采用匈牙利算法进行航迹-估计关联;对关联后的估计值逐段进行RTS平滑。实验结果表明,与CPHD滤波结果相比,分段RTS的势概率假设密度滤波平滑算法能够更加精确地估计目标状态,并且可以有效避免直接应用RTS平滑造成的实时性欠佳问题。 展开更多
关键词 目标跟踪 rts平滑 势概率假设密度滤波 航迹-估计关联 信息融合
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基于卡尔曼一致性滤波的最优平滑
6
作者 龚金成 邹娟 《企业技术开发》 2016年第2期27-31,共5页
文章提出一种运用于无线传感网络中目标跟踪的平滑算法,并讨论了在3种平滑框架下本算法的具体运用。该算法以无迹卡尔曼一致性滤波算法交换节点间滤波估计值,使节点信息趋于一致,以此优化后的滤波估计值作为RauchTung-Striebel(RTS)平... 文章提出一种运用于无线传感网络中目标跟踪的平滑算法,并讨论了在3种平滑框架下本算法的具体运用。该算法以无迹卡尔曼一致性滤波算法交换节点间滤波估计值,使节点信息趋于一致,以此优化后的滤波估计值作为RauchTung-Striebel(RTS)平滑方法的初始值。针对高斯最优平滑的3种框架具有不同的应用场合,分别阐述3种框架下的基于一致性滤波的无迹RTS平滑算法。仿真实验结果表明,该算法提高了整个跟踪过程的精度。 展开更多
关键词 一致性滤波 无迹卡尔曼滤波 rts平滑 固定区间 固定滞后 固定点
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不变RTS平滑算法及其在5G/SINS组合导航中的应用研究
7
作者 罗亚荣 郭文飞 +1 位作者 齐书峰 郭迟 《武汉大学学报（信息科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第5期747-755,共9页
为了解决导航系统的位置误差随时间累积的问题,提出一种状态空间为矩阵李群的不变RTS(invariant Rauch-Tung-Striebel,InRTS)平滑算法来提高导航状态的精度,其核心在于导航状态及观测都利用矩阵李群进行表示及推导。首先,将系统状态及... 为了解决导航系统的位置误差随时间累积的问题,提出一种状态空间为矩阵李群的不变RTS(invariant Rauch-Tung-Striebel,InRTS)平滑算法来提高导航状态的精度,其核心在于导航状态及观测都利用矩阵李群进行表示及推导。首先,将系统状态及其误差状态微分方程用矩阵李群来表征,相比于传统扩展卡尔曼滤波算法(extended Kalman filter,EKF),将系统状态构建在矩阵李群上,其动力学方程可以更自然更本质地描述物体在空间中的运动特性,而通过群运算定义的误差状态耦合了姿态误差而不是直接的向量相减;接着,通过李群和李代数之间的对数映射将不变误差状态变量映射到李代数空间,得到一个解析的线性微分方程,该方程与当前状态估计值无关,从而可以获得在任何线性化点处状态无关的雅克比矩阵;然后,根据5G定位中量测模型的左不变特性推导包含杆臂误差的左不变误差状态量测方程,从而得到一个左不变EKF;最后,以左不变EKF为前向滤波,提出不变RTS平滑算法,并将其应用于5G/SINS(strapdown inertial navigation system)组合导航系统,在仿真实验中与左不变EKF算法进行了精度对比。实验结果表明,InRTS算法能对左不变EKF算法得到的轨迹进行平滑,降低了前向滤波过程中导航状态的累积误差,从而证明了所提算法的有效性。 展开更多
关键词 左不变扩展卡尔曼滤波 不变rts平滑 矩阵李群 5G/SINS组合导航
原文传递
基于EM-EKF算法的RLV再入段气动参数辨识 被引量：4
8
作者 窦立谦 杜苗苗 +1 位作者 张秀云 王跃萍 《天津大学学报（自然科学与工程技术版）》 EI CSCD 北大核心 2019年第12期1285-1292,共8页
可重复使用运载器(RLV)再入返回段的气动参数表现为不确定和快时变的特点,导致RLV气动特性具有强耦合性和非线性,使气动模型难以设计和控制,降低了飞行器的稳定性.在系统噪声存在的前提下,针对RLV的动力学模型,提出一种由最大期望(EM)... 可重复使用运载器(RLV)再入返回段的气动参数表现为不确定和快时变的特点,导致RLV气动特性具有强耦合性和非线性,使气动模型难以设计和控制,降低了飞行器的稳定性.在系统噪声存在的前提下,针对RLV的动力学模型,提出一种由最大期望(EM)算法和扩展卡尔曼滤波(EKF)算法相结合的RLV再入段气动参数辨识方法,以飞行高度和攻角为基准,每10 km一个区间将RLV再入段划分为3个飞行阶段,并分别进行了气动参数辨识.首先,将RLV飞行器再入段的动力学模型转换为非线性系统的状态空间模型;其次,基于状态空间模型,将飞行器的原始状态向量进行扩维,得到由待辨识气动参数和原始状态向量组成的新扩维状态向量;然后,采用EKF算法对RLV气动模型的扩维状态向量进行辨识,达到滤除噪声和估计未知气动参数的目的;之后,为了降低测量和过程噪声统计特性的设置对EKF辨识结果带来的影响,在EKF算法前向滤波和Rauch-Tung-Striebel(RTS)后向平滑过程的基础上,采用EM算法对EKF的测量和过程噪声的先验统计数据进行估计,基于估计所得到的精确噪声特性,能够更好地提高EKF算法对气动参数估计的精度;最后,通过基于EM-EKF算法与极大似然方法的气动参数辨识值对各种气动系数影响的仿真对比,验证了EM-EKF结合辨识算法的准确性. 展开更多
关键词 可重复使用运载器 扩展卡尔曼滤波 最大期望算法 rts平滑器 参数估计
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