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一种基于极大似然准则的自适应卡尔曼滤波算法 被引量：26
1
作者 岳晓奎 袁建平 《西北工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第4期469-474,共6页
在系统不能确切建模或模型本身会产生改变的应用场合,传统卡尔曼滤波算法的性能受到直接影响,甚至无法正常应用。基于标准卡尔曼滤波假设,利用极大似然估计准则推导了一种新的自适应卡尔曼滤波算法,这种滤波算法的主要思路是利用新息序... 在系统不能确切建模或模型本身会产生改变的应用场合,传统卡尔曼滤波算法的性能受到直接影响,甚至无法正常应用。基于标准卡尔曼滤波假设,利用极大似然估计准则推导了一种新的自适应卡尔曼滤波算法,这种滤波算法的主要思路是利用新息序列对系统和量测噪声方差阵Q和R实时估计和调整,以实时反映系统模型的变化。在相关理论分析的基础上,针对低成本惯性/GPS组合导航系统对这种自适应卡尔曼滤波方法的性能进行了仿真分析,与传统卡尔曼滤波算法进行了比较,探讨了这种算法的实用性。 展开更多
关键词 极大似然准则 卡尔曼滤波 INS/GPS组合导航系统
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Mean-Shift跟踪算法中目标模型的自适应更新 被引量：23
2
作者 彭宁嵩 杨杰 +1 位作者 周大可 刘志 《数据采集与处理》 CSCD 北大核心 2005年第2期125-129,共5页
针对Mean-shift跟踪算法中的模型更新问题,提出利用目标历史模型和当前匹配位置处得到的观测模型,对目标核函数直方图进行Kalman滤波,从而对目标模型进行及时更新。在滤波过程中,通过分析滤波残差动态,调整滤波方程中的各种参数。Bhatta... 针对Mean-shift跟踪算法中的模型更新问题,提出利用目标历史模型和当前匹配位置处得到的观测模型,对目标核函数直方图进行Kalman滤波,从而对目标模型进行及时更新。在滤波过程中,通过分析滤波残差动态,调整滤波方程中的各种参数。Bhattacharyya系数被用作模型更新的准则。该系统能够有效地处理遮挡、光照变化等干扰,避免了模型的过更新。大量视频序列测试的结果表明,在场景遮挡、光照变化等因素的影响下,算法能够对目标外观以及尺度的变化进行稳健、实时和有效的跟踪。 展开更多
关键词 目标跟踪 Mean—shift 自适应kalman滤波 模型更新 BHATTACHARYYA系数
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基于改进卡尔曼滤波的NLOS误差消除算法 被引量：31
3
作者 李奇越 吴忠 +2 位作者 黎洁 孙伟 王建平 《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2015年第10期1513-1519,共7页
随着无线传感器的网络的日益发展,TOF测距的应用也越来越广。针对基于TOF测距的测量值中包含的由信号的非视距传播引起的误差,提出了自适应测量噪声和有色噪声卡尔曼滤波相结合的消除NL0S误差的算法。该算法首先对测量噪声建立有色噪声... 随着无线传感器的网络的日益发展,TOF测距的应用也越来越广。针对基于TOF测距的测量值中包含的由信号的非视距传播引起的误差,提出了自适应测量噪声和有色噪声卡尔曼滤波相结合的消除NL0S误差的算法。该算法首先对测量噪声建立有色噪声模型,滤波参数根据NL0S环境的恶劣情况动态调整,再结合卡尔曼滤波算法,进而实时调整滤波过程以获得最优估计。通过仿真实验表明,该算法误差小,精确度高,适合用于动态实时定位系统。 展开更多
关键词 TOF 有色噪声 自适应卡尔曼滤波 NLOS
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神经网络辅助卡尔曼滤波在组合导航中的应用 被引量：28
4
作者 崔留争 高思远 +2 位作者 贾宏光 储海荣 姜瑞凯 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第5期1304-1311,共8页
为使基于微机电系统的捷联惯性导航/全球定位(MEMS-SINS/GPS)组合导航系统在GPS接收机无法正常工作时,仍能提供满足精度要求的导航信息,提出了径向基函数神经网络(RBFNN)辅助自适应卡尔曼滤波(AKF)的信息融合方法。首先,基于该方法设计... 为使基于微机电系统的捷联惯性导航/全球定位(MEMS-SINS/GPS)组合导航系统在GPS接收机无法正常工作时,仍能提供满足精度要求的导航信息,提出了径向基函数神经网络(RBFNN)辅助自适应卡尔曼滤波(AKF)的信息融合方法。首先,基于该方法设计了由神经网络训练与预测两种模式构成的组合导航系统。在GPS可用时,对RBFNN进行在线训练;在GPS失锁时,由RBFNN预测AKF更新过程的量测输入。然后,建立了RBFNN与AKF的数学模型,并设计了RBFNN的训练策略与AKF的自适应算法。最后,通过跑车实验验证了该信息融合方法的有效性。实验结果表明,在GPS断开时间为40s和100s时,系统的位置精度分别优于15m和90m。该信息融合方法能在GPS失锁时对导航误差发散进行有效阻尼,是适用于小型无人机、制导炸弹与车辆的一种低成本、高鲁棒性、中等精度的导航方案。 展开更多
关键词 径向基函数神经网络 自适应卡尔曼滤波 信息融合 微电子机械系统 组合导航
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自适应卡尔曼滤波的最新进展 被引量：24
5
作者 符拯 王书满 刘丙杰 《战术导弹技术》 2009年第6期62-66,共5页
对自适应卡尔曼滤波最新发展的几个分支进行了讨论:相关自适应卡尔曼滤波、多模型自适应卡尔曼滤波、基于信息的自适应卡尔曼滤波、神经网络自适应卡尔曼滤波、模糊逻辑自适应卡尔曼滤波,并对它们主要解决的问题及优缺点进行了分析.提... 对自适应卡尔曼滤波最新发展的几个分支进行了讨论:相关自适应卡尔曼滤波、多模型自适应卡尔曼滤波、基于信息的自适应卡尔曼滤波、神经网络自适应卡尔曼滤波、模糊逻辑自适应卡尔曼滤波,并对它们主要解决的问题及优缺点进行了分析.提出了一种神经网络自适应卡尔曼滤波器,以及自适应卡尔曼滤波器的发展方向. 展开更多
关键词 自适应卡尔曼滤波 多模型估计 神经网络 模糊逻辑
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卡尔曼滤波算法研究 被引量：23
6
作者 毛秀华 吴健 《舰船电子对抗》 2017年第3期64-68,共5页
对卡尔曼滤波的起源和发展进行了简述,然后对标准卡尔曼滤波的定义和模型进行了回顾,重点对近似二阶扩展卡尔曼滤波、扩维无迹卡尔曼滤波和自适应卡尔曼滤波等3种最新改进型的卡尔曼滤波算法进行了详细阐述,最后对这3种新改进型的卡尔... 对卡尔曼滤波的起源和发展进行了简述,然后对标准卡尔曼滤波的定义和模型进行了回顾,重点对近似二阶扩展卡尔曼滤波、扩维无迹卡尔曼滤波和自适应卡尔曼滤波等3种最新改进型的卡尔曼滤波算法进行了详细阐述,最后对这3种新改进型的卡尔曼滤波算法的优缺点进行了对比分析,对各自的适用领域和场景进行了说明。 展开更多
关键词 卡尔曼滤波 近似二阶扩展卡尔曼滤波 无迹卡尔曼滤波 自适应卡尔曼滤波
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自适应卡尔曼滤波在无刷直流电机系统辨识中的应用 被引量：23
7
作者 魏彤 郭蕊 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第10期2308-2314,共7页
为了有效抑制量测噪声特性变化对系统辨识精度的影响以获得准确的无刷直流电机模型,提出了一种采用自适应卡尔曼滤波算法的无刷直流电机系统辨识方法。通过计算新息理论方差的极大似然最优估计,并将其引入卡尔曼滤波算法中修正滤波增益... 为了有效抑制量测噪声特性变化对系统辨识精度的影响以获得准确的无刷直流电机模型,提出了一种采用自适应卡尔曼滤波算法的无刷直流电机系统辨识方法。通过计算新息理论方差的极大似然最优估计,并将其引入卡尔曼滤波算法中修正滤波增益来抑制量测噪声特性变化对辨识结果的影响,使该滤波算法实现对模型参数的准确估计,提高辨识精度。实验结果表明,在量测噪声特性变化的情况下,该算法能够准确跟踪实际量测噪声特性的变化,参数估计平滑,相对于目前系统辨识广泛采用的带有遗忘因子的递推最小二乘算法,输出误差的均方根值减小了73.5%。该算法简单易行,计算量小,辨识结果可以很好地描述系统行为,便于在工程实践中应用。 展开更多
关键词 无刷直流电机 系统辨识 参数估计 自适应卡尔曼滤波
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自适应卡尔曼滤波在载波相位平滑伪距中的应用 被引量：18
8
作者 赵琳 李亮 黄卫权 《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第12期1636-1641,共6页
对于高精度GPS定位,应用传统的载波相位平滑伪距算法会使定位的连续性和精度受到影响,在高动态GPS环境中甚至无法正常应用.基于标准卡尔曼滤波算法假设,利用极大似然准则推导了一种新的应用于载波相位平滑伪距的自适应卡尔曼滤波算法,... 对于高精度GPS定位,应用传统的载波相位平滑伪距算法会使定位的连续性和精度受到影响,在高动态GPS环境中甚至无法正常应用.基于标准卡尔曼滤波算法假设,利用极大似然准则推导了一种新的应用于载波相位平滑伪距的自适应卡尔曼滤波算法,这种滤波算法利用新息序列分别对系统过程噪声方差和量测噪声方差进行实时估计和调整,得到适用于动态定位的载波相位平滑伪距所需的最优平滑时间常数.在相关理论分析的基础上,对自适应卡尔曼滤波算法的稳定性进行了分析.动态定位仿真结果表明,与传统的载波相位平滑伪距算法相比,自适应卡尔曼滤波算法可以有效改善定位的精度和稳定性. 展开更多
关键词 自适应卡尔曼滤波 载波相位平滑伪距 极大似然准则 稳定性 GPS
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导航星座自主星历更新技术 被引量：16
9
作者 帅平 曲广吉 《宇航学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第2期187-191,共5页
自主星历更新是导航星座自主导航的关键技术之一,包括卫星轨道精确确定和轨道短时预报两个方面的内容。相比之下,卫星轨道短时外推预报容易实现。因而,本文在系统地论述导航星座自主导航信息处理流程的基础上,重点提出一整套由星间双向... 自主星历更新是导航星座自主导航的关键技术之一,包括卫星轨道精确确定和轨道短时预报两个方面的内容。相比之下,卫星轨道短时外推预报容易实现。因而,本文在系统地论述导航星座自主导航信息处理流程的基础上,重点提出一整套由星间双向伪距和测量方程、卫星受摄轨道系统状态方程、以及协方差匹配自适应Kalman滤波组成的卫星自主轨道确定算法。仿真结果表明:利用星载Kalman滤波器处理星间双向测量数据,卫星自主轨道确定精度和用户测距精度可以分别达到5.40m、1.86m,能够满足用户高精度导航应用需求。初步证明导航星座自主导航信息处理流程及其星历更新算法的合理性和可行性。 展开更多
关键词 导航星座 自主星历更新 自适应kalman滤波 系统仿真
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一种基于指数渐消因子的自适应卡尔曼滤波算法 被引量：16
10
作者 孙章国 钱峰 《电子测量技术》 2010年第1期40-42,共3页
本文应用自适应估计理论,提出了一种指数渐消因子自适应算法。该算法通过实测残差与理论残差的比值来确定指数方程的系数,调节自适应渐消因子,保证了滤波的稳定性,提高了滤波精度,并且冲破了经验储备系数的限制。最后对比其他三种自适... 本文应用自适应估计理论,提出了一种指数渐消因子自适应算法。该算法通过实测残差与理论残差的比值来确定指数方程的系数,调节自适应渐消因子,保证了滤波的稳定性,提高了滤波精度,并且冲破了经验储备系数的限制。最后对比其他三种自适应滤波算法进行了仿真比较,仿真结果表明,指数渐消因子自适应滤波算法是一种实用而有效的算法。 展开更多
关键词 卡尔曼滤波 自适应卡尔曼滤波 指数渐消因子 储备系数
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WAMS中计及量测函数非线性项的电力系统自适应动态状态估计 被引量：18
11
作者 李虹 李卫国 熊浩清 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2010年第5期155-161,共7页
提出两种在线辨识和修正模型误差协方差矩阵的自适应动态状态估计方法,并在这两种状态估计模型中引入量测函数的非线性项。这不仅在进行状态滤波的同时,利用观测数据提供的信息,在线辨识和估计系统中未知或不精确的噪声统计特性,而且由... 提出两种在线辨识和修正模型误差协方差矩阵的自适应动态状态估计方法,并在这两种状态估计模型中引入量测函数的非线性项。这不仅在进行状态滤波的同时,利用观测数据提供的信息,在线辨识和估计系统中未知或不精确的噪声统计特性,而且由于计及了量测函数的非线性项,非线性系统在线性化过程中所产生的线性化误差完全得到补偿,极大地提高了算法在异常运行情况下的自适应性;并且在量测量中计入了相量测量单元(PMU)测量的电压幅值和相角,增加了系统的冗余量测,提高了滤波精度。仿真结果验证了所提方法在正常情况、负荷突变、存在坏数据、网络拓扑结构错误各种情况下具有较好的预测和滤波效果。 展开更多
关键词 电力系统 广域测量系统 动态状态估计 非线性 自适应卡尔曼滤波
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基于神经网络构造的GPS/INS自适应组合导航算法 被引量：14
12
作者 高为广 封欣 朱大为 《大地测量与地球动力学》 CSCD 北大核心 2007年第2期64-67,共4页
在观测信息不足的情况下,基于神经网络和不符值原理构造了自适应因子,进而设计了GPS/INS组合导航自适应滤波算法,并利用实测数据进行了验证。计算结果表明,该算法不仅计算简单,而且能有效地控制观测异常和状态扰动异常对动态系统参数估... 在观测信息不足的情况下,基于神经网络和不符值原理构造了自适应因子,进而设计了GPS/INS组合导航自适应滤波算法,并利用实测数据进行了验证。计算结果表明,该算法不仅计算简单,而且能有效地控制观测异常和状态扰动异常对动态系统参数估值的影响,从而提高导航解的精度。 展开更多
关键词 BP神经网络 自适应因子 自适应估计 自适应kalman滤波 GPS/INS组合导航
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基于卡尔曼滤波的动目标预测 被引量：10
13
作者 严浙平 黄宇峰 《应用科技》 CAS 2008年第10期28-32,共5页
对非机动目标可利用标准卡尔曼滤波算法对其运动状态进行预测,因为其运动数学模型精确可知.而当运动目标处于机动时,准确描述目标运动状态的数学模型难以建立,标准卡尔曼滤波算法难以进行对其状态预测.因此,文中采用将目标加速度作为虚... 对非机动目标可利用标准卡尔曼滤波算法对其运动状态进行预测,因为其运动数学模型精确可知.而当运动目标处于机动时,准确描述目标运动状态的数学模型难以建立,标准卡尔曼滤波算法难以进行对其状态预测.因此,文中采用将目标加速度作为虚拟噪声的自适应卡尔曼滤波算法,进行动目标运动状态的预估.仿真结果表明了该算法有效、可行,具有一定应用参考价值. 展开更多
关键词 动目标预测 卡尔曼滤波 自适应卡尔曼滤波
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基于GPS/INS不同测量特性的自适应卡尔曼滤波算法 被引量：15
14
作者 张海 常艳红 车欢 《中国惯性技术学报》 EI CSCD 北大核心 2010年第6期696-701,共6页
在GPS/INS组合导航系统中,针对现有自适应滤波算法对GPS测量噪声估计准确性、可靠性不高的问题,提出了一种基于GPS、INS不同测量特性的自适应卡尔曼滤波算法。该算法基于GPS和INS不同的测量性质,利用惯导系统的短期高精度性,获得对GPS... 在GPS/INS组合导航系统中,针对现有自适应滤波算法对GPS测量噪声估计准确性、可靠性不高的问题,提出了一种基于GPS、INS不同测量特性的自适应卡尔曼滤波算法。该算法基于GPS和INS不同的测量性质,利用惯导系统的短期高精度性,获得对GPS测量噪声统计特性自适应估计。仿真结果表明,该算法能够在GPS测量噪声统计特性未知或发生变化的情况下,适时地跟踪GPS测量噪声,准确估计滤波系统的观测噪声协方差阵R,其滤波精度和鲁棒性明显优于改进的sage-husa自适应算法,特别是在采用低精度INS情况下,能够有效克服改进的sage-husa自适应算法滤波发散的现象。 展开更多
关键词 惯性导航系统 全球定位系统 组合导航系统 自适应卡尔曼滤波
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自适应卡尔曼滤波在航空重力异常解算的应用研究 被引量：15
15
作者 郑崴 张贵宾 《地球物理学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2016年第4期1275-1283,共9页
依据航空重力测量基本原理,构建了航空重力异常解算的卡尔曼滤波模型,将新息自适应卡尔曼滤波器(IAE,Innovation based Adaptive Estimation)应用于量测噪声未知的航空重力异常解算.针对IAE滤波器滑动窗口宽度难以准确确定的问题,通过... 依据航空重力测量基本原理,构建了航空重力异常解算的卡尔曼滤波模型,将新息自适应卡尔曼滤波器(IAE,Innovation based Adaptive Estimation)应用于量测噪声未知的航空重力异常解算.针对IAE滤波器滑动窗口宽度难以准确确定的问题,通过对多个不同滑动窗口新息协方差估计的加权平均,获得改进的IAE滤波器,该IAE滤波器不仅具有量测噪声自适应估计能力,还能实现滑动采样窗口的优化选取.试验结果表明,IAE滤波器可以降低因量测噪声统计信息不明引起的解算误差,改进IAE解算的重力异常误差约为1mGal. 展开更多
关键词 航空重力异常解算 自适应卡尔曼滤波 新息 量测噪声
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抑制模板漂移的目标跟踪算法 被引量：13
16
作者 潘吉彦 胡波 张建秋 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第3期622-627,共6页
本文提出了一种解决目标跟踪中模板漂移现象的新算法.模板漂移现象指的是,由于不断进行模板更新,目标会逐渐移出模板,而背景物体则逐渐占据整个模板.本文为了解决这个问题,提出了一组能够精确描述模板漂移对于模板更新滤波器的影响的表... 本文提出了一种解决目标跟踪中模板漂移现象的新算法.模板漂移现象指的是,由于不断进行模板更新,目标会逐渐移出模板,而背景物体则逐渐占据整个模板.本文为了解决这个问题,提出了一组能够精确描述模板漂移对于模板更新滤波器的影响的表达式,以使得考虑了模板漂移影响后的模板更新滤波器能够在空间及时间上自适应地实现及时更新目标外观与避免模板漂移之间的近似最优平衡.大量的包含不同目标外观变化类型的实景视频流的实验结果证实了本文算法的有效性. 展开更多
关键词 目标跟踪 模板漂移 模板匹配 自适应kalman滤波
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组合导航智能信息融合自适应滤波算法分析 被引量：9
17
作者 卞鸿巍 金志华 田蔚风 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2004年第10期1449-1452,1459,共5页
针对当前自适应组合导航系统算法的研究趋势,总结了卡尔曼滤波技术的缺陷和利用智能融合技术提高滤波器性能的设计思想。对模糊控制自适应算法(FIR AKF)、神经网络自适应算法(NN AKF)和自适应神经网络模糊推理自适应算法(ANFIS AKF)进... 针对当前自适应组合导航系统算法的研究趋势,总结了卡尔曼滤波技术的缺陷和利用智能融合技术提高滤波器性能的设计思想。对模糊控制自适应算法(FIR AKF)、神经网络自适应算法(NN AKF)和自适应神经网络模糊推理自适应算法(ANFIS AKF)进行了分析。着重研究FIR AKF采用滤波器新息序列和外系统状态的模糊控制器关键的模糊规则设计问题;分析NN AKF在组合导航系统模型调整、故障检测和隔离中的应用方法,并给出ANFIS AKF利用神经网络自动生成推理规则和建立自适应组合导航系统的基本方法。 展开更多
关键词 组合导航 自适应卡尔曼滤波 神经网络 模糊控制 自适应神经网络模糊推理
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基于自适应有限冲激响应-卡尔曼滤波算法的GPS/INS导航 被引量：13
18
作者 靳标 李建行 +2 位作者 朱德宽 郭交 苏宝峰 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第3期75-81,共7页
导航定位系统一般采用卡尔曼滤波算法提高定位精度。传统卡尔曼滤波算法的性能很大程度上依赖观测噪声的先验统计信息,不精确的统计特性将会降低定位精度。针对此问题,该文提出一种基于FIR(finite impulse response)预测模型的卡尔曼滤... 导航定位系统一般采用卡尔曼滤波算法提高定位精度。传统卡尔曼滤波算法的性能很大程度上依赖观测噪声的先验统计信息,不精确的统计特性将会降低定位精度。针对此问题,该文提出一种基于FIR(finite impulse response)预测模型的卡尔曼滤波算法。将FIR预测模型与卡尔曼滤波结合,FIR预测模型的系数可以通过求解一个凸二次规划问题得到。该凸二次规划以目标的多项式运动规律为约束条件,以最小白噪声增益为目标函数,具有闭式解。仿真试验和实测结果均表明,在相同的参数设置条件下,基于FIR预测模型的卡尔曼滤波算法比传统的卡尔曼滤波算法具有更高的估计精度,仿真结果表明定位精度提高29.54%,实测结果表明X方向定位精度提高21.71%,Y方向定位精度提高22.62%。该算法可应用于GPS接收信号的降噪处理,提高目标状态的定位精度。 展开更多
关键词 导航 模型 FIR预测模型 自适应卡尔曼滤波 全球定位系统
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基于极大似然估计的新息自适应滤波算法 被引量：13
19
作者 张玉龙 王茁 杨巍 《传感器与微系统》 CSCD 2018年第1期141-144,共4页
针对噪声统计信息未知或时变情况下常规卡尔曼滤波估计精度下降甚至发散的问题,提出了一种基于极大似然估计的新息自适应滤波算法。算法对基于极大似然估计的常规新息协方差估值器进行限定记忆指数衰减加权修正,增加滑动窗口内新近新息... 针对噪声统计信息未知或时变情况下常规卡尔曼滤波估计精度下降甚至发散的问题,提出了一种基于极大似然估计的新息自适应滤波算法。算法对基于极大似然估计的常规新息协方差估值器进行限定记忆指数衰减加权修正,增加滑动窗口内新近新息协方差序列的利用权重;根据新息自适应原理,利用新息协方差估计值直接计算滤波增益矩阵,加快滤波器收敛速度的同时提高了滤波算法的估计精度。算法应用于捷联惯性导航系统/全球定位系统(SINS/GPS)组合导航系统,仿真实验表明:在噪声统计信息未知或时变情况下,算法具有更强的鲁棒性以及更高的滤波精度。 展开更多
关键词 极大似然估计 新息协方差估值器 限定记忆指数加权 自适应卡尔曼滤波
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基于西原模型的蠕变型滑坡预警判据及滑坡智能监测预警系统研究 被引量：12
20
作者 王珣 刘勇 +3 位作者 李刚 伏坤 袁焦 潘兆马 《水利水电技术》 CSCD 北大核心 2018年第8期29-38,共10页
针对滑坡临滑预报难点问题,以建立滑坡的监测预警系统为目标,依据原有T-t模型的固定临滑判据,以西原模型为基础通过理论推导出蠕变型滑坡等速应变速率和临滑切线角的关系式,建立了通过滑坡均速阶段速率确定临滑切线角的动态评估方法,继... 针对滑坡临滑预报难点问题,以建立滑坡的监测预警系统为目标,依据原有T-t模型的固定临滑判据,以西原模型为基础通过理论推导出蠕变型滑坡等速应变速率和临滑切线角的关系式,建立了通过滑坡均速阶段速率确定临滑切线角的动态评估方法,继而通过对20个典型蠕变破坏与23个未破坏滑坡监测数据验证了该方法的可靠性。在此评估方法的基础上结合当今流行的无线传感器网络、云平台技术研发了一套基于无线组网技术的滑坡智能监测预警系统。结果表明,该滑坡监测预警系统具有滑坡自动评估、无线组网、自适应Kalman滤波、变频采样控制、数据掉线重传、虚拟化存储、三维地理信息展示等技术特点。目前该系统已在川黔铁路裁缝岩滑坡取得应用,为铁路运营提供准确、可靠的监测预警信息。 展开更多
关键词 滑坡 评估方法 智能监测系统 无线组网 自适应kalman滤波 临滑改进切线角 工程地质灾害 等速变形阶段
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