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基于SST-SCKF的运动目标超宽带定位算法研究 被引量：4
1
作者 陈伟华 钱洪云 +1 位作者 闫孝姮 万晨 《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2022年第4期221-230,共10页
使用超宽带(UWB)进行定位过程中,卡尔曼滤波是一种常见的降噪方法,但由于对非线性系统滤波性能差,且定位目标运动轨迹易超出基站布局区域以及受到异常噪声干扰,会影响定位系统的准确性和稳定性。针对这一问题,提出一种对称强跟踪(SST)... 使用超宽带(UWB)进行定位过程中,卡尔曼滤波是一种常见的降噪方法,但由于对非线性系统滤波性能差,且定位目标运动轨迹易超出基站布局区域以及受到异常噪声干扰,会影响定位系统的准确性和稳定性。针对这一问题,提出一种对称强跟踪(SST)平方根容积卡尔曼(SCKF)算法,通过引入对称时变渐消因子调节各协方差矩阵,实现改变误差协方差矩阵中多重衰落因子矩阵的工作方式,进而调整滤波增益,计算复杂度虽略有增加,但增强定位模型的适应性与鲁棒性。仿真验证表明,在异常噪声干扰下,改进后的算法(SST-SCKF)相较于SCKF/多重渐消因子的SCKF(ST-ASCKF)算法可有效提高定位准确度,且定位轨迹较于单渐消因子的SCKF算法(STSCKF)更为平滑;利用SST-SCKF算法设计基于UWB技术的定位方案,通过动态模拟实验表明,本文提出的SST-SCKF算法较之SCKF/STSCKF/ST-ASCKF滤波性能更优,为复杂环境噪声下人员UWB定位提供更好的降噪,使定位更为精准。 展开更多
关键词 超宽带 平方根容积卡尔曼 对称时变渐消因子 定位
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无人机协助下基于SR-CKF的无线传感器网络节点定位研究 被引量：23
2
作者 徐魏超 王冠凌 陈孟元 《智能系统学报》 CSCD 北大核心 2019年第3期575-581,共7页
针对无线传感器网络(WSN)节点的实际应用场合大多数分布在复杂的三维地形,并且当无线传感器网络分布规模达到一定程度时,对每一个传感器节点装载 GPS模块来实现节点定位不切实际的情况,提出了一种无人机(UAV)协助下利用极大似然估计法(M... 针对无线传感器网络(WSN)节点的实际应用场合大多数分布在复杂的三维地形,并且当无线传感器网络分布规模达到一定程度时,对每一个传感器节点装载 GPS模块来实现节点定位不切实际的情况,提出了一种无人机(UAV)协助下利用极大似然估计法(MLE)对未知节点进行初步定位,引入平方根容积卡尔曼滤波(SR-CKF)算法对未知节点进行精确定位,采用阈值选择的更新策略来减小非线性因素的影响。仿真结果表明:所提出的UAV-WSN-MLE-SRCKF协作定位方式实现了三维地形中未知传感器节点的定位估计,大量减少了装载GPS模块所带来的成本,同时也提高了定位精度和稳定性。 展开更多
关键词 无人机 无线传感器网络节点 极大似然 阀值选择 协作定位 平方根容积卡尔曼算法
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基于SRCKF的电动汽车锂离子电池荷电状态估计 被引量：4
3
作者 肖仁鑫 李斌 +1 位作者 黄志强 贾现广 《电源技术》 CAS 北大核心 2021年第11期1443-1447,共5页
精确的电池荷电状态(state of charge,SOC)估计对提高新能源汽车电池管理系统的性能、电池使用安全性以及整车能量管理策略的准确性具有至关重要的作用。综合考虑电池模型精度和复杂度,建立了锂离子电池二阶RC等效电路模型,运用自适应... 精确的电池荷电状态(state of charge,SOC)估计对提高新能源汽车电池管理系统的性能、电池使用安全性以及整车能量管理策略的准确性具有至关重要的作用。综合考虑电池模型精度和复杂度,建立了锂离子电池二阶RC等效电路模型,运用自适应遗忘因子递推最小二乘法(adaptive forgetting factor-recursive least square,AFF-RLS)在线辨识模型参数。在此基础上,采用平方根容积卡尔曼滤波(square root cubature Kalman filter,SRCKF)估算电池SOC,使用动态应力测试工况(dynamic stress test,DST)对模型参数和SOC进行验证。研究结果表明,与无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman filter,UKF)估算相比,SRCKF估算误差小、鲁棒性好。 展开更多
关键词 锂离子电池 荷电状态估计 二阶RC等效电路模型 自适应遗忘因子递推最小二乘法 平方根容积卡尔曼滤波
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基于改进SCKF算法的机车目标跟踪速度误差分析
4
作者 何宗文 张岩 《机械制造与自动化》 2024年第1期133-136,共4页
为实现机车目标的高效跟踪,构建一种可以实现自适应匀加速分析的模型并能够进行波形自主调控的平方根容积卡尔曼滤波跟踪算法。在确定发射波形的过程中,应确保后续时刻达到最低的目标状态估计误差。利用波形捷变的方法可以得到最优波形... 为实现机车目标的高效跟踪,构建一种可以实现自适应匀加速分析的模型并能够进行波形自主调控的平方根容积卡尔曼滤波跟踪算法。在确定发射波形的过程中,应确保后续时刻达到最低的目标状态估计误差。利用波形捷变的方法可以得到最优波形参数,显著增强系统跟踪机车目标的能力。研究结果表明:经过波形调控后,本算法可以使目标方位误差减小89.56%、运动速度误差减小84.04%,加速度误差减小59.54%,并使耗时降低不明显;可以实现方位误差以及速度误差的缓慢降低,具备优异鲁棒性;信噪比减小后,表现出更优的性能。与其他各算法相比,本算法能够自适调节各项参数,获得更高的跟踪精度,所需的计算量也较小。 展开更多
关键词 机车目标跟踪 速度误差 波形调度 平方根容积卡尔曼滤波
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基于平方根容积卡尔曼滤波器的非线性模型参数识别
5
作者 王涛 谢婧怡 +1 位作者 孟丽岩 李勐 《黑龙江科技大学学报》 2023年第1期109-115,共7页
针对容积卡尔曼滤波器在参数识别过程中截断误差导致算法终止的问题,采用平方根容积卡尔曼滤波器、容积卡尔曼滤波器和奇异值容积卡尔曼滤波器分别对MFS模型、Bouc-Wen模型进行参数识别。结果表明:平方根容积卡尔曼滤波器得到MFS模型参... 针对容积卡尔曼滤波器在参数识别过程中截断误差导致算法终止的问题,采用平方根容积卡尔曼滤波器、容积卡尔曼滤波器和奇异值容积卡尔曼滤波器分别对MFS模型、Bouc-Wen模型进行参数识别。结果表明:平方根容积卡尔曼滤波器得到MFS模型参数b、K、Q识别值的均方根误差比容积卡尔曼滤波器和奇异值容积卡尔曼滤波器至少降低了19.17%、29.88%和2.64%。容积卡尔曼滤波器识别Bouc-Wen模型不稳定,平方根容积卡尔曼滤波器识别值的均方根误差比奇异值容积卡尔曼滤波器至少降低17.04%。平方根容积卡尔曼滤波器既提高非线性模型参数识别精度,又具有良好的数值稳定性。 展开更多
关键词 平方根容积卡尔曼滤波器 MFS模型 BOUC-WEN模型 在线参数识别
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一种无线传感器网络的盲源分离算法
6
作者 耿云志 徐慧芳 沈海斌 《传感器与微系统》 CSCD 2015年第9期121-123,127,共4页
无线网络协议的校验纠错机制繁重复杂,加重了通信带宽的负担。盲源分离无需任何先验知识就可重构出源信号,成为无线传感器领域的研究热点。但网络部署中,传感器信号的量化位数和Modem个数难以确定。针对上述问题,提出一种基于平方根容... 无线网络协议的校验纠错机制繁重复杂,加重了通信带宽的负担。盲源分离无需任何先验知识就可重构出源信号,成为无线传感器领域的研究热点。但网络部署中,传感器信号的量化位数和Modem个数难以确定。针对上述问题,提出一种基于平方根容积卡尔曼滤波(SRCKF)的盲源分离算法。算法根据空间状态方程和测量方程,用平方根容积卡尔曼估计分离向量。实验结果表明:SRCKF算法在保持极高分离精度的情况下,能有效计算出量化位数和Modem个数的最优值,SRCKF算法效率是同类无先导卡尔曼滤波(UKF)算法效率的1.3578倍。 展开更多
关键词 无线传感器网络 盲源分离 平方根容积卡尔曼滤波
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