自适应强跟踪容积卡尔曼滤波算法 被引量：15

1

作者 赵利强 罗达灿 +1 位作者 王建林 于涛 《北京化工大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2013年第3期98-103,共6页

提出了一种自适应强跟踪容积卡尔曼滤波算法(ASTSCKF),该算法在平方根容积卡尔曼滤波算法(SCKF)步骤中引入强跟踪滤波器(STF),通过渐消因子在线修正一步预测误差协方差矩阵,强迫输出残差序列正交,使得算法具有应对系统状态突变等不确定... 提出了一种自适应强跟踪容积卡尔曼滤波算法(ASTSCKF),该算法在平方根容积卡尔曼滤波算法(SCKF)步骤中引入强跟踪滤波器(STF),通过渐消因子在线修正一步预测误差协方差矩阵,强迫输出残差序列正交,使得算法具有应对系统状态突变等不确定因素的能力,增强了算法的鲁棒性;结合改进渐消记忆时变噪声统计估计器,对噪声方差阵进行实时在线估计,有效解决了SCKF算法由于噪声统计不准确、未知或时变性带来的滤波发散问题,使其具有应对噪声变化的自适应能力。仿真实验结果表明:ASTSCKF算法在系统状态发生突变并且噪声变化的情况下,能够表现出良好的滤波性能,较SCKF算法有更强的鲁棒性以及噪声变化的自适应性。 展开更多

关键词 容积卡尔曼滤波算法 强跟踪滤波器 渐消因子 噪声统计估计器

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基于容积卡尔曼滤波算法估计动力锂电池荷电状态 被引量：2

2

作者 梁嘉宁 谭霁宬 +1 位作者 孙天夫 王峥 《集成技术》 2018年第6期31-38,共8页

动力锂电池荷电状态的准确估计是电池管理系统的关键功能之一。该文结合二阶电阻-电容等效电路模型,通过建立状态空间表达式,利用最小二乘法对等效电路模型各参数进行辨识,并通过多项式拟合方法获得了开路电压与剩余电荷的关系曲线,进... 动力锂电池荷电状态的准确估计是电池管理系统的关键功能之一。该文结合二阶电阻-电容等效电路模型,通过建立状态空间表达式,利用最小二乘法对等效电路模型各参数进行辨识,并通过多项式拟合方法获得了开路电压与剩余电荷的关系曲线,进而基于容积卡尔曼滤波方法对锂电池荷电状态进行建模,建立了基于数字信号处理器的充放电实验平台,实现了锂电池放电时荷电状态的实时估算。实验结果表明,该方法能够实现实时在线估算,且最大误差小于2%,具有良好的估算精度。 展开更多

关键词 荷电状态 扩展卡尔曼滤波 容积卡尔曼滤波算法

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新型自适应容积卡尔曼滤波算法及其在目标跟踪中的应用 被引量：1

3

作者 黄硕 李冠男 +1 位作者 荆涛 曹洁 《现代信息科技》 2018年第2期62-66,共5页

针对标准容积卡尔曼滤波(CKF)在目标跟踪中出现的问题,根据系统噪声统计特性不准确或未知的特点,提出一种基于协方差匹配原则的自适应容积卡尔曼滤波算法。该算法通过利用新息序列与残差序列来实现对观测噪声协方差和过程噪声协方差矩... 针对标准容积卡尔曼滤波(CKF)在目标跟踪中出现的问题,根据系统噪声统计特性不准确或未知的特点,提出一种基于协方差匹配原则的自适应容积卡尔曼滤波算法。该算法通过利用新息序列与残差序列来实现对观测噪声协方差和过程噪声协方差矩阵的实时跟踪,进而进行在线调整噪声统计特性,能够有效的改善由于噪声特性未知所引起的滤波发散相关问题。将该算法应用在目标跟踪仿真实验中,结果表明,与标准CKF算法相比,在系统噪声统计特性未知的情况下,该算法具有更好的实时性,不仅抑制了滤波器的发散问题,而且提高了对目标的跟踪精度。 展开更多

关键词 容积卡尔曼滤波算法 协方差匹配 自适应滤波 目标跟踪

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基于量子粒子群优化容积卡尔曼滤波的LANDMARC室内定位算法 被引量：8

4

作者 张悦 袁莉芬 +1 位作者 何怡刚 吕密 《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2018年第2期72-79,共8页

针对噪声环境下,基于标准容积卡尔曼滤波的LANDMARC室内定位算法因噪声特性估计不准,引起滤波性能下降而导致定位误差较大的问题,提出一种基于量子粒子群优化容积卡尔曼滤波的LANDMARC室内定位算法。该算法首先建立基于LANDMARC定位框... 针对噪声环境下,基于标准容积卡尔曼滤波的LANDMARC室内定位算法因噪声特性估计不准,引起滤波性能下降而导致定位误差较大的问题,提出一种基于量子粒子群优化容积卡尔曼滤波的LANDMARC室内定位算法。该算法首先建立基于LANDMARC定位框架下的运动目标动态模型,然后引入量子粒子群优化技术对容积卡尔曼滤波中时间更新过程的状态预测值进行优化,以降低因畸变噪声引起的误差;最后将改进的容积卡尔曼滤波算法应用到运动目标状态估计中。实验结果表明,所提算法定位误差均值为0.175 m,与相同环境下传统的LANDMARC算法、基于容积卡尔曼滤波的LANDMARC算法以及基于粒子群优化容积卡尔曼滤波的LANDMARC算法相比,定位精度和稳定性均有明显提高,且运算时间比基于粒子群优化的算法少,应用在室内定位中能够得到较为真实的目标移动轨迹。 展开更多

关键词 量子粒子群优化算法 容积卡尔曼滤波算法 定位模型 噪声特性

原文传递

基于自适应容积卡尔曼滤波的交互多模型算法

5

作者 杜云 张静怡 《科技创新与应用》 2019年第25期22-25,共4页

ADS-B航迹处理主要包括航迹数据滤波和滤波后数据可靠性的判断。飞机飞行运动复杂,而报文需要在飞行过程中向外界发送,此时报文会受到来自外界的影响和干扰,从而使航迹信息出现误差或丢失。为提高ADS-B航迹报文的准确性,文章采用了交互... ADS-B航迹处理主要包括航迹数据滤波和滤波后数据可靠性的判断。飞机飞行运动复杂,而报文需要在飞行过程中向外界发送,此时报文会受到来自外界的影响和干扰,从而使航迹信息出现误差或丢失。为提高ADS-B航迹报文的准确性,文章采用了交互多模型滤波算法,将自适应容积卡尔曼滤波器作为交互多模型滤波算法的滤波器,并将当前统计模型作为交互多模型的子模型。仿真结果表明,论文改进的算法提高了滤波算法的滤波性能,相较于传统的交互多模型滤波算法具有更高的滤波精度。 展开更多

关键词 航迹滤波 当前统计模型 交互多模型 自适应容积卡尔曼滤波算法

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基于新型自适应平方根容积卡尔曼滤波的RSOP均衡算法

6

作者 翁国翔 田清华 +4 位作者 王富 田凤 张琦 杨雷静 忻向军 《光学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第11期23-29,共7页

针对相干光通信系统中,传统容积卡尔曼滤波(CKF)算法和平方根容积卡尔曼滤波(SCKF)算法对偏振态旋转(RSOP)均衡存在鲁棒性不足、泛化性弱等问题,提出了一种新型的自适应SCKF算法,以实现对RSOP的跟踪补偿。该算法通过引入平方根因子直接... 针对相干光通信系统中,传统容积卡尔曼滤波(CKF)算法和平方根容积卡尔曼滤波(SCKF)算法对偏振态旋转(RSOP)均衡存在鲁棒性不足、泛化性弱等问题,提出了一种新型的自适应SCKF算法,以实现对RSOP的跟踪补偿。该算法通过引入平方根因子直接对过程噪声协方差矩阵的平方根进行自适应更新,避免了正定分解。同时引入残差判决检测机制,对当前时刻残差值与滑窗内残差均值进行比较,将比较结果作为是否进行自适应更新的判断条件,以提升算法运行速度。仿真结果表明,所提算法在RSOP方位角变化速率为40 Mrad/s时,误码率性能满足开销为7%的前向纠错阈值条件,且相对于CKF和SCKF算法,所提算法在不同调优参量初始值下均能稳定运行。所提算法能够快速跟踪补偿RSOP,即便在初始条件不理想的情况也能稳定运行,具有鲁棒性强的优点。 展开更多

关键词 光通信 平方根容积卡尔曼滤波算法 偏振复用 偏振态旋转 残差判决

原文传递

基于SRCKF算法的植保无人机定位估计 被引量：1

7

作者 王丹丹 余亮 +1 位作者 谭开拓 李宏杰 《湖北师范大学学报（自然科学版）》 2024年第3期32-38,共7页

基于高山丘陵地区地貌的复杂性、梯田间人工施药困难的背景下,针对植保无人机近地面喷洒任务的艰巨性,其自主导航定位技术的局限性,传统滤波估计算法对载体跟踪估计误差大、精度低、滤波不稳定等问题,提出了一种基于平方根容积卡尔曼滤... 基于高山丘陵地区地貌的复杂性、梯田间人工施药困难的背景下,针对植保无人机近地面喷洒任务的艰巨性,其自主导航定位技术的局限性,传统滤波估计算法对载体跟踪估计误差大、精度低、滤波不稳定等问题,提出了一种基于平方根容积卡尔曼滤波算法对植保无人机位置及姿态进行估计。较传统SRUKF、SRCDKF算法,文中算法既降低了状态量维数,又保证了数值计算效率及滤波精度。同等仿真环境下,实验结果表明,基于SRCKF-SLAM算法对载体位置估计精度最高,且稳定性最好;另外,在给定10°失准航偏角下,该算法对载体姿态角滤波估计,在近50 s内实现误差趋近于零,保证了植保无人机的精准导航。 展开更多

关键词 植保无人机 导航定位 平方根容积卡尔曼滤波算法 数值计算 位置估计

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降维CKF算法及其在SINS初始对准中的应用 被引量：9

8

作者 钱华明 葛磊 +1 位作者 黄蔚 彭宇 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2013年第7期1492-1497,共6页

针对常规容积卡尔曼滤波(cubature Kalman filter,CKF)算法在捷联惯导系统(strapdown inertialnavigation system,SINS)大方位失准角初始对准中采样点个数与状态向量维数成正比、计算量较大的问题,提出了降维CKF算法。与常规CKF算法相比... 针对常规容积卡尔曼滤波(cubature Kalman filter,CKF)算法在捷联惯导系统(strapdown inertialnavigation system,SINS)大方位失准角初始对准中采样点个数与状态向量维数成正比、计算量较大的问题,提出了降维CKF算法。与常规CKF算法相比,该算法只对离散化后的SINS非线性误差模型中的大方位失准角进行采样,再利用三阶球面-相径容积规则计算后验均值和协方差,从而将采样向量从10维降低到1维,采样点数量从20个下降到2个,减小了计算量。仿真实验结果表明,该算法与常规CKF算法具有相同的对准精度,计算时间仅为常规CKF算法的1/3,是一种较为实用的方法。 展开更多

关键词 捷联惯导系统 初始对准 常规容积卡尔曼滤波算法 降维容积卡尔曼滤波算法 三阶球面-相径容积规则

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非高斯噪声下的参数自适应高斯混合CQKF算法 被引量：6

9

作者 孟东 缪玲娟 +1 位作者 邵海俊 沈军 《北京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第10期1079-1084,共6页

研究非高斯噪声环境下的高斯混合滤波方法,进行纯方位跟踪系统的目标跟踪.利用改进的参数自适应方法,调整位移参数的大小,从而修正了高斯混合模型,提出了在非高斯噪声下的参数自适应高斯混合CQKF算法;基于非高斯噪声下的离散系统模型,... 研究非高斯噪声环境下的高斯混合滤波方法,进行纯方位跟踪系统的目标跟踪.利用改进的参数自适应方法,调整位移参数的大小,从而修正了高斯混合模型,提出了在非高斯噪声下的参数自适应高斯混合CQKF算法;基于非高斯噪声下的离散系统模型,分析了高斯混合CQKF算法中建模过程的局限性,并结合初值优化方法,提出了利用参数自适应方法修正高斯混合滤波模型的方法,从而克服了高斯混合滤波的局限性,提高了滤波精度.仿真实验表明在非高斯噪声下参数自适应高斯混合CQKF算法比原算法有更高的滤波精度. 展开更多

关键词 高斯混合模型 容积卡尔曼滤波算法 参数自适应方法 初值优化

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基于无线传感器网络的视频目标跟踪算法 被引量：10

10

作者 毛颉 《控制工程》 CSCD 北大核心 2018年第1期71-75,共5页

目标跟踪一直是计算机视觉研究中的重点和难点，针对当前算法鲁棒性差、难以获得高精度的跟踪结果的局限性，设计了基于无线传感器网络的视频目标跟踪算法。首先多个传感器节点组成1个无线传感器网络。并通过无线传感网络收集目标信息... 目标跟踪一直是计算机视觉研究中的重点和难点，针对当前算法鲁棒性差、难以获得高精度的跟踪结果的局限性，设计了基于无线传感器网络的视频目标跟踪算法。首先多个传感器节点组成1个无线传感器网络。并通过无线传感网络收集目标信息，然后采用容积卡尔曼滤波算法对视频中的目标运动状态进行估计和跟踪，最后在Matlab2014平台上进行了视频目标跟踪仿真验证实验。结果表明，该算法可以对视频目标运动状态进行高精度的跟踪，提高了视频目标跟踪的鲁棒性，视频目标跟踪实时性可满足实际应用的要求，而且视频目标跟踪效果要明显优于对比算法，具有更高的实际应用价值。 展开更多

关键词 传感器节点 计算机视频 目标跟踪 容积卡尔曼滤波算法 目标状态

原文传递

多算法结合的汽车参数和状态估计方法研究 被引量：3

11

作者 胡均平 朱万霞 +2 位作者 李科军 李勇成 任常吉 《测控技术》 2019年第7期67-73,共7页

为实时准确获取汽车参数及状态信息以提高汽车主动安全性能,提出了一种多算法结合的自适应估计算法。该算法将递推最小二乘算法、蚁群优化算法及容积卡尔曼滤波算法进行有效结合,同时将含有不准确模型参数及未知时变噪声的三自由度非线... 为实时准确获取汽车参数及状态信息以提高汽车主动安全性能,提出了一种多算法结合的自适应估计算法。该算法将递推最小二乘算法、蚁群优化算法及容积卡尔曼滤波算法进行有效结合,同时将含有不准确模型参数及未知时变噪声的三自由度非线性整车模型作为标称模型。采用递推最小二乘算法实时估计汽车参数,引入蚁群优化算法实时跟踪容积卡尔曼滤波器的过程噪声及量测噪声,根据目标函数对噪声协方差进行寻优,以解决系统的噪声时变问题,从而获取汽车状态的准确估计。基于CarSim/Simulink的仿真实验结果表明,该算法的状态估计精度高,且具备汽车模型参数校正能力,可以满足系统的控制需要。 展开更多

关键词 递推最小二乘法 蚁群优化算法 容积卡尔曼滤波算法 参数估计 状态估计

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一种基于ARI模型和SRCKF的融合型算法的锂电池剩余寿命预测方法 被引量：3

12

作者 王玉斐 《舰船电子对抗》 2019年第4期117-120,I0001,共5页

锂电池的健康状态估计和剩余寿命(RUL)预测是电池管理系统的重要研究课题之一。平方根容积卡尔曼滤波(SRCKF)算法是扩展卡尔曼滤波(EKF)算法的一种改进,适合对锂电池的非线性退化过程建模。其中,对于特定电池单体,将自回归综合(ARI)模... 锂电池的健康状态估计和剩余寿命(RUL)预测是电池管理系统的重要研究课题之一。平方根容积卡尔曼滤波(SRCKF)算法是扩展卡尔曼滤波(EKF)算法的一种改进,适合对锂电池的非线性退化过程建模。其中,对于特定电池单体,将自回归综合(ARI)模型的长期趋势预测作为SRCKF算法预测阶段的容量观测真值,从而弱化SRCKF算法对经验模型的依赖性,体现不同电池单体的差异性。同时,针对ARI模型对非线性系统预测能力差的问题,引入了一种表征锂电池不同阶段退化速率的健康因子,提升了ARI模型对锂电池非线性退化趋势的拟合度。最后,使用马里兰大学先进寿命周期工程研究中心(CALCE)的公开数据集验证所提算法,实验结果表明混合型算法在容量预测误差和寿命预测的精度上均有所提高。 展开更多

关键词 锂电池 电池管理系统 剩余使用寿命 平方根容积卡尔曼滤波算法 自回归综合模型

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双自适应CKF锂电池荷电状态估计 被引量：1

13

作者 杨宇飞 王高杰 郑艳萍 《电子测量技术》 北大核心 2024年第15期53-63,共11页

锂电池荷电状态是锂电池安全运行最重要的状态参数,为了提高锂电池SOC的估算精度,本文提出了一种双自适应容积卡尔曼滤波算法。利用锂电池二阶DP等效电路模型做状态参数的离线辨识,使用精确度较高的容积卡尔曼滤波算法估测单个SOC,并且... 锂电池荷电状态是锂电池安全运行最重要的状态参数,为了提高锂电池SOC的估算精度,本文提出了一种双自适应容积卡尔曼滤波算法。利用锂电池二阶DP等效电路模型做状态参数的离线辨识,使用精确度较高的容积卡尔曼滤波算法估测单个SOC,并且引入自适应因子去估测实时噪声,在获得SOC的基础对锂电池内阻实时估计,用双自适应容积卡尔曼滤波算法估测SOC。为了全面验证自己的结论符合实际工况要求,本文进行了动态压力测试、联邦城市驾驶、城市驾驶循环和城郊驾驶循环的模拟工况实验,通过算法获得前3种工况SOC的误差在0.5%以内,城郊驾驶循环工况的误差在1%以内,并且具有较强的鲁棒性,证明自己的算法成立。 展开更多

关键词 SOC 离线辨识 双自适应容积卡尔曼滤波算法

原文传递

自适应抗差CKF在舰载导弹武器初始对准中的应用 被引量：1

14

作者 牟宏伟 韩磊 李昂阳 《自动化技术与应用》 2022年第6期6-9,81,共5页

当捷联惯导系统失准角误差模型为大角度时,需要采用非线性滤波方法。本文研究了基于大方位失准角的初始对准技术。首先,建立SINS/GPS非线性误差模型;针对观测粗差和噪声统计特性不准确对系统的影响,提出并推导了自适应抗差CKF滤波算法;... 当捷联惯导系统失准角误差模型为大角度时,需要采用非线性滤波方法。本文研究了基于大方位失准角的初始对准技术。首先,建立SINS/GPS非线性误差模型;针对观测粗差和噪声统计特性不准确对系统的影响,提出并推导了自适应抗差CKF滤波算法;最后,通过仿真分析和对比试验验证,该算法能增强滤波的稳定性,进而提高估计精度,缩短收敛时间。 展开更多

关键词 大方位失准角 初始对准 非线性误差模型 自适应抗差 容积卡尔曼滤波算法

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基于SRCKF算法的锂离子电池荷电状态估计

15

作者 肜瑶 张洋洋 吕运朋 《电池》 2025年第2期273-278,共6页

为提高荷电状态(SOC)估计的精度,以磷酸铁锂锂离子电池为研究对象,在双极化等效电路模型的基础上,分析容积卡尔曼滤波器(CKF)的SOC估计过程。针对CKF算法发散的问题,采用平方根容积卡尔曼滤波(SRCKF)算法进行电池SOC估计。SRCKF算法通... 为提高荷电状态(SOC)估计的精度,以磷酸铁锂锂离子电池为研究对象,在双极化等效电路模型的基础上,分析容积卡尔曼滤波器(CKF)的SOC估计过程。针对CKF算法发散的问题,采用平方根容积卡尔曼滤波(SRCKF)算法进行电池SOC估计。SRCKF算法通过引入正交三角(QR)分解,误差协方差矩阵在计算过程中以平方根的形式传播,从而确保矩阵的正定和对称。与CKF算法对比发现,SRCKF算法的估计误差为2.0534×10-4 V,说明可以提高SOC估计的精度。 展开更多

关键词 磷酸铁锂锂离子电池 双极化模型 平方根容积卡尔曼滤波(SRCKF)算法 荷电状态(SOC)估计

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基于COA-ASRCKF的单液流锌镍电池SOC估计

16

作者 宋春宁 苏有平 +1 位作者 莫伟县 郑少耿 《电池》 CAS 北大核心 2021年第4期351-355,共5页

针对容积卡尔曼滤波(CKF)算法在迭代过程中存在诸多破坏协方差对称性和正定性的敏感操作,进而导致算法终止的现象,提出一种自适应平方根容积卡尔曼滤波(ASRCKF)算法。采用ASRCKF算法在估算单液流锌镍电池荷电状态(SOC)时,过程噪声协方差... 针对容积卡尔曼滤波(CKF)算法在迭代过程中存在诸多破坏协方差对称性和正定性的敏感操作,进而导致算法终止的现象,提出一种自适应平方根容积卡尔曼滤波(ASRCKF)算法。采用ASRCKF算法在估算单液流锌镍电池荷电状态(SOC)时,过程噪声协方差Q、量测噪声协方差初值R(0)和状态误差协方差初值P_(0)的设定,对估算精度和鲁棒性有重要影响。为此,应用郊狼优化算法(COA)对Q、R(0)和P_(0)进行参数寻优。实验结果表明,提出的COA-ASRCKF算法能较好地应用于单液流锌镍电池SOC估计。与CKF和ASRCKF算法相比,估算精度更高、鲁棒性更强,均方根误差小于1%。 展开更多

关键词 单液流锌镍电池 荷电状态(SOC) 郊狼优化算法(COA) 自适应平方根容积卡尔曼滤波(ASRCKF)算法 参数寻优

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