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带不确定量测和未知虚警概率的粒子滤波器

控制理论与应用 2015年第8期32卷 1012-1022页

作者：黄玉龙张勇刚李宁赵琳哈尔滨工程大学自动化学院黑龙江哈尔滨150001

为了解决带不确定量测和未知虚警概率的非线性非高斯系统状态估计问题,本文提出了一种新的粒子滤波方法,利用随机不确定量测模型来更新粒子和权值,并基于极大似然准则来辨识未知的虚警概率.本文所提出的带不确定量测和已知虚警概率的粒... 详细信息

为了解决带不确定量测和未知虚警概率的非线性非高斯系统状态估计问题,本文提出了一种新的粒子滤波方法,利用随机不确定量测模型来更新粒子和权值,并基于极大似然准则来辨识未知的虚警概率.本文所提出的带不确定量测和已知虚警概率的粒子滤波方法与现有标准的粒子滤波方法具有几乎一致的计算复杂度,但是更适合用于处理带不确定量测的非线性非高斯系统状态估计问题.此外,在状态转移密度函数被选择为建议密度函数时,本文证明了基于所提出的虚警概率辨识方法的极大似然估计唯一,从而为精确辨识虚警概率提供了理论保证.单变量非平稳增长模型和纯方位跟踪的数值仿真验证了所提出粒子滤波方法的有效性和与现有方法相比的优越性.

关键词：不确定量测虚警概率粒子滤波器非线性滤波极大似然估计

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不确定量测下的多模型估计方法

不确定量测下的多模型估计方法

作者：汤晓芳浙江大学

学位级别：硕士

状态估计是估计理论的一个重要组成部分,在国防科技和国民经济领域有着广泛的应用。卡尔曼滤波是线性高斯系统最优状态估计方法,而无迹卡尔曼滤波(UKF)正逐渐成为处理非线性滤波问题的有效方法和研究热点,多模型估计法是机动目标跟踪的... 详细信息

状态估计是估计理论的一个重要组成部分,在国防科技和国民经济领域有着广泛的应用。卡尔曼滤波是线性高斯系统最优状态估计方法,而无迹卡尔曼滤波(UKF)正逐渐成为处理非线性滤波问题的有效方法和研究热点,多模型估计法是机动目标跟踪的有效方法。实测数据中含有大量的不确定性,此处的不确定性即是指如传感器在杂波环境中产生的错误测量值、传感器暂时失效等原因导致的测量数据丢失等非量测噪声所含的特性,若采用标准滤波估计方法,滤波器的性能将会大大降低甚至导致结果发散。本文基于以上出发点,首先针对非线性系统介绍了随机无迹卡尔曼(RUKF)滤波方法,RUKF算法可消除UKF方法的系统误差,提高估计精度。其次从交互式多模型(IMM)估计方法的特点出发,提出用IMM估计方法来对有测量数据丢失的系统进行估计。IMM模型集中包含两个子模型集,最终的估计结果基于两个模型集的估计进行融合得到,改善估计器在测量信息丢失情况下的稳定性,同时得到较好的估计结果。将该算法应用于机动目标跟踪同样可以得到良好的跟踪效果。仿真结果表明在测量信息丢失的情况下,基于IMM的估计方法具有优于传统单模型估计方法的估计性能.

关键词：随机无迹卡尔曼滤波不确定量测机动目标跟踪多模型估计

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量测不确定的四元数约束CKF姿态估计

哈尔滨工业大学学报 2017年第4期49卷 116-121页

作者：黄蔚中国舰船研究设计中心武汉430064

针对姿态估计系统在量测不确定和四元数约束下存在发散及估计精度差的缺陷,提出了一种基于不确定量测的四元数约束容积卡尔曼滤波算法(quaternion constrained cubature Kalman filter based on uncertain measurements,UCCKF).该算法... 详细信息

针对姿态估计系统在量测不确定和四元数约束下存在发散及估计精度差的缺陷,提出了一种基于不确定量测的四元数约束容积卡尔曼滤波算法(quaternion constrained cubature Kalman filter based on uncertain measurements,UCCKF).该算法克服了约束容积卡尔曼滤波算法的局限性,采用独立的伯努利随机变量来描述量测的不确定性,利用三阶球面-相径容积规则近似计算非线性函数的后验均值和协方差.并针对四元数规范化问题,采用两步投影理论来解决四元数约束限制.仿真结果表明,相比较于约束容积卡尔曼滤波(constrained cubature Kalman filter,CCKF)和无迹混合滤波(unscented mixture filter,UMF),提出的UCCKF算法在量测不确定情况下具有更好的收敛性和更高的估计精度,说明该算法对量测不确定下的非线性姿态估计系统是有效、可行的.

关键词：姿态估计四元数约束不确定量测容积卡尔曼滤波两步投影理论

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长航迹稳定跟踪的雷达功率分配算法

电子科技大学学报 2022年第6期51卷 841-846页

作者：王尧易伟孔令讲电子科技大学信息与通信工程学院成都611731

分布式组网雷达系统在处理跟踪任务时,低信噪比会导致目标检测概率小于1,进而可能导致目标航迹中断。为此,提出了一种长航迹稳定跟踪的分布式组网雷达功率分配算法,通过对雷达系统功率资源的优化配置,同时保证了航迹连续性与良好的系统... 详细信息

分布式组网雷达系统在处理跟踪任务时,低信噪比会导致目标检测概率小于1,进而可能导致目标航迹中断。为此,提出了一种长航迹稳定跟踪的分布式组网雷达功率分配算法,通过对雷达系统功率资源的优化配置,同时保证了航迹连续性与良好的系统跟踪性能。首先建立了分布式雷达回波信号及量测模型,然后推导了不确定性量测下的贝叶斯克拉美罗界(BCRLB),进而建立了功率分配问题数学模型。该优化问题中包含复杂非凸约束,为了对其进行高效求解,最后提出了一种基于凸优化的自约束功率分配(SCPA)算法。仿真结果表明,所提SCPA算法可以保证跟踪全阶段所有目标航迹不中断,并保持良好的跟踪性能。

关键词：分布式组网雷达功率分配稳定跟踪不确定量测