检索结果-南通市图书馆

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

过程噪声和量测噪声多步相关的卡尔曼型滤波

四川大学学报（自然科学版） 2009年第5期46卷 1237-1240页

作者：符安迪朱允民四川大学数学学院成都610064

作者详细讨论了随机离散时间动态系统中过程噪声w_k和量测噪声v_k两步相关情况下的最优状态估计,给出了两步相关情况下的卡尔曼型滤波,然后把它推广到过程噪声w_k和量测噪声v_k多步相关的情况,给出了n步相关情况下卡尔曼型滤波的一般表... 详细信息

作者详细讨论了随机离散时间动态系统中过程噪声w_k和量测噪声v_k两步相关情况下的最优状态估计,给出了两步相关情况下的卡尔曼型滤波,然后把它推广到过程噪声w_k和量测噪声v_k多步相关的情况,给出了n步相关情况下卡尔曼型滤波的一般表达式.

关键词：卡尔曼滤波过程噪声量测噪声两步相关多步相关

旋转电弧传感器焊缝跟踪的过程噪声与测量噪声分析

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

焊接技术 2014年第3期43卷 41-44页

作者：黄翔毛凤辉刘继忠李志刚祝顺风抚州职业技术学院机电系江西抚州344000 南昌大学江西省机器人与焊接自动化重点实验室江西南昌330031 华东交通大学载运工具与装备教育部重点实验室江西南昌330013

焊缝跟踪首要问题是应用均值滤波、中值滤波、小波滤波、卡尔曼滤波、粒子滤波等中一种或者几种组合对采集的信号进行降噪处理。各滤波算法的滤波效果往往跟其信号噪声的特征有关系,因此非常有必要对焊接噪声进行分析。文中将焊接噪声... 详细信息

焊缝跟踪首要问题是应用均值滤波、中值滤波、小波滤波、卡尔曼滤波、粒子滤波等中一种或者几种组合对采集的信号进行降噪处理。各滤波算法的滤波效果往往跟其信号噪声的特征有关系,因此非常有必要对焊接噪声进行分析。文中将焊接噪声分为过程噪声和测量噪声,通过应用阈值小波滤波完成对过程噪声信号提取、频谱分析以及期望与方差计算;通过传感器空采信号完成对测量噪声的特性统计分析,最终通过多组试验数据分析综合得到比较真实的焊接信号噪声特性。

关键词：旋转电弧传感器测量噪声过程噪声小波滤波噪声特性

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

一种基于过程噪声控制的弹道滤波方案

空军工程大学学报（自然科学版） 2011年第1期12卷 51-54,63页

作者：常思江王中原韩成辉南京理工大学动力工程学院江苏南京210094 中国兵器工业第二○八研究所北京102202

弹道滤波是精确获取弹箭飞行弹道参数的关键技术之一。当采用卡尔曼滤波进行弹道滤波时,系统模型偏差可能导致滤波精度的降低。以某低旋尾翼弹为对象,对此问题进行了研究。提出一个较精确且便于工程应用的扩展质点弹道模型,由此建立了... 详细信息

弹道滤波是精确获取弹箭飞行弹道参数的关键技术之一。当采用卡尔曼滤波进行弹道滤波时,系统模型偏差可能导致滤波精度的降低。以某低旋尾翼弹为对象,对此问题进行了研究。提出一个较精确且便于工程应用的扩展质点弹道模型,由此建立了弹箭飞行状态方程;在坐标雷达体制下建立了量测方程;仿真分析了系统模型偏差对弹道滤波性能的影响,并提出一个基于过程噪声控制的弹道滤波方案。仿真结果表明:该方案可有效克服模型偏差的不利影响,弹箭侧偏的估计误差可减小50%以上,且系统计算量增加较少。研究结果可为弹道滤波的工程应用提供一定的参考。

关键词：弹箭状态估计卡尔曼滤波弹道模型过程噪声

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

过程噪声递推最小二乘法的应用

中国仪器仪表 2018年第6期 57-62页

作者：芦海洋中国空空导弹研究院河南洛阳471009

随着步数的增加,传统递推最小二乘法增益矩阵将逐渐收敛到零,使得新的有效测量数据不能够被用来修正估计输出,出现数据饱和现象。为解决该问题,引入包含过程噪声的状态变量更新方程,该过程噪声的方差影响算法的滤波效果和新的测量数据... 详细信息

随着步数的增加,传统递推最小二乘法增益矩阵将逐渐收敛到零,使得新的有效测量数据不能够被用来修正估计输出,出现数据饱和现象。为解决该问题,引入包含过程噪声的状态变量更新方程,该过程噪声的方差影响算法的滤波效果和新的测量数据的更新快慢。Matlab/Simulink仿真实验和冲压发动机实验验证该算法的有效性,取得了很好的滤波能力,同时准确表示出新的测量数据的动态过程。

关键词：数据饱和过程噪声最小二乘法递推最小二乘法

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

一种过程噪声自适应调节的卡尔曼滤波算法

电子测量技术 2007年第5期30卷 18-20,31页

作者：张谦景占荣西北工业大学西安710072

鉴于过程噪声在卡尔曼滤波器中的重要作用,本文给出一种自适应调整过程噪声方差的新方法。此方法不需要目标机动的先验知识,而是考虑"新息"平方和的数学期望值,构造一个可自适应调整的缩放因子。在目标未发生机动时因子值较小,当目标发... 详细信息

鉴于过程噪声在卡尔曼滤波器中的重要作用,本文给出一种自适应调整过程噪声方差的新方法。此方法不需要目标机动的先验知识,而是考虑"新息"平方和的数学期望值,构造一个可自适应调整的缩放因子。在目标未发生机动时因子值较小,当目标发生机动时因子值迅速增大,从而增大系统的过程噪声方差。结合协方差匹配自适应滤波算法的思想,本文提出一种新的机动目标跟踪算法。通过蒙特卡洛仿真,同IMM算法进行比较,结果表明,新算法在目标发生机动时具有更好的性能。

关键词：机动目标跟踪自适应滤波过程噪声缩放因子

基于自适应过程噪声分布的粒子滤波视觉目标跟踪方法

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

基于自适应过程噪声分布的粒子滤波视觉目标跟踪方法

共同系统状态过程噪声的多传感器联合滤波算法

'2010系统仿真技术及其应用学术会议

作者：朱明清赵宇宙邓甜甜王漫陈宗海中国科学技术大学自动化系

提出了一种过程噪声分布的自适应控制方法。该方法根据当前时刻粒子观测概率的峰值来计算下一时刻过程噪声分布因子,从而调节了粒子的采样范围。同时,为了改善粒子观测概率的峰值特性,在Bhattacharyya模型匹配系数的基础上提出了一种新... 详细信息

提出了一种过程噪声分布的自适应控制方法。该方法根据当前时刻粒子观测概率的峰值来计算下一时刻过程噪声分布因子,从而调节了粒子的采样范围。同时,为了改善粒子观测概率的峰值特性,在Bhattacharyya模型匹配系数的基础上提出了一种新的模型匹配系数,使得峰值特性更加集中而尖锐,突出了目标特征的作用,抑制了背景特征的干扰。实验结果表明,本文提出的方法能够较好地适应目标状态的快速变化以及遮挡等问题,取得了良好的跟踪效果。

关键词：粒子滤波视觉目标跟踪状态转移模型过程噪声

来源： cnki会议评论

在线全文

cnki会议

学校读者我要写书评

暂无评论

青岛大学学报（工程技术版） 2005年第4期20卷 29-33页

作者：熊伟张晶炜何友海军航空工程学院信息融合技术研究所山东烟台264001

目前,大多数多传感器联合滤波算法不考虑共同的系统状态过程噪声对各局部状态估计的影响,而实际上这种噪声是不可忽略的。基于此,从信息空间的角度出发,从理论上推导了多个传感器联合滤波算法,并验证了以往的不考虑共同系统状态过程噪... 详细信息

目前,大多数多传感器联合滤波算法不考虑共同的系统状态过程噪声对各局部状态估计的影响,而实际上这种噪声是不可忽略的。基于此,从信息空间的角度出发,从理论上推导了多个传感器联合滤波算法,并验证了以往的不考虑共同系统状态过程噪声的多传感器及考虑共同系统状态过程噪声但传感器数只有2个的最优联合滤波算法均是该算法的特例。与一已有的联合滤波算法的仿真比较表明:该算法所获得的状态估计精度好于原有算法所获得的状态估计精度。

关键词：联合滤波多传感器状态估计过程噪声算法

具有噪声信息与状态模型不确定系统的IMM自适应滤波

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

控制与决策 2024年第5期39卷 1604-1611页

作者：马天力张扬高嵩刘盼陈超波西安工业大学电子信息工程学院西安710021

卡尔曼滤波器广泛用于解决线性高斯系统的状态估计问题.然而,在实际应用中过程噪声和系统模型参数先验信息未知,且量测受到异常值干扰,给准确估计系统状态带来极大困难.针对具有噪声信息和状态模型不确定的动态系统,提出一种广义交互式... 详细信息

卡尔曼滤波器广泛用于解决线性高斯系统的状态估计问题.然而,在实际应用中过程噪声和系统模型参数先验信息未知,且量测受到异常值干扰,给准确估计系统状态带来极大困难.针对具有噪声信息和状态模型不确定的动态系统,提出一种广义交互式多模型自适应滤波算法.该算法设计多个模型并行的方式对系统不确定进行处理,对于每个模型,建立Skew-T分布非对称重尾噪声表示模型,为了解决过程噪声与系统协方差相互耦合难以求解的问题,利用逆威沙特分布对系统预测协方差矩阵进行描述,并通过变分贝叶斯推理递归计算系统状态的后验分布.仿真结果和实验验证表明,在噪声信息和状态模型不确定条件下,所提出算法具有较高的估计精度.

关键词：交互式多模型过程噪声 Skew-T分布变分贝叶斯自适应滤波时变噪声

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

UWB非视距误差抑制算法研究

科技与创新 2024年第12期 1-6页

作者：程雪聪杨俊雅张益鹏中交第二航务工程局有限公司湖北武汉430040 长大桥梁建设施工技术交通行业重点实验室湖北武汉430040 交通运输行业交通基础设置智能制造技术研发中心湖北武汉430040 中交公路长大桥建设国家工程研究中心有限公司湖北武汉430040

随着无线通信技术的发展,UWB(Ultra-WideBand,超宽带)室内定位技术得到了广泛应用。针对在复杂的室内环境中UWB测距、定位结果中包含NLOS(Non-Line-Of-Sight,非视距)误差的问题,给出了一种自适应卡尔曼滤波算法。该算法首先建立UWB测距... 详细信息

随着无线通信技术的发展,UWB(Ultra-WideBand,超宽带)室内定位技术得到了广泛应用。针对在复杂的室内环境中UWB测距、定位结果中包含NLOS(Non-Line-Of-Sight,非视距)误差的问题,给出了一种自适应卡尔曼滤波算法。该算法首先建立UWB测距模型,其次利用新息向量并采用差分的方法对系统中观测噪声的协方差矩阵进行自适应估计并实时更新,然后利用观测噪声的协方差矩阵对过程噪声的增量协方差矩阵进行更新来实现对过程噪声协方差矩阵的精确估计,进而降低含NLOS误差的距离测量值在距离更新值中的权重。通过5块UWB开发板搭建一套UWB定位系统,分别在室内NLOS环境中进行测距和定位实验。实验结果表明,该算法在距离解算值中均方根误差最大为17 mm,测距误差最大为42 mm,在位置解算值中,均方根误差最大为12 mm,位置误差最大为43 mm,其不仅能过有效抑制并消除UWB测距中的NLOS误差,大幅度提高UWB测距精度,而且能进一步提高UWB系统的定位精度、抗扰能力和可靠性。

关键词： UWB室内定位 NLOS误差观测噪声过程噪声