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不敏卡尔曼滤波在一体化引信起爆延时算法中的应用

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探测与控制学报 2009年第2期31卷 14-18,27页

作者：温银放刘斌中国空空导弹研究院河南洛阳471009 西北工业大学电子信息学院陕西西安710072

由于通常意义上的红外成像一体化引信存在不能测距的缺点,在弹道终端如果仅利用红外成像一体化引信的角度信息估计起爆延时,误差较大且对角度测量精度要求较高。如将激光测距引入到红外成像一体化引信的前视探测技术中,利用脉冲激光测... 详细信息

由于通常意义上的红外成像一体化引信存在不能测距的缺点,在弹道终端如果仅利用红外成像一体化引信的角度信息估计起爆延时,误差较大且对角度测量精度要求较高。如将激光测距引入到红外成像一体化引信的前视探测技术中,利用脉冲激光测距的距离信息和红外成像一体化引信的角度信息,将会提高延时估计精度。为提高估计精度和满足实际应用要求,对测量信息进行滤波至关重要。研究了UKF滤波算法在起爆延时估计中的应用,该算法采用策略逼近非线性分布的方法,其以UT变换(不敏变换)为基础,采用卡尔曼滤波的框架,采样形式为确定性,滤波性能与基于二阶泰勒级数近似得到的非线性估计算法一致,减小了线性误差,提高了系统精度。仿真结果表明,该算法的应用能有效地提高起爆延时的估计精度。

关键词：一体化引信脉冲激光测距起爆延时不敏卡尔曼滤波

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有色噪声下的不敏卡尔曼滤波器

电子与信息学报 2007年第3期29卷 598-600页

作者：熊伟陈立奎何友张晶炜海军航空工程学院信息融合技术研究所 92819部队

有色噪声干扰情况下非线性系统的状态估计是许多实际工程需要解决的问题。通常的方法是利用扩展卡尔曼滤波方法将非线性系统线性化后,再利用线性系统的方法对有色噪声系统进行估计。然而,模型的线性化误差往往会严重影响最终的滤波精度... 详细信息

有色噪声干扰情况下非线性系统的状态估计是许多实际工程需要解决的问题。通常的方法是利用扩展卡尔曼滤波方法将非线性系统线性化后,再利用线性系统的方法对有色噪声系统进行估计。然而,模型的线性化误差往往会严重影响最终的滤波精度,甚至导致滤波发散。为了避免此类误差,先通过对测量方程进行变换的方法,将观测方程的有色噪声转换为白噪声后,再利用不敏卡尔曼滤波方法,对系统的状态进行估计。虽然,该方法也需要对观测方程进行线性化,但是由于此线性化过程是在求解新量测方程的测量误差中进行,因此对系统的误差影响不是很大。仿真结果表明新方法能够有效地对有色噪声环境下系统的状态进行估计,性能要优于现有的一些基于EKF的方法。

关键词：有色噪声非线性不敏卡尔曼滤波状态估计

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双向不敏卡尔曼滤波的无源定位算法

辽宁工程技术大学学报（自然科学版） 2014年第2期33卷 267-271页

作者：张志敏刘学张维轩中国人民解放军91245部队大连理工大学机械工程与材料能源学部

针对不敏卡尔曼滤波算法在单站无源定位的应用中受初始状态误差和可观测条件等影响易产生滤波发散、收敛精度低、收敛速度慢的问题.提出一种双向平方根不敏卡尔曼滤波的无源定位算法.充分利用了平方根不敏卡尔曼滤波算法数值稳定性高的... 详细信息

针对不敏卡尔曼滤波算法在单站无源定位的应用中受初始状态误差和可观测条件等影响易产生滤波发散、收敛精度低、收敛速度慢的问题.提出一种双向平方根不敏卡尔曼滤波的无源定位算法.充分利用了平方根不敏卡尔曼滤波算法数值稳定性高的优点,采用后向平滑算法逐次修正状态估计值,从而提高了定位算法对初始状态的鲁棒性.试验结果验证了该算法的有效性.

关键词：无源定位不敏卡尔曼滤波后向平滑非线性滤波状态估计平方根扩展卡尔曼滤波稳定性

扩展卡尔曼滤波和不敏卡尔曼滤波在实时雷达回波反演大气波导中的应用

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物理学报 2011年第11期60卷 812-818页

作者：盛峥解放军理工大学气象学院南京211101

为了改善雷达回波反演大气波导(RFC)方面存在的单时次、单方位角反演的问题,提出利用扩展卡尔曼滤波和不敏卡尔曼滤波的反演算法对大气波导结构的多方位角实时跟踪反演.在卡尔曼滤波方法中分别给出大气波导结构的参数化方程、观测方程... 详细信息

为了改善雷达回波反演大气波导(RFC)方面存在的单时次、单方位角反演的问题,提出利用扩展卡尔曼滤波和不敏卡尔曼滤波的反演算法对大气波导结构的多方位角实时跟踪反演.在卡尔曼滤波方法中分别给出大气波导结构的参数化方程、观测方程、滤波算法的状态转移方程,最后导出滤波反演算法的迭代求解流程.在大气波导结构不随时间变化和随时间变化的两种条件下,对扩展卡尔曼滤波和不敏卡尔曼滤波算法进行数值实验.实验结果表明,不敏卡尔曼滤波更适用于RFC这高度非线性反演问题,它可能今后为大气波导结构多方位角实时跟踪反演的业务化运行提供理论基础与技术保证.

关键词：大气波导雷达回波扩展卡尔曼滤波不敏卡尔曼滤波

基于“当前”统计模型的自适应不敏卡尔曼滤波算法

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现代雷达 2011年第9期33卷 48-52页

作者：简金蕾李静任宏斌郭颖睿空军工程大学导弹学院陕西三原713800

基于机动目标"当前"统计模型在直角坐标系下建立了三坐标雷达跟踪系统的状态方程和观测方程。针对非线性自适应滤波这一问题,提出了一种基于"当前"统计模型的自适应不敏卡尔曼滤波算法(CS-UKF),并对算法作了说明。通过计算机仿真验证了C... 详细信息

基于机动目标"当前"统计模型在直角坐标系下建立了三坐标雷达跟踪系统的状态方程和观测方程。针对非线性自适应滤波这一问题,提出了一种基于"当前"统计模型的自适应不敏卡尔曼滤波算法(CS-UKF),并对算法作了说明。通过计算机仿真验证了CS-UKF算法的有效性,并且该算法跟踪效果良好,精度好于基于"当前"统计模型的自适应扩展卡尔曼滤波算法(CS-EKF)算法。

关键词：控制理论机动目标跟踪 “当前”统计模型不敏卡尔曼滤波

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分布式不敏卡尔曼滤波状态估计技术

吉首大学学报（自然科学版） 2005年第4期26卷 15-20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

在许多实际的分布式多传感器系统中,系统的动态或传感器的观测方程是非线性的.解决分布式多传感器非线性系统的状态估计问题,通常采用的一种方法是分布式扩展卡尔曼滤波.但由于模型的线性化误差,EKF的滤波效果在很多情况下并不能令人满... 详细信息

在许多实际的分布式多传感器系统中,系统的动态或传感器的观测方程是非线性的.解决分布式多传感器非线性系统的状态估计问题,通常采用的一种方法是分布式扩展卡尔曼滤波.但由于模型的线性化误差,EKF的滤波效果在很多情况下并不能令人满意.另外,在许多实际应用中,模型的线性化过程比较繁杂,而且也不容易得到.为了有效解决分布式多传感器非线性系统的状态估计问题,提出了一种基于不敏卡尔曼滤波的状态估计技术.不敏卡尔曼滤波是最近提出的一种新的非线性滤波方法.由于不需要对非线性系统进行线性化,不敏卡尔曼滤波可以很容易地应用于非线性系统的状态估计,并且其性能也要优于扩展卡尔曼滤波.仿真结果说明分布式不敏卡尔曼滤波方法的性能要优于分布式扩展卡尔曼滤波方法.

关键词：分布式非线性多传感器状态估计不敏卡尔曼滤波

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导弹跟踪中的卡尔曼与不敏卡尔曼滤波

微计算机信息 2010年第7期26卷 219-221页

作者：张玉宪 91065部队

卡尔曼滤波是在线性高斯情况下利用最小均方误差准则获得目标的动态估计,但在实际系统中,许多情况下观测数据与目标动态参数间的关系是非线性的。对于非线性滤波问题,至今尚未得到完善的解法。本文采用了两种方法来进行滤波:一种是将观... 详细信息

卡尔曼滤波是在线性高斯情况下利用最小均方误差准则获得目标的动态估计,但在实际系统中,许多情况下观测数据与目标动态参数间的关系是非线性的。对于非线性滤波问题,至今尚未得到完善的解法。本文采用了两种方法来进行滤波:一种是将观测变量进行坐标系变化,使量测方程线性化,然后直接进行线性卡尔曼滤波;另一种方法是直接采用非线性滤波方法的不敏卡尔曼滤波。对仿真导弹轨迹的仿真结果显示,第一种方法在本系统中优于第二种方法。

关键词：卡尔曼滤波不敏卡尔曼滤波线性非线性

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基于内点法的不敏卡尔曼滤波算法

软件导刊 2017年第6期16卷 40-44页

作者：贺姗师昕西安工程大学计算机科学学院陕西西安710048

针对非线性不等式状态约束滤波问题,提出一种基于内点法的不敏卡尔曼滤波算法。该算法在不敏卡尔曼滤波的基础上结合了优化算法的思想,采用内点优化法求解非线性不等式约束条件下的最优解。在算法实现过程中,引入障碍项,用无约束障碍函... 详细信息

针对非线性不等式状态约束滤波问题,提出一种基于内点法的不敏卡尔曼滤波算法。该算法在不敏卡尔曼滤波的基础上结合了优化算法的思想,采用内点优化法求解非线性不等式约束条件下的最优解。在算法实现过程中,引入障碍项,用无约束障碍函数近似化受约束目标函数,采用一个相当小的正数即障碍因子,通过序列极小化方法逐渐减小该障碍因子,经过迭代快速搜索出非线性不等式状态约束问题的近似最优解。对具有约束的航路跟踪系统进行实验仿真,实验结果表明新算法在处理非线性不等式状态约束滤波问题时,能够有效地提高状态估计精度,获得较高的滤波精度,且时间复杂度较低。

关键词：状态约束不敏卡尔曼滤波优化算法目标跟踪信息融合

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基于无偏估计的不敏卡尔曼滤波方法

计算机光盘软件与应用 2014年第6期17卷 133-134页

作者：侯书东王志红中国电子科技集团公司第38研究所合肥230088

传统不敏卡尔曼滤波方法(UKF)在对极-直角坐标变换中的误差进行分析时,采用了线性近似的简单方式。当量测方位误差较大时,无法准确估计出实际的直角坐标位置与误差协方差矩阵。针对该问题,本文提出了基于无偏估计的UKF(UKF-U),以抑制方... 详细信息

传统不敏卡尔曼滤波方法(UKF)在对极-直角坐标变换中的误差进行分析时,采用了线性近似的简单方式。当量测方位误差较大时,无法准确估计出实际的直角坐标位置与误差协方差矩阵。针对该问题,本文提出了基于无偏估计的UKF(UKF-U),以抑制方位误差对估计结果的影响。仿真实验结果表明,本文方法可有效降低方位误差影响,提升目标跟踪的定位精度。

关键词：不敏卡尔曼滤波无偏估计坐标变换