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迭代无味卡尔曼滤波器

数据采集与处理 2009年第B10期24卷 43-48页

作者：程水英毛云祥电子工程学院信息工程系合肥230037

通过对无味卡尔曼滤波器（Unscented Kalman filter，UKF）的误差进行分析，提出了迭代UKF（IUKF）算法。该基本思路是用测量更新后的状态估计去重新对状态量和观测量的一步预测，然后再次应用LMMSE估计子估计状态量的均值和协方差阵，... 详细信息

通过对无味卡尔曼滤波器（Unscented Kalman filter，UKF）的误差进行分析，提出了迭代UKF（IUKF）算法。该基本思路是用测量更新后的状态估计去重新对状态量和观测量的一步预测，然后再次应用LMMSE估计子估计状态量的均值和协方差阵，如此多次迭代后的滤波估计输出具有更高的精度和更小的方差，故滤波器表现出更好的一致性。Monte Carlo仿真表明，IUKF主要应用于观测噪声较小的场合，其中的迭代只需进行2～3次即可。

关键词：递推非线性滤波线性最小均方误差估计子无味卡尔曼滤波器迭代无味卡尔曼滤波器

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稀疏网格平方根求积分非线性滤波器

电子学报 2012年第7期40卷 1298-1303页

作者：伍宗伟姚敏立马红光贾维敏田方浩第二炮兵工程大学解放军96265部队

针对具有加性噪声的非线性高斯动态系统的状态估计问题,本文提出一种新的基于稀疏网格法的平方根求积分滤波器(SSRQF),该滤波器通过稀疏网格取点来近似计算多维积分并进行平方根滤波.与常规QF的积分点数随着维数呈指数增长相比,该方法... 详细信息

针对具有加性噪声的非线性高斯动态系统的状态估计问题,本文提出一种新的基于稀疏网格法的平方根求积分滤波器(SSRQF),该滤波器通过稀疏网格取点来近似计算多维积分并进行平方根滤波.与常规QF的积分点数随着维数呈指数增长相比,该方法的积分点数随着维数呈多项式增长,减少了计算量;理论分析表明,无味卡尔曼滤波器(UKF)只是稀疏网格求积分滤波器(SQF)的一个特例,因此SSRQF在精度和取点上比UKF更为灵活.仿真实验表明,SSRQF的滤波精度均高于UKF和扩展卡尔曼滤波器(EKF),是一种效率较高的高精度非线性滤波算法.

关键词：非线性滤波器稀疏网格高斯-厄米特积分求积分滤波器无味卡尔曼滤波器

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一种改进的UKF非线性滤波器研究

弹箭与制导学报 2011年第2期31卷 179-181,188页

作者：齐立峰陶建锋冯新喜惠小平空军工程大学导弹学院陕西三原713800 空军工程大学电讯工程学院西安710077

针对无味卡尔曼滤波器(UKF)存在的缺陷,提出一种能对多通道数据进行渐消的带多重次优渐消因子的UKF滤波算法(SMFUKF)。该方法基于强跟踪滤波器的概念,通过引入多重次优渐消因子到UKF滤波器,自适应的在线调整UKF滤波器的状态预测误差协... 详细信息

针对无味卡尔曼滤波器(UKF)存在的缺陷,提出一种能对多通道数据进行渐消的带多重次优渐消因子的UKF滤波算法(SMFUKF)。该方法基于强跟踪滤波器的概念,通过引入多重次优渐消因子到UKF滤波器,自适应的在线调整UKF滤波器的状态预测误差协方差矩阵、量测预测协方差阵、状态和量测之间的互协方差阵及相应的增益矩阵,从而达到对快速变化的状态进行强有力的跟踪。实验结果表明多重次优渐消因子的引人使得UKF滤波器有可能更多的利用系统的先验知识,SMFUKF滤波器对快速变化的状态将具有更强的跟踪能力。

关键词：多重次优渐消因子无味卡尔曼滤波器强跟踪滤波器非线性系统

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动力学效应的动力定位船舶模型在线辨识算法

控制理论与应用 2011年第11期28卷 1525-1533页

作者：倪菲赵言正叶军朱婷上海交通大学机械与动力工程学院上海200215 上海振华重52集团有限公司上海200125

由于船舶模型的高度非线性以及外界干扰力、推进器推力的无法测量性,导致它们的在线辨识和估计显得十分困难.本文提出一种以动力学效应为基础,应用无味卡尔曼滤波器(unscented Kalman filters,UKF)进行动力定位船舶动力学模型、外界载... 详细信息

由于船舶模型的高度非线性以及外界干扰力、推进器推力的无法测量性,导致它们的在线辨识和估计显得十分困难.本文提出一种以动力学效应为基础,应用无味卡尔曼滤波器(unscented Kalman filters,UKF)进行动力定位船舶动力学模型、外界载荷以及推进器推力在线辨识的算法.此算法能够在动力定位过程中不断求解船舶模型和其受到的载荷力,使得拥有这些参数的船舶模型和载荷所反映出的动力学效应不断逼近传感器检测到的运动反馈.基于此原理,用这些参数作为名义上的船舶模型、外界力、推进器推力就能够完成高效、自适应的定位控制.通过控制仿真,证明了此算法的有效性和正确性.

关键词：船舶动力定位船舶模型在线辨识无味卡尔曼滤波器动力学效应

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一种UKF与PF相结合的相位解缠算法

测绘科学 2019年第8期44卷 19-31页

作者：李玉婷谢先明桂林电子科技大学信息与通信学院

针对干涉相位图解缠问题,该文提出一种基于掩膜图的无损卡尔曼滤波与粒子滤波相结合的相位解缠算法,并结合基于AMPM局部相位梯度估计技术快速和精确地从复干涉相位图中获取相位梯度等信息以及最大堆排序算法从高质量像元到低质量像元的... 详细信息

针对干涉相位图解缠问题,该文提出一种基于掩膜图的无损卡尔曼滤波与粒子滤波相结合的相位解缠算法,并结合基于AMPM局部相位梯度估计技术快速和精确地从复干涉相位图中获取相位梯度等信息以及最大堆排序算法从高质量像元到低质量像元的路径快速地搜索最佳待解缠像元,减少在路径跟踪过程中所消耗的时间。该文算法不仅可以高效、精确地在相位解缠的同时进行干涉图滤波,降低前置预滤波器的难度与复杂度,甚至可以在解缠高信噪比干涉相位图时免去预滤波的过程,而且在一定程度上能将相位解缠误差限制在低质量像元区域,减少误差传递效应,提高相位解缠的精度,在实测数据和模拟数据实验结果中表明:比现有的传统算法如枝切法等InSAR干涉相位解缠算法有更高的精度和稳健性。

关键词：相位解缠掩膜图最大堆排序无味卡尔曼滤波器粒子滤波器相位梯度估计

基于UKF的窗口自适应Mean-Shift算法

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计算机工程 2011年第14期37卷 158-160页

作者：杨帆郑春红杨刚西安电子科技大学电子工程学院西安710071

传统的Mean-Shift跟踪算法窗口固定,不能对尺度任意变化的目标进行有效跟踪。为此,提出一种多尺度理论与无味卡尔曼滤波器(UKF)相结合的视频跟踪改进算法。利用多尺度理论统计跟踪窗内的信息量,使用UKF对得到的信息量进行预测,通过修正... 详细信息

传统的Mean-Shift跟踪算法窗口固定,不能对尺度任意变化的目标进行有效跟踪。为此,提出一种多尺度理论与无味卡尔曼滤波器(UKF)相结合的视频跟踪改进算法。利用多尺度理论统计跟踪窗内的信息量,使用UKF对得到的信息量进行预测,通过修正后的信息量计算窗口变化比例系数,对尺度任意变化的目标进行跟踪。实验结果证明,该算法能对尺度任意变换的目标进行有效跟踪。

关键词：目标跟踪无味卡尔曼滤波器 Mean-Shift算法信息度量

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自主水下航行器组合导航算法研究与系统实现

自主水下航行器组合导航算法研究与系统实现

作者：张博浙江大学

学位级别：硕士

水下航行器（Autonomous Underwater Vehicle,简称AUV）是近年来海洋工程领域研究的热点之一,在水下环境监测、近海石油工程作业、水下搜索与测绘以及实时战区警戒等民用与军事领域获得越来越广泛的应用。它可装备各种传感器设备,有效... 详细信息

水下航行器（Autonomous Underwater Vehicle,简称AUV）是近年来海洋工程领域研究的热点之一,在水下环境监测、近海石油工程作业、水下搜索与测绘以及实时战区警戒等民用与军事领域获得越来越广泛的应用。它可装备各种传感器设备,有效地收集水下信息。水下导航技术是AUV实现自主航行的关键。考虑到长时、隐蔽作业、高可靠性、复杂环境下作业等因素,实现AUV导航具有很大的挑战性。传统的基于单种导航传感器的航位推算导航系统,其误差会随着时间延长而较快增长,因此在实际运用中常采用基于多种传感器的组合导航方法。其中,拓展卡尔曼滤波器（Extended Kalman Filter,简称EKF）是较典型的组合导航算法,但它的缺陷表现在对非线性航行状态导航性能较差。为克服这一缺陷,论文采用无味卡尔曼滤波（Unscented Kalman Filter,简称UKF）、粒子滤波器（Particle Filter,简称PF）和Rao-Blackwellised粒子滤波器（Rao-Blackwellised Particle Filer,简称RBPF）来替代EKF。论文在AUV状态方程模型的基础上,建立了上述方法在AUV导航应用中的实现框架和步骤;通过分析数值仿真和实际试验数据处理结果,总结出各种导航算法的优缺点。本文中还介绍了浙大“海豚一号”AUV的结构和导航系统,以及基于EKF的水下航行器导航系统的DSP实现过程。通过TI C6713型DSP处理后的导航结果达到了预期的效果,并且精度要求和实时性要求都得到满足。

关键词：自主水下航行器组合导航卡尔曼滤波器粒子滤波器 RB粒子滤波器无味卡尔曼滤波器数字信号处理器

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多假设航迹合成算法的研究

多假设航迹合成算法的研究

作者：朱荣花哈尔滨工业大学

学位级别：硕士

未来战争的发展趋势是以网络为中心的作战方式,传统的平台中心战已经难以满足先进武器的发展需求,因此,世界各国都把研究重点逐步转到网络中心战这一新体制。网络中心战的最大特点是通过战事发展态势的高度实时共享,实现协同作战能力。... 详细信息

未来战争的发展趋势是以网络为中心的作战方式,传统的平台中心战已经难以满足先进武器的发展需求,因此,世界各国都把研究重点逐步转到网络中心战这一新体制。网络中心战的最大特点是通过战事发展态势的高度实时共享,实现协同作战能力。本文研究的航迹合成算法即是完成协同作战的第一步骤,其作用是通过多部传感器组网增强发现诸如掠海飞行的巡航导弹等隐身目标的能力,最大限度地减少雷达盲区,生成合成态势图像,以便作出及时有效的反应。以往人们主要研究多传感器航迹融合问题,很少研究航迹合成问题。这是因为航迹合成是网络中心站新体制下提出来的新概念。目前在国外现已发表的网络中心站文献中,大多数是原理性地提出航迹合成算法概念和基本原理,还没有专门讨论航迹合成具体算法的文献。我国对于航迹合成方法的研究尚处于概念性研究阶段,国内的一些期刊和文献中有关航迹合成的内容大多以翻译外国资料为主,并未形成完整的理论体系。目前人们主要研究非机动目标多传感器航迹合成。本论文在前人工作基础上,以网络中心站为研究背景,主要研究机动目标多假设航迹合成算法,以解决机动目标的航迹合成问题。这是前人还没有深入开展的课题。本论文首先介绍了近几年比较热点的目标跟踪新理论,并阐述了本课题中用到的无味卡尔曼(UKF)滤波器,分别给出目标非机动和机动运动模型及其观测模型,然后提出了本文核心算法——多假设航迹合成算法,介绍了其原理及框架,计算分析了算法中用到的三种波门的大小。多假设航迹合成算法的核心思想是基于多假设跟踪理论概念,通过多假设航迹外推的方法,构造航迹合成空间关联区域,并通过该关联区域与被关联起始航迹的几何关系来确定是否要合成。多假设航迹合成算法另一个核心问题是航迹合成关联准则。本论文提出基于时间空间和航迹属性相结合的新的关联准则。这种准则不但考虑以往探测空间上的关联问题,尤其是有利于解决机动目标航迹合成问题。仿真结果表明:多假设航迹合成算法对满足合成准则的非机动和机动目标均能进行较好的合成,解决了远距离与超远距离的机动目标航迹合成问题。

关键词：网络中心站航迹合成无味卡尔曼滤波器多假设

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基于UKF的闪烁噪声机动目标跟踪

计算机仿真 2007年第11期24卷 120-123页

作者：朱志宇江苏科技大学电子信息学院江苏镇江212003

闪烁噪声下的机动目标跟踪是一个非线性非高斯系统滤波问题,传统的卡尔曼理论很难保证其跟踪精度。文中提出了一种基于UKF的闪烁噪声机动目标跟踪算法,首先对目标系统的状态方程进行无味变换,然后再进行滤波估计,以减小跟踪误差。UKF不... 详细信息

闪烁噪声下的机动目标跟踪是一个非线性非高斯系统滤波问题,传统的卡尔曼理论很难保证其跟踪精度。文中提出了一种基于UKF的闪烁噪声机动目标跟踪算法,首先对目标系统的状态方程进行无味变换,然后再进行滤波估计,以减小跟踪误差。UKF不需要求导,它能比EKF更好地迫近目标运动模型的非线性特性,具有更高的估计精度,计算量却与EKF同阶。在仿真实验中采用"协同转弯模型"作为机动目标的运动模型,雷达的量测方程也是非线性的,分别应用UKF和EKF跟踪闪烁噪声下的机动目标,结果表明,UKF能够较好地解决闪烁噪声下跟踪机动目标的难题,其跟踪精度要远远高于EKF。

关键词：闪烁噪声无味卡尔曼滤波器机动目标跟踪