非线性加权观测融合粒子滤波器

提出了一种非线性多传感器系统加权观测融合粒子滤波器.首先利用泰勒级数使非线性多传感器系统观测方程具有近似的线性关系.然后,利用加权观测融合(WMF)算法和粒子滤波器(PF),提出了一种具有普适性的加权观测融合粒子滤波器(WMF-PF).WMF-PF可处理带任何噪声统计的非线性系统融合问题.该算法可压缩多个传感器的观测信息,降低系统的计算负担,提高系统的实时性能.随着泰勒级数展开项的增加,WMF-PF渐近逼近集中式观测融合粒子滤波器(CMF-PF),因此该算法具有渐近的全局最优性.最后,通过两个仿真例子验证了该算法的有效性.     

隐式自校正加权观测融合Kalman滤波器

对于带未知噪声方差的线性离散定常随机系统,利用多个结构相同但精度不同的传感器进行观测,各观测结果之差可以产生多组新的白噪声序列,利用各组白噪声的相关函数阵解矩阵方程组,可解得各传感器观测噪声方差Ri.通过状态方程和观测方程以及观测噪声估值,可求得ΓQwΓT的估计,进而得到隐式自校正加权观测融合Kalman滤波器.一个目标跟踪系统的仿真例子说明了其有效性.     

多传感器观测融合单通道白噪声反卷积滤波器

利用现代时间序列分析方法,基于ARMA新息模型应用加权观测融合方法,提出了多传感器加权观测融合白噪声反卷积Wiener滤波器.同集中式和分布式融合方法相比,不仅可得到全局最优白噪声融合估值器,而且可显著地减小计算负担,便于实时应用.一个两传感器Bernoulli-Gaussian白噪声加权观测融合估值器的仿真例子说明其有效性.     

多传感器加权观测融合Wiener反卷积滤波器

基于Kalman滤波方法,应用加权观测融合方法,提出了全局最优观测融合Wiener反卷积滤波器。同集中式观测融合方法和分布式状态融合方法相比,不仅可获得全局最优Wiener反卷积滤波器,而且明显减小计算负担,便于实时应用。一个四传感器加权观测融合仿真例子说明了其有效性。     

带相关观测噪声系统的自校正观测融合Kalman滤波器

对于带有相关观测噪声、未知噪声统计、不同观测阵带有相同右因子的多传感器线性离散定常随机系统,利用相关方法,提出了噪声统计信息的在线辨识器.基于ARMA新息模型,提出了自校正加权观测融合Kalman滤波器,避免了求解Lyapunov和Riccati方程,减少了计算负担,适于实时应用.利用动态误差系统分析(DESA)方法,严格证明了提出的自校正融合滤波器以概率1或按实现收敛于相应的最优融合滤波器,即具有渐近全局最优性.一个3传感器跟踪系统的仿真例子说明其有效性.     

带相关噪声系统的自校正观测融合Kalman滤波器

对于带有相关噪声和未知噪声统计的多传感器线性离散定常随机系统,利用相关方法,提出了噪声统计信息的在线估计器.基于ARMA新息模型,提出了自校正加权观测融合Kalman滤波器,避免了求解Lyapunov和Riccati方程,减少了计算负担,适于实时应用.利用动态误差系统分析(DESA)方法,严格证明了提出的自校正融合滤波器以概率1或按实现收敛于相应的最优融合滤波器,即具有渐近全局最优性.一个3传感器系统的仿真例子说明其有效性.     

多传感器全局最优观测融合白噪声反卷积滤波器

白噪声反卷积问题在石油地震勘探中具有重要的应用背景。利用Kalman滤波方法提出了多传感器最优观测加权融合白噪声反卷积Wiener滤波器。同集中式和分布式融合方法相比,不仅可得到全局最优白噪声融合估值器,而且可显著地减小计算负担,便于实时应用。一个四传感器Bernoulli-Gaussian白噪声加权观测融合估值器的仿真例子说明了其有效性。     

多传感器全局最优加权观测融合Wiener信号滤波器

基于Kalman滤波,应用加权观测融合方法,对于带白色观测噪声的单通道ARMA信号,提出了全局最优多传感器观测融合Wiener信号滤波器。可统一处理信号融合滤波、平滑和预报问题。同集中式规测融合方法和分布式状态融合方法相比．不仅可获得全局最优Wiener信号滤波器,而且明显减小计箅负担,便于实时应用。一个三传感器加权观测融合仿真例子说明了其有效性。     

带相关噪声的观测融合稳态Kalman滤波算法及其最优性

对于带相关的输入白噪声和观测白噪声及相关观测白噪声的多传感器线性离散定常随机系统,用加权最小二乘(wLs)法提出了一种加权观测融合稳态Kalman滤波算法,并基于信息滤波器证明了它同集中式观测融合稳态Kalman滤波算法功能的等价性.因而,它具有渐近全局最优性,且可减少计算负担.一个跟踪系统数值仿真例子验证了它的功能等价性.     

UKF在视频移动目标跟踪中的应用

目标跟踪技术把跟踪看作是一个估计问题,在对动态系统进行实时估计时,针对经典卡尔曼滤波器在非线性系统应用中精度低和可能出现滤波发散的情况,文中将无迹卡尔曼滤波器应用于非线性的视频移动目标跟踪系统中,利用无迹变换对经典卡尔曼滤波器进行改进,以提高系统的跟踪效果。通过对无迹卡尔曼滤波器在移动目标跟踪中的仿真结果分析比较表明,无迹卡尔曼滤波对噪声的适应能力强,跟踪精度高,算法实现简单。     

基于无先导卡尔曼滤波的RBFN训练算法研究

提出了应用无先导卡尔曼滤波器（UKF）来训练径向基神经网络（RBFN）的新方法。与广义卡尔曼滤波器（EKF）和双重卡尔曼滤波器（DEKF）对函数的一阶近似不同,UKF对非线性函数采用二阶近似展开,而且最重要的一点是不必求取系统的雅克比矩阵,从而大大减小计算量。本文对时间序列预测及分类问题进行了仿真,结果证实了该方法的有效性和快速性。     

迭代无迹Kalman粒子滤波的建议分布

对非线性非Gauss系统,粒子滤波是一种有效的状态估计方法。粒子滤波的关键是建议分布的选择,好的建议分布会改进粒子贫化和样本耗尽等粒子滤波存在的普遍问题。该文用迭代无迹Kalman滤波产生粒子滤波的建议分布,提出了一种新的粒子滤波算法——迭代无迹Kalman粒子滤波。给出的建议分布将最新的观测融入样本过程并修正该过程,从而改进了滤波性能。数值模拟结果表明,提出的算法与常用的无迹粒子滤波、扩展Kalman粒子滤波相比,具有数值稳定、估计结果精确的优点。     

IMM迭代无迹Kalman粒子滤波目标跟踪算法

针对传统交互式多模型(interactive multiple model,IMM)算法跟踪机动式再入目标精度差和实时性不高的问题,提出一种交互式多模型迭代无迹Kalman粒子滤波算法.该算法在多模型滤波过程中采用改进的粒子滤波算法,通过迭代无迹Kalman滤波融入最新观测信息,进而生成粒子滤波的重要性密度分布,从而提高采样质量,改善滤波算法性能.仿真结果表明,提出的算法相对于交互式多模型粒子滤波算法具有更好的跟踪效果.该算法对提高跟踪机动式再入目标的精度与实时能力具有一定的理论意义.     

An aperiodic phenomenon of the unscented Kalman filter in filtering noisy chaotic signals

A non-periodic oscillatory behavior of the unscented Kalman filter (UKF) when used to filter noisy contaminated chaotic signals is reported. We show both theoretically and experimentally that the gain of the UKF may not converge or diverge but oscillate aperiodically. More precisely, when a nonlinear system is periodic, the Kalman gain and error covariance of the UKF converge to zero. However, when the system being considered is chaotic, the Kalman gain either converges to a fixed point with a magnitude larger than zero or oscillates aperiodically.     

An aperiodic phenomenon of the unscented Kalman filter in filtering noisy chaotic signals

A non-periodic oscillatory behavior of the unscented Kalman filter (UKF) when used to filter noisy contaminated chaotic signals is reported. We show both theoretically and experimentally that the gain of the UKF may not converge or diverge but oscillate aperiodically. More precisely, when a nonlinear system is periodic, the Kalman gain and error covariance of the UKF converge to zero. However, when the system being considered is chaotic, the Kalman gain either converges to a fixed point with a magnitude larger than zero or oscillates aperiodically.     

基于交互多模型无味卡尔曼滤波的移动机器人故障诊断

为了快速、准确地诊断出移动机器人的故障,将交互多模型算法和无味卡尔曼滤波(IMM_UKF)结合起来,通过各个故障模型的概率大小来判断故障是否发生。仿真结果证明,IMM_UKF的估计准确度要高于IMM_EKF,能够准确判断故障。     

自校正标量加权信息融合Kalman滤波器

对含未知噪声统计的多传感器系统,用现代时间序列分析方法,基于自回归滑动平均(ARMA)新息模型的在线辨识和求解相关函数矩阵方程组,可在线估计噪声统计,进而在按标量加权线性最小方差最优信息融合准则下,提出了自校正标量加权信息融合Kalman滤波器。它具有渐近最优性,且比每个局部自校正Kalman滤波器精度高,算法简单,便于实时应用。一个目标跟踪系统的仿真例子说明了其有效性。     

基于两阶段卡尔曼滤波的多传感器信息融合

在目标跟踪中,对目标运动建模时,常会遇到系统状态方程存在偏差问题. 传统的信息融合方法总是假设系统状态方程中的偏差为常量,很少涉及偏差为随机变量的情形,但实际建模中常会出现这类问题. 针对此问题,提出了基于两阶段卡尔曼滤波的多传感器信息融合方法. 这种方法可以有效地消除系统状态方程在建模存在随机偏差时给信息融合所带来的影响,从而提高了融合精度.     

Distributed cubature Kalman filter based on observation bootstrap sampling

Aiming at the adverse effect caused by observation noise on system state estimation precision,a novel distributed cubature Kalman filter(CKF) based on observation bootstrap sampling is proposed.Firstly,combining with the extraction and utilization of the latest observation information and the prior statistical information from observation noise modeling,an observation bootstrap sampling strategy is designed.The objective is to deal with the adverse influence of observation uncertainty by increasing observations information.Secondly,the strategy is dynamically introduced into the cubature Kalman filter,and the distributed fusion framework of filtering realization is constructed.Better filtering precision is obtained by promoting observation reliability without increasing the hardware cost of observation system.Theory analysis and simulation results show the proposed algorithm feasibility and effectiveness.