径向速度测量推广Kalman滤波的改进

研究了一种把径向速度测量引入推广Kalman滤波 (EKF)的新方法。在对测量方程进行分解和对测量噪声的统计特性进行分析的基础上提出了一种序贯处理结构的推广Kalman滤波算法 ,这种算法相当于对非线性的径向速度函数围绕状态矢量的滤波值而不是预测值线性化 ,因而可以大大减小线性化处理带来的误差。两个不同的MonteCarlo仿真结果说明该算法的估计性能优于传统的推广Kalman滤波。     

基于最大熵方法的鲁棒自适应滤波及其应用

针对过程噪声和量测噪声受到脉冲噪声影响而呈现非高斯分布,且噪声统计特性不精确从而导致估计精度下降的问题,提出一种基于最大熵方法的变分贝叶斯自适应卡尔曼滤波(maximum correntropy variational Bayes adaptive Kalman filter, MCVBAKF)算法,并将其应用于捷联惯导系统(strapdown inertial navigation system, SINS)/全球卫星定位系统(global positioning system, GPS)组合导航系统。首先,使用最大熵鲁棒滤波方法对由脉冲噪声产生的野值问题进行处理;然后,通过改进的变分贝叶斯自适应方法进行后验更新,估计噪声,收敛所估参数的估计值;最后,进行了仿真对比。结果表明, MCVBAKF在复杂环境下可以有效提升滤波精度和稳定性。     

一种新的去偏转换测量Kalman滤波算法研究

采用引入虚拟项方法推导出转换测量误差均值和协方差的解析表达式,利用全部测量数据,给出了转换测量误差均值及其协方差在均方意义下的最佳估计,提出了一种新的去偏转换测量Kalman滤波算法.将该算法用于研究滤波精度要求较高的遭遇段导弹跟踪问题,并进行了Monte Carlo仿真.结果表明:该算法位置和速度估计的均方根误差小,滤波精度高,滤波器的实际估计误差和估计协方差匹配性好,算法置信度高,即使测量噪声较大时仍然保持良好的滤波性能.     

基于模糊控制的舰船组合导航Kalman滤波器

经典的舰船组合导航Kalman滤波器对异常量测值处理过于简单 (只分为野值、正常值 ) ,致使包含新息的略大于正常值的量测数据失去作用 ,从而使滤波器产生波动。为克服这一弊端 ,提出在滤波器中加入模糊控制器 ,模糊规则由专家确定 ,对不同类型的滤波新息进行判别后加权处理 ,从而增强滤波器对野值的适应能力。计算机仿真结果表明 ,模糊控制器的加入可以提高滤波器工作的稳定性和可靠性     

动态测量数据野值的辨识与剔除

分析了动态测量数据中产生野值的原因及其特征,讨论了野值对滤波以及数据处理精度的影响。以"新息"为基础,通过对卡尔曼滤波方法中增益矩阵的改进,提出了野值辨识和剔除方法。仿真计算和实际工程应用表明,该方法可使野值的剔除与状态估计同时进行,提高了计算速度和数据处理的精度,同时可有效解决滤波发散问题,是实用可靠的工程方法。     

有色观测噪声条件下的分布式Kalman最优融合

传统分布式Kalman融合算法通常假定观测噪声是白噪声,在有色观测噪声条件下将导致系统性能的降低,而白化有色观测噪声会加剧传感器估计误差的相关性,对这种相关性的处理是分布式Kalman融合的难点.提出了一种基于有色观测噪声多传感器系统的分布式Kalmn最优融合算法,将系统状态分解为不相关的两部分,进行非扩维Kalman滤波以及分布式状态融合,证明了分布式状态融合等价于集中式Kalman最优融合,并进一步分析了具有反馈和非反馈两种结构的多传感器系统,给出了反馈结构下修正的分布式Kalman最优融合算法.同时分析了有色观测噪声对Kalman滤波器的影响.理论分析与蒙特卡罗仿真表明:所提算法具有全局最优性并且便于工程实时计算.     

自适应卡尔曼滤波器渐消因子选取方法研究

分析了通过改变噪声和初始条件抑制Kalman滤波发散的方法,指出了造成Kalman滤波发散的原因和控制Kalman滤波发散的机理。推导了衰减记忆滤波方程并研究了衰减记忆滤波噪声阵和滤波初值的选取条件,分析了衰减记忆滤波条件下量测噪声阵遗忘因子权重变化的物理意义。给出了衰减记忆滤波不发散的自适应遗忘因子的新算法,仿真结果证明了所述方法的有效性。     

视线坐标系下的解耦无偏转换测量Kalman滤波算法

由于无偏转换测量Kalman滤波算法(unbiased converted measurement Kalman filter,UCKMF)的转换测量噪声协方差矩阵是非对角矩阵,所以无法直接给出该算法的解耦算法。针对此问题通过从参考坐标系(reference coordinate system,RCS)到视线坐标系(line-of-sight coordinate system,LCS)的坐标变换,在视线坐标系下得到了对角形式的转换测量噪声协方差矩阵,实现了转换测量噪声在三个坐标方向上的去相关化,并进一步在三维空间中推导了解耦的UCMKF滤波算法。在算法中,采用递推公式对参考坐标系与视线坐标系的坐标变换矩阵进行估计,并通过一个补偿矩阵提高了估值精度。仿真结果表明,对于匀速运动的目标,解耦UCMKF算法与耦合UCMKF算法的跟踪性能非常接近,但计算量大大降低,因此比较适合在多目标跟踪中应用。     

基于粒子滤波器的移动目标定位算法

在实时定位系统中,为了获得较准确的定位,常常需要使用粒子滤波器对测量值中的非高斯噪声进行处理.然而,现存的基于粒子滤波的定位算法大多只是将其用于处理计算出的坐标值,而很少用于处理原始测量值.本文比较分析了粒子滤波器的不同应用层次对定位精度的影响,并采用NanoLOC开发套件和WiFi开发套件进行了定位实验.结果表明,将粒子滤波器应用于原始测量值能获得更好的定位精度.     

平方根二阶EKF及其在目标运动分析中的应用

针对无源目标运动分析的强非线性和低可观测性特点,提出一种改进的二阶扩展Kalman跟踪滤波算法。为了降低传统二阶扩展Kalman算法的计算量,首先研究了对状态矢量正交化处理,减少二阶展开项协方差矩阵计算量的方法;在此基础上,将平方根Kalman算法与二阶扩展Kalman滤波器相结合,提高了滤波器的数值稳定性能;最后,将该算法应用在一个目标运动分析实例中,通过计算机仿真和试验验证了该算法的有效性。     

一种新的倒GPS基站间的时钟同步方法

时钟同步技术是基于倒GPS(IGPS)基站网络来进行目标定位的重要研究内容。提出了一种与IGPS基站时钟结合的自适应离散卡尔曼滤波方法,该方法利用测量新息和状态修正序列在估计窗内分段静止的特性,克服了传统卡尔曼滤波过程过分依赖于数学模型和统计模型正确性的问题。通过这种方法可以在线实时修正和转换IGPS基站间的时钟相位偏差和时钟偏移,找出最佳时钟适应曲线,并估计过程噪声和测量噪声的协方差矩阵。仿真结果表明,该方法能够提高IGPS基站间的时钟同步精度,使同步精度达到微秒量级。     

非高斯环境下船变测量最大熵卡尔曼滤波方法

在进行惯性量匹配船体变形测量时, 光纤陀螺组件(Fiber Gyroscope Unit, FGU)往往暴露在复杂海况的外扰环境中, 经典卡尔曼滤波误差较大甚至出现发散。针对于此, 引入最大熵准则(Maximum Correntropy Criterion, MCC)和基于权重矩阵的加权最小二乘(Weighted Least Squares, WLS)方法改进KF迭代过程, 推导了一种用于噪声模型未知和非高斯环境中的MCC卡尔曼滤波器(MCC Kalman filter, MCCKF)。最后, 基于角速度匹配法开展多组对比实验。实验证实相较于自适应和传统MCC滤波器, 新算法无需实时调参, 抑制外扰能力更优, 可实现更高精度的变形角估计, 满足快速收敛和抗复杂外扰的鲁棒性要求。     

基于贝叶斯估计噪声相关下的CKF设计

针对常规容积卡尔曼滤波(cubature Kalman filter, CKF)要求系统噪声和量测噪声必须互不相关的局限性,提出了一种带相关噪声的非线性离散系统CKF设计方法。基于贝叶斯估计准则,给出了系统噪声和量测噪声相关时CKF滤波递推公式,并采用三阶球面-相径容积规则来近似计算系统状态的后验均值和协方差。当系统噪声和量测噪声相关时,常规CKF不适用,本文设计的噪声相关下的CKF可以有效地对状态进行估计,拓展了CKF的应用范围。数值仿真验证了算法的有效性。     

基于模糊评判的组合导航自适应信息融合方法

针对组合导航系统在载体实际运动中,存在着局部滤波器精度急剧下降和滤波发散问题,并且会给整个联合卡尔曼滤波器带来污染,提出基于模糊评判的自适应信息融合方法。给出了评价滤波器性能的滤波结果可信度定义和模糊评价方法,并在此基础上进行信息分配保持全局估计精度和控制滤波发散。理论分析与仿真结果表明,该方法比常规联合卡尔曼滤波器具有更高的精度和可靠性。     

快速联合H∞滤波在SINS/GPS组合导航中的应用

针对捷联惯导/卫星定位(SINS/GPS)组合导航中联合卡尔曼滤波器对系统模型和噪声统计特性的依赖性和算法运算量大等缺点,提出了新的联合H_∞滤波方法.定义了新的联合H_∞滤波公式,提出了融合信息在子滤波器中自适应分配原则,简化了联合H_∞滤波算法.由于H_∞滤波不需要已知噪声的统计特性,因此新算法具有很强的鲁棒性,同时联合算法又可以有效地增加系统的客错能力.仿真实验证明新算法在稳定性和实时性上都有较大提高.     

异常值和未知观测噪声鲁棒的卡尔曼滤波器

给出了对异常值和未知分布的观测噪声鲁棒的卡尔曼滤波器.分析表明当以Huber损失函数替代推导卡尔曼滤波器最大后验准则中观测误差的l2范数时,就构造了一个新的准则.由于Huber损失函数可同时描述l1和l2范数,因此由这个新准则推导的卡尔曼滤波器,在具有传统卡尔曼滤波器性质的同时,也有了l1范数对异常值鲁棒的特性.而当含...     

基于固定滞后滤波平滑的弹道重构算法

为有效利用雷达测量的飞行数据进行弹箭的实际弹道重构,建立了弹道重构需要的状态方程和量测方程,考虑模型的非线性和重构状态非高斯分布的可能性,结合Bootstrap粒子滤波给出一种一步固定滞后滤波平滑算法的实现,并将其作为弹道重构的估计工具。算例仿真表明,相比于Bootstrap粒子滤波和无迹卡尔曼滤波,该Monte Carlo平滑算法可以进一步提高估计的精度,为弹道重构提供一种新的有效工具。     

Adaptive deinterlacing algorithm based on motion compensation

Keywords:de interlace,adaptivemotionestimation,Kalmanfilter,motioncompensation.1.INTRODUCTION Inthecurrentworldwidetelevisionsystems,inter lacedscanningtechniqueisadoptedtoreducethe bandwidthofthevideosignals.Butamajordrawback oftheinterlacingonthecurrentbrighthigh resolu tiondisplaysisthelineflickerandjaggedeffectsof movingedges.Thus,manyde interlacingalgorithms havebeenproposedtoreducethoseartifacts.Theex istingalgorithmscanbeclassifiedintointra field,and inter fieldtechniques[1].Intra…     

IAE-adaptive Kalman filter for INS/GPS integrated navigation system

1 .INTRODUCTIONInertial navigation system(INS) and Global posi-tioning system ( GPS) are two major navigationsystems now widely usedfor marine applications a-round the world. Considering both systems pos-sess complementary working characteristics , abooming attention is focused on finding effectivemethods to combine the two different systems toconstituteintegrated navigation system with higheraccuracy and better performance .Information likeGPS position and velocity are often chosen as…