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H∞鲁棒滤波器与Kalman滤波器的对比 总被引:13,自引:3,他引:13
通常Kalman滤波技术应用得比较广泛 ,然而在系统模型和噪声统计特性存在不确定性的条件下 ,Kalman滤波的应用就受到了一些限制。H∞ 滤波可有效地解决Kalman滤波所遇到的问题 ,不仅估计精度高 ,而且还具有鲁棒性。简要介绍了H∞ 滤波技术和Kalman滤波技术 ,设计了H∞ 鲁棒滤波器和Kalman滤波器 ,并分 3方面对二者的性能进行了比较分析。 相似文献
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自适应卡尔曼滤波器渐消因子选取方法研究 总被引:32,自引:0,他引:32
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。 相似文献
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作为捷联惯导系统初始对准关键技术的Kalman滤波要求事先精确已知系统及量测噪声的统计特性,当在滤波过程中这些特性改变时,滤波器性能将会降低甚至发散,针对这一问题采用了一种支持向量机(SVM)自适应Kalman滤波(SVMAKF)算法,根据协方差匹配技术应用支持向量机来动态调谐量测噪声方差阵R,当量测噪声随时间改变时,SVMAKF可以实时的估计出准确的噪声方差阵,这就降低了系统对量测噪声先验统计特性的依赖性,能够改善kalman滤波器的状态估计效果.基于SVMAKF的捷联惯导系统初始对准计算机仿真结果表明在滤波精度和滤波器鲁棒性上,SVMAKF都有比传统Kalman滤波器好的表现. 相似文献
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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。 相似文献
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存在缺失值的ARFIMA模型的最大似然估计 总被引:1,自引:0,他引:1
利用状态空间模型中的Kalman滤波可以很好地解决时间序列模型的缺失数据问题。本文通过修改Kalman滤波递推公式解决了长记忆ARFIMA模型的缺失数据问题,得到存在缺失值的ARFIMA模型的最大似然估计。 相似文献
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DS/SS通信系统多个窄带干扰消除算法研究 总被引:1,自引:1,他引:0
首先提出了一种基于WPT Kalman的干扰分离、增强和消除算法。该算估采用小波包变换 (WPT)准确地跟踪单个干扰的频率和带宽并将其从接收信号中分离出来 ,然后对其使用Kalman滤波进行增强。利用干扰分离所使用的小波包基对消除干扰以后的信号进行再次WPT ,得到单个干扰的量测噪声 ,并采用一种独特的参数估计方法实现量测噪声参数的在线实时估计 ,从而改善了Kalman滤波对干扰信号波形的估计性能。该方法综合利用了WPT自适应构建信号特性所对应的“最佳”滤波器组的能力和Kalman滤波对未知信号的线性的、无偏的、最小方差估计的特点以及量测噪声参数在线实时估计策略的优点 ,可以很好地恢复多个独立的、时变的窄带干扰以便消除。仿真结果表明 ,该算法可以提高DS/SS通信系统抗窄带干扰的能力 相似文献
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INS/双星组合导航半实物仿真研究 总被引:7,自引:2,他引:7
对INS/双星跑车试验数据进行了分析和处理,采用小波分解的方法去除了定点定位试验中的测量噪声,并对双星接收机的常值偏移进行了估计,仿真结果表明双星系统的定位精度在20米之内。在跑车试验中使用递推最小二乘法和Kalman滤波技术对INS/双星的位置组合方案进行了仿真。仿真结果表明,Kalman滤波技术比最小二乘算法具有更高的估计精度,它能有效地降低INS的位置误差。 相似文献
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针对传统基于加速退化建模的剩余寿命在线预测方法需在特定共轭分布条件下才能实现漂移系数和扩散系数同步更新的问题,提出一种基于比例关系加速退化建模的设备剩余寿命在线预测方法.首先,在传统Wiener退化模型中引入扩散系数与漂移系数的比例关系,从建模角度保证了扩散系数与漂移系数同步更新的可能性.其次,提出一种基于两步极大似然... 相似文献
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针对现有机载设备剩余寿命(remaining useful lifetime, RUL)预测方法在新研单一样本条件下, 无法应用于加速退化试验场景的问题, 本文基于比例关系模型提出了一种加速退化场景下适用于单个试验样本的自适应RUL预测方法。首先, 依据加速退化环境下Wiener过程存在的漂移/扩散系数比例关系, 构建考虑设备个体差异与测量误差的非线性随机退化模型; 其次, 针对加速退化试验存在单一受试样本的情况, 提出了基于期望最大和卡尔曼滤波联合算法的参数自适应估计方法; 然后, 基于卡尔曼滤波原理在线更新目标设备的退化状态, 并推导出设备剩余寿命的概率密度函数; 最后, 通过对单台行波管加速退化实测数据进行分析, 验证了方法的正确性和优势。 相似文献
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Bian Hongwei~ Jin Zhihua~ & Tian Weifeng~ . Dept. of Information Measurement Technology Instruments Shanghai Jiaotong Univ. Shanghai P. R. China . Dept. of Electrical Engineering of Naval Univ. of Engineering Wuhan ) 《系统工程与电子技术(英文版)》2006,17(3):502-508
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… 相似文献
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针对无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman filter, UKF)在系统噪声统计特性未知或不准确的情况下滤波精度降低甚至发散的问题,提出一种基于极大似然准则与滚动时域估计的自适应UKF算法。首先根据极大似然准则构造关于系统噪声统计的估计模型;然后引入滚动时域策略对所提模型进行优化;最后采用序列二次规划方法求取噪声统计的估计值,得到带有噪声统计估计器的自适应UKF。提出的算法可以实现系统噪声统计的在线估计,克服了标准UKF的缺陷。通过惯性导航/全球定位系统(inertial navigation system/global positioning system, INS/GPS)组合导航系统中的应用实例,验证了提出算法的有效性。 相似文献
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基于自适应UKF算法的机载INS/GPS空中对准研究 总被引:5,自引:0,他引:5
在空中对准失准角不满足小角度假设的条件下,推导了一种新的机载INS/GPS大失准角空中对准的误差模型。将基于极大似然估计的自适应估计器与无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman filter, UKF)算法相结合,修改自适应滤波算法中自适应参数的表达式。提出将自适应UKF算法用于非线性误差模型的空中对准方案中。仿真表明,自适应UKF算法能够克服噪声统计模型不准确对滤波结果的影响,失准角估计的精度好于UKF算法的精度。 相似文献
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针对微机械(micro electro mechanical system, MEMS)陀螺输出漂移不确定性,提出采用最小上限滤波(minimum upper-bound filter, MUBF)算法实现MEMS陀螺输出信号降噪处理,该算法将漂移看作陀螺输出信号中的未知干扰,通过获取漂移变化方差上限,利用凸优化动态寻优得到角速率估计。相比卡尔曼滤波算法(Kalman filter, KF),MUBF算法可以在陀螺输出漂移模型未知的情况下工作,弱化陀螺信号降噪处理条件。陀螺静态和动态实验结果表明:MUBF算法能够有效降低陀螺噪声且优于KF算法降噪效果,该算法为MEMS陀螺降噪研究提供新思路。 相似文献
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以上交所债券价格隐含的利率期限结构从1997年1月至2002年3月的月度样本数据作为分析对象,利用卡尔曼滤波法,实证研究了连续时间两因子广义高斯仿射模型.结果表明模型下的利率期限结构与实际观测到的利率期限结构形状基本相同,说明模型能够反映利率期限结构的横截面特征.模型对1,2,3,5年期利率的预测误差没有表现出序列相关性,而对4年期利率的预测误差表现出序列相关性,说明两因子广义高斯仿射模型基本上可以反映利率期限结构的时间序列特征。 相似文献
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两因子CIR模型对上交所利率期限结构的实证研究 总被引:9,自引:1,他引:8
以上交所债券价格隐含的利率期限结构数据作为分析对象,利用推广的卡尔曼滤波法,实证分析了连续时间的两因子CIR模型,发现估计出的两因子CIR模型能够反映实际观测到的利率期限结构的形状,模型下的利率期限结构与实际观测到的利率期限结构形状基本相同.但估计出的两因子CIR模型对利率期限结构的预测误差具有一定的序列相关性,说明估计出的两因子CIR模型没有充分反映债券回报率和利率期限结构的可预测性.实证表明估计出的CIR模型可以用于上交所债券的定价,但用于利率期限结构变化的预测会产生一定的系统偏差. 相似文献
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针对具有非高斯量测噪声的分数阶离散时间非线性系统的状态估计问题, 提出一种基于Masreliez-Martin(简称为M-M)方法的鲁棒分数阶容积卡尔曼滤波器。在分数阶离散非线性动态系统基础上, 使用三阶容积原则推导了状态预测公式, 并使用M-M方法实现状态的量测更新, 构成了基于M-M方法的鲁棒分数阶容积卡尔曼跟踪算法。将提出的算法应用到再入目标的状态估计中, 仿真结果表明, 基于M-M方法的鲁棒分数阶容积卡尔曼滤波器优于分数阶无迹滤波器和分数阶容积卡尔曼滤波器。最后, 分析了不同程度的量测污染噪声对鲁棒分数阶容积卡尔曼滤波算法的估计性能影响, 验证了所提算法的鲁棒性。 相似文献