基于多重渐消因子的强跟踪SVDCKF组合导航算法

针对标准容积卡尔曼滤波(cubature Kalman filter,CKF)在载体状态突变时滤波精度下降的问题,提出了一种基于多重渐消因子的强跟踪SVDCKF组合导航(strong tracking SVDCKF integrated navigation algorithm based on multiple fa...     

基于自适应简化容积卡尔曼滤波的编队卫星相对导航

针对在星间相对导航中噪声的统计特性未知可能引起滤波估计精度下降甚至发散的问题,提出了一种自适应简化容积卡尔曼滤波(ASCKF)算法。将Sage-Husa自适应滤波与容积卡尔曼滤波(CKF)相结合,通过容积规则摆脱线性滤波的局限性。改进Sage-Husa噪声估计器以避免噪声方差在线估计可能出现的非正定现象,从而保证了滤波器对噪声统计变化的自适应能力。结合编队卫星运动模型的特点,用常规卡尔曼滤波(KF)的时间更新代替相应的容积变换过程,在不影响滤波器性能的前提下减少了运算量。仿真结果表明：在测量噪声统计特性未知的情况下,与CKF相比,该文算法对相对状态的估计精度提高了近25%,同时滤波器的稳定性也得到了提高。     

GPS动态定位的强跟踪卡尔曼滤波研究

提出一种改进的强跟踪卡尔曼滤波算法，应用于ＧＰＳ动态定位滤中获得明显效果，首先采用描述机动载体运动的“当前”统计模型，建立了一咱新的ＧＰＳ动态定位扩展卡尔曼滤波模拟及其适应算法，然后，为了进一步提高滤波器的动态性能，改进了周东华等提出了的强跟踪滤波器，大大提高了ＧＰＳ动态定位位扩展卡尔曼滤器的跟踪能力。     

基于弯道自适应强跟踪卡尔曼滤波的侧向坡度估计算法

道路的侧向坡度直接影响车辆侧向运动,侧向坡度估计已成为智能汽车稳定控制系统的关键部分之一。然而,侧向坡度与车身侧倾之间存在耦合,且侧向力估计困难,准确的侧向坡度估计难度较大。为此,提出了一种基于加速度传感器的可拓融合侧向坡度估计算法：首先,提出加速度传感器模型和车辆侧倾模型,采用弯道自适应强跟踪卡尔曼滤波算法（CASTKF）对侧向坡度进行估计;然后,提出基于侧向加速度传感器的直接估计方法,防止CASTKF算法在失去可观性后的错误估计;再后,利用可拓算法对两种模式的估计值进行数据融合;最后,采用硬件在环测试（HIL）验证所提算法的有效性。结果表明,智能汽车的侧向坡度估计中采用CASTKF融合算法具有更高的精度和鲁棒性。     

强跟踪有限微分扩展卡尔曼滤波算法在异步电机中的应用

针对异步电机直接转矩控制低速转矩脉动大的问题,提出了一种自适应强跟踪有限微分扩展卡尔曼滤波算法(STFDEKF)。该算法采用多项式近似技术和一阶中心差分法计算非线性函数的偏导数,它具有二阶非线性近似的能力;同时引入强跟踪因子来修改状态的先验协方差矩阵。文中将STFDEKF算法扩展至感应电机参数辨识,设计了针对非线性系统的STFDEKF滤波器;同时对五个电机变量进行观测,并将观测到的转速信息引入至感应电机控制系统,组成无速度传感器控制闭环。仿真结果表明,STFDEKF算法相比扩展卡尔曼算法(EKF)和有限微分扩展卡尔曼算法(FDEKF)虽然计算过程复杂,但是该算法具有更好地跟踪能力和滤波可靠性,所以在对磁链和转速目标进行跟踪时,STFDEKF算法是一种很有效的算法。     

在线快速抑噪的自适应强跟踪滤波算法

针对强跟踪滤波算法对系统时变噪声缺乏自适应能力,导致系统状态估计精度较低的问题,提出一种可以在线估计噪声协方差阵的快速抑噪自适应强跟踪滤波算法,该算法可以抑制噪声对系统状态估计的影响,使系统状态估计迅速收敛到真实值附近.仿真实验对比了强跟踪滤波算法和快速抑噪自适应强跟踪滤波算法在噪声变化环境下的性能,结果表明：快速抑噪...     

编队卫星自主相对导航简化强跟踪UKF滤波算法

针对编队卫星自主相对导航过程中存在模型不确定性及噪声统计特性时变导致EKF滤波算法估计精度降低、鲁棒性较差的问题,以STF为理论框架,设计了简化强跟踪UKF(SSTUKF,simplified strong tracking unscented kalman filter)滤波算法。该算法基于STF的等价表示来计算次优渐消因子,避免了计算Jacobi矩阵,通过在线实时调整滤波增益矩阵,确保系统理论模型偏离实际模型时输出残差序列相互正交,增强算法的鲁棒性,并且对时变的噪声统计特性不敏感。结合CW系统模型线性特点,用标准卡尔曼滤波中的时间更新代替相应的UT变换过程,在提高估计精度的同时有效地降低了运算量,增强算法的实时性。仿真结果验证了该算法的有效性。     

基于改进强跟踪滤波器的微小型水下机器人船位推算

针对微小型水下机器人低速航行时的水下导航问题,提出一种基于改进强跟踪滤波器的船位推算方法.引入Sage-Husa量测噪声估计器以及自适应调节因子,通过改善渐消因子的大小,使得微小型水下机器人在机动性能较低情况下仍能加强滤波器的跟踪能力,提高滤波精度.以SY-1载体为研究对象进行的仿真试验验证了该方法的可行性和有效性.     

基于平淡卡尔曼滤波的微弱GPS信号跟踪算法

在接收信号很微弱的情况下，全球定位系统（GPS）的传统方法不能很好地跟踪信号．文中采用非线性卡尔曼滤波算法取代传统的延迟锁定环和相位锁定环，用于高灵敏度GPS接收机的微弱信号处理环节，针对所提出的微弱信号系统模型中相关运算的特点，运用平淡卡尔曼滤波器进行信号跟踪．仿真结果表明，新方法能够较好地跟踪到载噪比低至27dB-Hz的微弱信号，确保了跟踪精度；同时具有较高的灵敏度．     

机动目标跟踪中一种改进的自适应卡尔曼滤波算法

针对“当前”统计模型中预先设置机动频率和加速度极限值造成对目标跟踪精度不高的问题,提出一种新的参数自适应算法.该算法利用目标前后2个时刻的加速度均值代替“当前”统计模型中只利用前一时刻的加速度值作为当前时刻的加速度均值,推导出了机动频率自适应,再利用加速度方差与加速度变化量之间存在的正比线性关系,推导出了加速度方差自适应,避免了由于参数设置不合理而造成的跟踪误差.理论分析和仿真结果表明,改进算法有效提高了目标跟踪精度,仿真结果验证了改进算法的有效性.     

Maneuvering target tracking algorithm based on cubature Kalman filter with observation iterated update

Reasonable selection and optimization of a filter used in model estimation for a multiple model structure is the key to improve tracking accuracy of maneuvering target.Combining with the cubature Kalman filter with iterated observation update and the interacting multiple model method,a novel interacting multiple model algorithm based on the cubature Kalman filter with observation iterated update is proposed.Firstly,aiming to the structural features of cubature Kalman filter,the cubature Kalman filter with observation iterated update is constructed by the mechanism of iterated observation update.Secondly,the improved cubature Kalman filter is used as the model filter of interacting multiple model,and the stability and reliability of model identification and state estimation are effectively promoted by the optimization of model filtering step.In the simulations,compared with classic improved interacting multiple model algorithms,the theoretical analysis and experimental results show the feasibility and validity of the proposed algorithm.     

鲁棒的基于均值漂移的自适应卡尔曼滤波目标跟踪

提出了一种鲁棒的基于均值漂移的自适应卡尔曼滤波目标跟踪算法。首先建立卡尔曼滤波的系统模型,用卡尔曼滤波预测目标在当前帧的位置,并将该预测值作为初始值,用均值漂移算法搜索目标位置。然后将搜索结果作为观测值来修正预测值,并根据目标模型与由均值漂移算法搜索得到的候选目标模型及相应背景模型的Bhattacharyya系数自适应调整卡尔曼滤波的参数,从而提出了一种鲁棒的自适应卡尔曼滤波目标跟踪算法。仿真实验表明,该算法具有较好的跟踪精度,对遮挡具有较强的鲁棒性。     

自适应Kalman滤波的运动物体跟踪算法研究

针对实时视频中的运动物体跟踪问题,提出了一种基于自适应Kalman滤波的运动物体跟踪新算法。首先利用基于∑-△背景估计算法检测运动物体,并提取主要颜色特征。然后构建物体运动模型,并生成自适应Kalman滤波的系统状态模型。最后利用主要颜色特征进行物体跟踪,其结果反馈给自适应Kalman滤波器,并通过遮挡率自动调整参数达到正确跟踪。实验结果表明,所提出的自适应Kalman滤波算法在运动物体被遮挡等复杂条件下的鲁棒性好,还具有跟踪准确性高和数据计算量小等优点,可用于实时运动物体的检测与跟踪。     

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.     

自适应Kalman滤波器在红外夜视跟踪系统中的研究

针对红外夜视系统背景较复杂,直角坐标系下的卡尔曼滤波容易发散,且影响滤波精度的特点,在分析自适应卡尔曼滤波算法优缺点的基础上,提出了一种针对红外夜视系统目标跟踪的自适应卡尔曼滤波算法,此算法利用投影分析法获得目标位置坐标.还对虚拟噪声进行估计,补偿系统的线性误差,消减系统观测误差,并对算法进行了仿真.仿真结果表明,该算...     

Kalman filter for adaptive antennas

Adaptive control algorithm is a key technique for an adaptive array. It is necessary to find a fast and efficient algorithm for gaining rapid interference suppression. Convergence speed of conventional gradient-based algorithms is extremely slow and very sensitive to eigenvalue spread of autocorrelation matrix. This paper presents the Kalman filtering method to adaptive array processing. It has good transient response and achieves faster convergence speed, so it is most suitable for complicated adaptive systems. We analyzed its convergence performance which proved to be related to initial value forP(0). Computer simulation by applying four elements array to null steering was carried out. It is shown that fast convergence needs only 2M numbers of iteration. The less the value was selected forP(0), the slower convergence was found. Further, ifP(0) were too small, the method would not be able to converge. On the other hand, bigger values ofP(0) can not achieve more improvement in convergence performance. Simulation also discovered steady response denoted with SNIR dependent on the power of reference signal. These results demonstrate the validity and effectiveness of the Kalman type adaptive antenna. Supported by the Natural Science Foundation of Hubei Province Hu Jiayuan: born in 1941, Associate professor     

一种基于卡尔曼滤波的压缩跟踪算法研究

根据道路交通监控视频的特点,采用压缩跟踪(CT)算法进行运动车辆的检测与跟踪。在摄像头变化较大、运动车辆尺度变化和背景变化等情况下,CT算法均具有很强的鲁棒性。但是当车辆被遮挡时,跟踪算法容易失效。为了解决这一问题,提出使用卡尔曼滤波对遮挡的车辆进行轨迹预测。卡尔曼滤波能根据CT算法跟踪目标的轨迹,有效地预测目标遮挡时的轨迹。实验结果表明,本算法不但可以较好地处理跟踪车辆尺寸变化的问题,在车辆丢失或被部分遮挡时,能准确而稳定地跟踪车辆,而且具有很好的实时性,满足了工程应用的需求。