基于cubature Kalman filter的INS/GPS组合导航滤波算法

INS/GPS组合导航系统的本质是非线性的,为改善非线性下INS/GPS组合导航精度,提出将一种新的非线性滤波cubature Kalman filter（CKF）应用于INS/GPS组合导航中.为此,建立了基于平台失准角的非线性状态模型和以速度误差及位置误差描述的观测模型,分析了CKF滤波原理,设计了INS/GPS组合滤波器,对组合导航非线性模型进行了仿真.仿真结果显示,相对于扩展卡尔曼滤波（EKF）,CKF降低了姿态、位置和速度估计误差,CKF更适合于处理组合导航的状态估计问题.     

基于抗差自适应容积卡尔曼滤波的超紧耦合跟踪方法

为降低基于单一调节回路的超紧耦合结构存在的反作用影响,设计了一种基于双回路的超紧耦合结构.基于此,为解决所设计结构中跟踪环路的非线性滤波问题,针对测量异常误差和动力学模型误差,提出了一种基于抗差自适应容积卡尔曼滤波(Robust adaptive cubature Kalman filter,RACKF)的超紧耦合跟踪算法.该算法采用稳健M估计调整容积卡尔曼滤波 (Cubature Kalman filter,CKF)算法,对观测量中粗差的影响“程度”进行探测和处理,以减小观测量异常误差产生的影响,同时利用自适应调节因子对算法进行调节修正,以处理动态扰动误差引入的影响.实验结果表明: 所提出的方法能有效地处理模型不准确所引入的误差,较好地实现全球定位系统(Global positioning system,GPS)卫星信号的高精度和稳定跟踪,其跟踪性能远优于基于单一回路的跟踪方法,同时优于基于无迹卡尔曼滤波(Unscented Kalman filter,UKF)和基于CKF的跟踪方法,提升了导航系统在高动态条件下的适应性能.     

UKF与EKF在卫星姿态估计应用中的比较

针对卫星的姿态和角速度估计问题,分别给出基于Unscented卡尔曼滤波(UKF)与推广卡尔曼滤波(EKF)的估计算法,并做了相应比较.为了避免欧拉角带来的奇异问题,UKF选用Rodrigues参数而EKF选用四元数参数法来描述姿态误差.考虑卫星的非线性模型,UKF采用Unscented变换而EKF采用线性化方法对姿态误差进行估计.利用陀螺和磁强计的测量信息,KF和EKF都可得到三轴稳定卫星的姿态估计值,但UKF的收敛速度高于EKF.数值仿真结果表明,当初始姿态存在大偏差时,所给出的UKF的滤波算法性能明显优于EKF.     

GPS/MEMS-INS组合导航系统设计

针对微机电系统(micro electro mechanical system,MEMS)惯性器件随机噪声大,现有的去噪算法难以兼顾降噪效果和信息处理速度的问题,提出自适应实时混合去噪算法;利用无轨迹卡尔曼滤波(unscented Kalman filter,UKF)算法进行信息融合,克服了扩展卡尔曼滤波(extended Kalman filter,EKF)对非线性系统线性化会带来额外误差的缺点;利用多线程信息同步技术实现微机电惯性导航系统(MEMS inertial navigation system,MEMS-INS)和全球定位系统(global position system,GPS)的同步运行。基于以上关键技术和算法,设计了一种GPS/MEMS-INS组合导航系统,实验结果表明,该组合导航系统在静态及动态环境下均能够进行实时高精度地导航定位。     

一种双级北斗导航接收机伪距误差补偿方法

伪距误差是影响北斗卫星导航接收机定位精度的关键因素,本文提出一种基于伪距差分和自适应容积卡尔曼滤波（Cubature Kalman filter,CKF）的双级北斗导航接收机伪距误差补偿方法。该方法将伪距误差分为自有性误差和公共性误差两类,首先通过伪距差分方法补偿伪距自有性误差,其次设计量测噪声自适应CKF滤波器,对用户接收机运动系统状态进行估计,补偿伪距公共性误差。实验结果表明：载体静态时,双级补偿方法略优;载体动态时,双级补偿比单级补偿的定位误差减小显著,自适应CKF算法比CKF算法具有更好的对噪声和干扰的适应能力。     

基于事件的卡尔曼滤波算法及其在移动小车室外导航中的应用研究

为解决GPS信号中断所导致的定位失准、导航精度降低的问题，减少完成室外导航任务所需时间，提出一种基于事件触发机制的卡尔曼滤波算法(KF)。将小车的状态变化作为KF的触发事件，当状态偏差超过一定阈值时，KF估计器响应并给出新的状态估计；设计能提供模拟GPS信号的估计器，在GPS信号中断时为KF估计器提供连续可用的位置信息使滤波过程不受影响。实验结果表明，相比于传统卡尔曼滤波，基于事件的卡尔曼滤波算法不仅能够应对GPS信号中断的情况，保证室外导航的精度，同时能够降低算法的时间复杂度。     

用四元数状态切换无迹卡尔曼滤波器估计的飞行器姿态

在较大初始姿态误差角下, 针对捷联惯导/CCD星敏感器(strap-intertial navigation system/CCD star sensor, SINS/CCD)姿态估计系统扩展卡尔曼滤波(extended Kalman filter, EKF)算法精度下降的问题, 提出了基于四元数的状态切换无迹卡尔曼滤波算法. 通过状态实时切换降低了全维无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman filter, UKF)的维数, 减小了计算复杂度, 提高了系统的实时性. 文中采用基于特征向量求解的代价函数法计算四元数均值避免了UKF算法中四元数规范化的限制; 利用乘性误差四元数表示姿态更新点与估计点之间的距离, 解决了四元数协方差阵奇异性问题. 仿真实验结果表明: 与EKF相比, 该算法在精度上有较大提高; 与全维UKF算法和修正罗德里格斯参数UKF算法相比, 该算法精度相当但估计时间均有不同程度的减少.     

基于IMM-UKF的纯方位机动目标跟踪算法

针对在非线性机动目标跟踪中存在的滤波器易发散、跟踪误差大等问题,本文在多站纯方位跟踪的基础上,把Unscented卡尔曼滤波(Unscented Kalman filter,UKF)引进到交互多模型算法(Interacting multiple model,IMM)中,设计了交互多模型UKF滤波算法,克服了EKF中引入的较大线性化误差对机动目标跟踪算法性能的影响.最后将该算法与扩展卡尔曼滤波(EKF)、IMM-EKF算法进行了比较,仿真结果表明:IMM-UKF 算法增强了EKF滤波器的稳定性,提高了滤波收敛速度和跟踪精度.     

基于自适应扩展卡尔曼滤波与神经网络的HPA预失真算法

针对强记忆功放的非线性问题,提出一种基于自适应扩展卡尔曼滤波与神经网络的高功放(High power amplifier, HPA)预失真算法.采用实数固定延时神经网络(Real-valued focused time-delay neural network, RVFTDNN)对间接学习结构预失真系统中的预失真器和逆估计器进行建模,扩展卡尔曼滤波(Extended Kalman filter, EKF)算法训练神经网络,从理论上指出Levenberg-Marquardt(LM)算法是EKF算法的特殊情况,并用李亚普诺夫稳定性理论分析EKF算法的稳定收敛条件,推导出测量误差矩阵的自适应迭代公式.结果表明:自适应EKF算法的训练误差和泛化误差均比LM算法更低,预失真后的邻道功率比(Adjacent channel power ratio, ACPR)比LM算法改善了2dB.     

基于衰减记忆UKF的高精度GPS定位估计

目前单机GPS接收机定位精度较低,主要是由于定位模型的不完善和定位估计算法的误差造成的.为了提高识别精度,提出了伪距和多普勒频移相融合测量模型,采用一种将衰减记忆平淡卡尔曼滤波算法(MAUKF)进行GPS定位估计,来提高单机GPS的定位精度.MAUKF是一种改进的卡尔曼滤波算法,通过引进衰减因子加强对当前测量数据的利用,以减小历史数据埘滤波结果的影响.经过GPS单机静态定位实验验证,算法能够提供优于传统滤波算法的定位估计精度,并可用于提高单机GPS定位精度.     

一种用于解决非线性滤波问题的新型粒子滤波算法

粒子滤波算法受到许多领域的研究人员的重视,该算法的主要思想是使用一个带有权值的粒子集合来表示系统的后验概率密度.在扩展卡尔曼滤波和Unscented卡尔曼滤波算法的基础上,该文提出一种新型粒子滤波算法.首先用Unscented卡尔曼滤波器产生系统的状态估计,然后用扩展卡尔曼滤波器重复这一过程并产生系统在k时刻的最终状态估计.在实验中,针对非线性程度不同的两种系统,分别采用5种粒子滤波算法进行实验.结果证明,文中所提出的算法的各方面性能都明显优于其他4种粒子滤波算法.     

一种基于改进UKF的3D人手跟踪算法

将手指作为基本处理对象，对UKF（unscented Kalman filter）算法进行改进，并利用它对当前手指各关节进行预测；以预测值作为初值，用局部搜索技术对误差较大的关节用改进的UKF算法重新进行预测，直到该手指在像平面上的投影轮廓和图像轮廓之间的距离图满足指定的精度为止．该算法以状态变量量测值的获取作为突破口，解决现有算法中跟踪精度过分依赖于3D人手模型精度的问题．实验结果表明，该算法具有较强的处理局部自遮挡问题能力，对3D人手模型的不精确性也具有更好的鲁棒性．     

无迹卡尔曼滤波算法在污水处理BSM1过程中的应用研究

污水处理过程具有多变量、强非线性和强扰动等特性,且系统输入具有随机性,不同天气状况和不同时间段的污水的排量不同.扩展卡尔曼滤波存在估计精度低和鲁棒性差等缺陷,当系统模型参数变化和外界环境噪声较大时,扩展卡尔曼滤波估计性能下滑.将无迹卡尔曼滤波算法应用到污水处理系统中,并与扩展卡尔曼滤波算法相比较,结果显示,无迹卡尔曼滤...     

含有多普勒频率的无迹卡尔曼滤波

针对扩展卡尔曼滤波不含多普勒频率和非线性的缺陷,提出一种新的含有多普勒频率的无迹卡尔曼滤波算法。新算法通过推导观测向量和状态向量之间的函数关系,结合无迹卡尔曼滤波思想,使滤波结果较扩展卡尔曼滤波算法具有更高的精度。最后对新老算法进行了仿真对比分析,结果表明了新算法的有效性和合理性。     

改进的卡尔曼滤波算法系统参数辨识仿真研究

研究系统参数辨识精度提高问题。辨识是从实验数据中提取有关系统信息的过程,由于存在噪声影响辨识精度,针对传统的卡尔曼滤波算法不能很好地提高跟踪精度且算法复杂的缺陷,为了解决实际系统辨识中参数噪声方差和观测噪声方差未知的等相关问题,提出了一种改进的无味卡尔曼滤波算法系统参数辨识方法,仿真结果表明,算法具有更好的泛化能力,在复杂的系统负载等情况下,也可以对系统的参数精确有效的进行辨识,验证了该算法是一种有效适用的系统参数辨识方法。     

导弹跟踪中的卡尔曼与不敏卡尔曼滤波

卡尔曼滤波是在线性高斯情况下利用最小均方误差准则获得目标的动态估计,但在实际系统中,许多情况下观测数据与目标动态参数间的关系是非线性的。对于非线性滤波问题,至今尚未得到完善的解法。本文采用了两种方法来进行滤波:一种是将观测变量进行坐标系变化,使量测方程线性化,然后直接进行线性卡尔曼滤波;另一种方法是直接采用非线性滤波方法的不敏卡尔曼滤波。对仿真导弹轨迹的仿真结果显示,第一种方法在本系统中优于第二种方法。     

基于改进容积卡尔曼滤波的认知雷达跟踪算法

在认知雷达目标跟踪过程中,由于存在初始跟踪误差及系统量测方程的非线性等原因,导致卡尔曼滤波算法性能较差.为解决上述问题,将Gauss-Newton迭代方法与容积卡尔曼滤波算法相结合,建立迭代容积卡尔曼滤波算法.算法在迭代过程中利用最新的量测信息并更新迭代过程中产生的新息方差,降低了目标初始状态的估计误差,并且减小了线性化量测方程引入的传递误差.仿真结果表明,迭代容积卡尔曼滤波算法与传统的扩展卡尔曼滤波算法、无迹卡尔曼滤波算法、容积卡尔曼滤波算法相比,在认知雷达中的跟踪精度更高,稳定性更好,对初始误差的容错性更强.结果可为雷达目标跟踪优化提供科学依据.     

GPS Navigation Using Adaptive Kalman Filter for Maneuvering Vehicle

Several filter techniques were available for the GPS position estimation problem of maneuvering vehicle ranging from using different process noises to Interactive Multiple Model (IMM). The limitation of using standard Kalman filters is listed.The performance of proposed adaptive filter is compared with that of the standard ones,two types of dynamic modeling of the maneuvering vehicle are used.The simulation is based on the almanac data of the GPS satellites to compute its feasibility during the simulation t...     

基于粒子滤波的机动目标跟踪算法仿真研究

针对非线性多目标模型,应用粒子滤波算法,这种方法不受模型线性和Gauss假设的约束,是一种处理非线性非高斯动态系统状态递推估计的有效算法。在粒子滤波的基础上融合扩展卡尔曼滤波算法和无迹卡尔曼滤波算法。融合后的新算法在计算提议概率密度分布时,粒子的产生充分考虑当前时刻的量测,使得粒子的分布更加接近状态的后验概率分布,再用平滑算法处理滤波的结果。仿真结果表明,算法有较好的跟踪效果。     

利用sigma点卡尔曼滤波的多UUV协同定位

融合无人水下航行器（UUV）内部航位递推估计和外部量测信息的协同定位方法是一种提高只配备低精度自定位装置的UUV定位精度的有效手段。当协同系统结构固定时,滤波器的选择就决定了精度提高的幅度。针对扩展卡尔曼滤波（EKF）在处理非线性系统时具有较大的截断误差和繁琐的计算,提出了使用sigma点卡尔曼滤波（SPKF）的协同定位方法。与EKF相比,无味卡尔曼滤波（UKF）和中心差分卡尔曼滤波（CDKF）具有更好的鲁棒性,在没有增加计算复杂度的基础上进一步提高了UUV的定位精度。仿真比较了采用不同滤波算法的协同定位方法提高定位精度的效果,验证了利用sigma点卡尔曼滤波的多UUV协同定位方法的有效性和一致性。