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对于噪声统计信息等不确定的动态系统的状态估计问题,人们提出了多种符合实际应用要求的递推算法,其中推广的遗忘因子递推最小二乘(EFRLS)和H∞滤波是两种有效估计的方法。对这两种估计的性能进行了比较,用计算机模拟实例说明了EFRLS方法在多种性能指标下较H∞滤波更优,为实际应用提供了有益的指导。 相似文献
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为了克服传统Kalman滤波在实际应用中存在的局限性,研究了基于状态估计的最小二乘滤波。该方法将传统的最小二乘估计与状态估计问题有机结合,对系统噪声和量测噪声的统计特性不敏感。利用实测的激光捷联惯导系统/双星(LSINS/DS)组合数据对最小二乘滤波和传统Kalman滤波进行仿真比较,结果表明,在噪声统计特性未知的情况下,最小二乘滤波的精度更高、收敛速度更快、鲁棒性更强。 相似文献
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在目标航迹融合中,联邦滤波器以其高精度和良好的容错性在航迹融合中有着重要应用,但它在处理过程中要求噪声方差是已知的,而在实际情况中,噪声方差大多是未知的.基于上述问题,利用推广的遗忘因子最小二乘法(EFRLS),研究了噪声方差未知情况下无重置式联邦Kalman滤波的应用问题,并针对子滤波器出现中断或不工作的情况对无重置式联邦滤波器进行了改进.仿真结果表明,在噪声方差未知的情况下,改进的滤波器具有更高的精度和更好的容错性. 相似文献
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目前在远景刚性目标的跟踪中,由于长序列图像具有亮度动态范围大及背景噪声大的特点,当前模板的尺寸和位置往往不能有效代表目标,从而使目标的预测和相关搜索产生误差累积;另外,Kalman预测常因过程噪声与模型不匹配使其对机动目标跟踪适应性差.对上述问题进行研究提出了一种基于区域增长的模板修正方法,并对Kalman预测中过程噪声自适应的方法进行了仿真.结果表明,这种新的模板修正方法具有良好的尺寸及位置自适应能力和抗背景噪声能力,而且过程噪声的自适应也有效提高了Kalman预测的准确度,对目标跟踪具有指导作用. 相似文献
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单站无源定位跟踪是一个典型的非线性滤波问题,由于测量精度不高、初始误差较大等原因容易导致滤波算法定位精度低、收敛速度慢。本文将一种新型的滤波算法——容积卡尔曼滤波(cubature Kalman filter,CKF)应用于单站无源定位领域,并将后向平滑滤波思想与CKF算法相结合,提出了一种后向平滑容积卡尔曼滤波算法(backward-smoothing CKF,BSCKF)。该算法使用容积数值积分原则直接计算非线性随机函数的均值和方差,并采用后向平滑值进行递归滤波,具有更优非线性估计性能。仿真实验表明,与EKF、UKF和CKF算法相比,BSCKF算法定位精度更高、收敛速度更快。 相似文献
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在机载有源无源情报融合处理中,很多条件很难满足中心式滤波的要求,比如一般情况下过程噪声是不正确的,或者不知道的.给出了几种稳健的Kalman滤波,这些方法主要针对运动方程或者观测方程中噪声信息未知或者噪声信息不准确的情况下,对数据进行融合.如果只是过程的信息未知,提出的自适应滤波,即是用观测信息对运动方程的噪声进行实时估计;如果运动方程和观测方程的噪声不准确,则可以采用H∞滤波进行噪声误差方差估计. 相似文献
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Tarvainen MP Hiltunen JK Ranta-aho PO Karjalainen PA 《IEEE transactions on bio-medical engineering》2004,51(3):516-524
An adaptive spectrum estimation method for nonstationary electroencephalogram by means of time-varying autoregressive moving average modeling is presented. The time-varying parameter estimation problem is solved by Kalman filtering along with a fixed-interval smoothing procedure. Kalman filter is an optimal filter in the mean square sense and it is a generalization of other adaptive filters such as recursive least squares or least mean square. Furthermore, by using the smoother the unavoidable tracking lag of adaptive filters can be avoided. Due to the properties of Kalman filter and benefits of the smoothing the time-frequency resolution of the presented Kalman smoother spectra is extremely high. The presented approach is applied to estimation of event-related synchronization/desynchronization (ERS/ERD) dynamics of occipital alpha rhythm measured from three healthy subjects. With the Kalman smoother approach detailed spectral information can be extracted from single ERS/ERD samples. 相似文献
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本文把Bounding估计引入目标跟踪领域,提出一种用状态估计集几何中心作为目标滤波值的递推算法。该算法使用椭圆集来描述状态的不确定性并给和系统和观测噪声的界,以最小值椭圆作为更新准则。仿真结果给出了本算法与Kalman滤波算法的性能比较以及界内噪声分布不同时跟踪性能的差别。 相似文献
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面对当前日益复杂的雷达跟踪目标和环境,广泛应用的卡尔曼滤波及其扩展类算法虽然能以较少的计算量得到较好的跟踪效果,但其要求过程噪声与量测噪声符合零均值高斯分布,否则会导致滤波发散。为解决系统状态及噪声未知但有界情况下的机动目标跟踪问题,介绍了一种扩展集员滤波机动目标跟踪算法,并辅以基于信息几何的跟踪性能监测处理。通过仿真分析验证了基于集员滤波与信息几何的机动目标跟踪边界约束性能及跟踪准确度较好,且能通过统计流形距离的变化来探测目标是否发生机动。 相似文献