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针对目标跟踪中非线性滤波精度下降甚至发散的问题,提出了一种时变噪声统计估计的自适应无迹卡尔曼滤波(Unscented Kalman Filtering,UKF)算法.首先将系统模型和滤波算法修正为适于噪声非零均值时的情况,然后根据极大后验估计原理,推导出一种次优的时变噪声统计估计器,其系数通过指数加权的衰减因子计算得到,最后与传统UKF算法结合形成自适应的滤波算法.仿真结果表明,该算法保证了滤波收敛性,能够对目标进行有效跟踪,而且滤波精度显著提高. 相似文献
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纯方位目标跟踪是目标跟踪研究中的热点问题,针对目标跟踪方程中的非高斯重尾分布噪声问题,提出了一种针对非高斯重尾分布噪声的卡尔曼滤波算法。该方法通过建立基于存在异常值的高斯分布的层次高斯模型来近似未知的非高斯重尾分布系统过程噪声和测量噪声,并使用变分贝叶斯推断来学习混合概率,解决混合概率不确定带来的滤波性能下降的问题,从而提高滤波的鲁棒性。同时针对纯方位目标跟踪模型的非线性,结合修正增益卡尔曼滤波来降低量测方程非线性的影响。数值仿真结果表明,相对于EKF、UKF和变分贝叶斯卡尔曼滤波PEKF-VB、VBEKF,新算法VBMGEKF估计精度分别提高了69.31%、58.08%、127.84%和9.36%,具备更好的鲁棒性与精度。 相似文献
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为了满足水下对抗对机动目标实时跟踪和目标航速、航向准确估计的要求,针对观测量为距离和方位的机动目标跟踪,对传统无迹卡尔曼滤波(UKF)跟踪算法进行了改善。提出根据UKF算法预测值和观测值残差的概率分布自适应调整目标状态噪声方法,使得UKF跟踪算法能够根据目标运动状态及时调整状态方程,在目标机动时减小对预测值的依赖,在目标非机动时增大对预测值的依赖。这种在线实时估计系统噪声状态的跟踪方法更加适用于机动目标的跟踪。数值仿真结果表明:该算法不仅在目标机动时具有良好的跟踪效果,而且在目标非机动时具有准确的估计性能。通过声纳信息综合处理系统验证了状态自适应UKF跟踪算法的性能。 相似文献
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探讨了机动目标无源跟踪(PMTT)中基本的非线性估计问题,介绍了无味卡尔曼滤波(UKF)算法的设计思想与具体实现,用UKF代替原交互多模(IMM)中的扩展卡尔曼滤波(EKF)得到UKF-IMM估计算法,特别针对空-海单站只测方位-到达时间PMTT问题分别应用UKF-IMM和EKF-IMM进行了对照研究,建立了问题的离散非线性滤波估计模型,设计了典型的应用场景,给出了Monte Carlo仿真结果;表明UKF-IMM滤波算法具有更高的估计精度和收敛特性,滤波的一致性较好,更加适合解决非线性较为严重的PMTT问题. 相似文献
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针对弹道导弹的特点,研究了发射惯性系下GPS/SINS深组合导航下的一种强跟踪无迹卡尔曼滤波算法。该算法根据渐消的思想,通过引入多重次优渐消因子到UKF滤波器,自适应地在线调整UKF滤波器的预测状态协方差阵,从而有效跟踪快速变化的状态量。仿真结果显示,UKF引入次优多重衰落因子对算法进行改进后,对高度机动目标的跟踪能力更强,强跟踪无迹卡尔曼滤波器对快速变化的状态将具有更强的跟踪。改进算法在保证原有的UKF滤波算法精度的同时,使系统误差在较短的时间内收敛。 相似文献
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探讨了TMA(目标运动分析)中基本的非线性估计问题,介绍了基于无味变换(Unscented Transformation—UT)的无味卡尔曼滤波(Unscemed Kalman Filtering—UKF)算法的设计思想与具体实现,特别针对空对海单站只测方位与到达时间TMA(BTO—TMA)问题应用UKF和EKF(扩展卡尔曼滤波)进行了对照研究,建立了问题的离散非线性滤波估计模型,设计了典型的应用场景,给出了初值有偏和无偏两种情形下的Monte Carlo仿真运行结果;表明UKF在该应用背景下是切实可行的,具有更高的估计精度和更强的收敛特性。 相似文献
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为了改善扩展卡尔曼滤波(EKF)算法在机动目标跟踪中的跟踪性能,文中研究了一种固定指数加权模糊自适应扩展卡尔曼滤波技术,通过监视理论残差和实际残差的协方差一致程度。应用模糊推理系统不断调整滤波协方差,对扩展卡尔曼滤波器(EKF)进行在线自适应控制.最终实现最优估计。仿真结果表明,改进的算法稳定性高,精度得到明显改善.用于弱机动目标跟踪效果较好。 相似文献
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基于卡尔曼滤波水下弹道测量系统研究 总被引:3,自引:1,他引:2
水下弹道测量系统利用多传感器完成对鱼雷、靶标的跟踪定位.针对通常的几何定位方法,其算法复杂且定位精度不高的问题,研究了用于水下弹道测量系统的纯距离目标跟踪定位卡尔曼滤波算法,推导了相应的滤波公式.通过系统的仿真结果表明:该算法在收敛速度和估计精度方面都比较令人满意. 相似文献
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为解决载体在高动态下大幅度运动出现的滤波发散问题,提出强跟踪无迹卡尔曼滤波(strong tracking
uncented Kalman filter,STUKF)算法。分析组合导航模型和研究经典的无迹卡尔曼滤波(uncented Kalman filter,UKF)
算法,将强跟踪UKF 算法应用于SINS/GNSS 组合导航系统,并与经典UKF 算法和衰减记忆UKF 算法进行比较。
分析结果表明:该强跟踪UKF 算法性能较好,能明显缩短滤波时间,减小速度误差和位置误差,从而提高组合导航
的准确性和稳定性。 相似文献
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对于纯方位目标跟踪问题,传统的线性算法已经不能满足非线性非高斯和实时性目标跟踪的要求,由于在纯方位目标跟踪中传统的粒子滤波收敛速度慢并且容易发散,文中提出了一种基于改进的采样-重要性-重采样滤波(SIRF)算法的纯方位跟踪算法。具体的改进方法就是去掉归一化步骤直接使用非归一化权值,该算法在保持高精度估计能力的同时,具有较强的鲁棒性,是解决非线性系统状态估计问题的一种有效方法。最后通过实验验证改进的SIRF算法跟踪效果明显优于高斯粒子滤波(GPF)算法。 相似文献
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在弹载等高动态环境下组合导航系统状态方程具有强非线性,且各状态相互耦合影响,传统的扩展卡尔曼滤波(EKF)算法因忽略高阶项相互影响,其模型线性化展开会导致模型不准确引起导航精度下降;无迹卡尔曼滤波(UKF)算法能有效避免引入线性化误差,却存在因组合导航系统维数过高引起大量粒子递推滤波计算复杂而影响算法实时性的问题。为此,针对发射惯性系下弹载组合导航系统对滤波算法高实时性和高精确性的要求,设计了一种简化UKF(SUKF)算法,SUKF算法通过对导航系统的状态参数直接进行建模估计,解决了传统UKF算法实时性差的问题,同时继承了传统UKF算法无需模型一阶线性化展开的优点,提高了导航系统的精度。算法仿真结果表明,SUKF算法有效提高了系统解算的实时性和滤波精度,非常适合用于实际工程系统。 相似文献
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在雷达/红外复合制导机动目标跟踪背景下,针对非线性机动目标融合跟踪存在滤波器易发散问题,提出一种基于交互式多模型无迹卡尔曼滤波(IMM-UKF)的分布式加权融合算法。IMM具有对不同目标机动模式自适应跟踪的能力;UKF对观测数据进行滤波估计,避免了计算雅克比矩阵,克服EKF滤波方法受滤波初值影响大、易发散的缺点;分布式融合算法提高了系统抗干扰能力及对目标跟踪的有效性和跟踪精度。仿真结果表明:该算法在处理非线性系统机动目标跟踪融合结果误差均得到减少,更能提高目标跟踪滤波精度,增强了系统稳定性。 相似文献