CDKF方法在外辐射源单站无源目标跟踪中的应用

针对外辐射源单站无源目标跟踪精度问题,将一种基于Sterling内插公式的新的非线性滤波算法-中心差分卡尔曼滤波算法(central difference Kalman filter,CDKF)应用到系统中.仿真结果表明,与传统的扩展卡尔曼滤波算法(extended Kalman filter,EKF)相比,CDKF具有更高的定位精度,且不需要计算Jacobian矩阵,更易实现;而与无迹卡尔曼滤渡算法(unscented Kalman filter,UKF)相比,CDKF只有一个待优化的比例参数,参数的选择更加方便,且定位精度更高,所需运算时间更少.     

ISR-CDKF在SINS大方位失准角初始对准中的应用

针对捷联惯导系统（SINS: Strapdown InertialNavigation System）误差模型在大方位失准角条件下非线性的特点, 对非线性滤波算法的研究具有十分重要的意义。扩展卡尔曼滤波（EKF: Extended Kalman Filter）精度低, 而且需要计算复杂的雅可比（Jacobian）矩阵; 而中心差分卡尔曼滤波（CDKF: Central Difference Kalman Filter）虽然精度稍高, 但计算量大, 且算法不稳定。为克服以上不足,提出了迭代测量更新的平方根中心差分卡尔曼滤波(ISR CDKF: Iterative Square Root Central Difference Kalman Filter)算法, 并应用于SINS大方位初始对准中。通过滤波仿真, 进一步表明了ISR CDKF算法不仅具有更高的精度和收敛性, 同时具有较强的数值稳定性。     

基于平方根容积卡尔曼滤波的四旋翼无人机的姿态解算

为了提高四旋翼无人机姿态解算的精度,提出了基于平方根容积卡尔曼滤波(square-root cubature Kalman filter,SCKF)的多传感器数据融合策略。基于加速度计、磁力计和陀螺仪输出的数据,采用了四元数的姿态解算方法,避免了单一传感器获得的姿态角误差过大的问题,解决了扩展卡尔曼滤波(extend Kalman filter,EKF)精度低以及无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman filter,UKF)、容积卡尔曼滤波(cubature Kalman filter,CKF)协方差矩阵正定性丧失的问题。设计了基于pixhawk飞控板的实验方案。通过实验数据表明,与传统的EKF、UKF、CKF算法相比,SCKF的精度最高。且与UKF、CKF算法相比,SCKF具有计算时间少、数值计算稳定性强等优势。     

双卡尔曼滤波下的全钒液流电池荷电状态估计

全钒液流电池(vanadium redox flow battery,VRB)荷电状态(state of charge,SOC)是评价电池性能、估算电池容量的重要参数,也是储能系统管理和调控的关键依据。文章通过搭建实时仿真平台,采用基于卡尔曼滤波原理,在扩展卡尔曼滤波(extended Kalman filter,EKF)算法的基础上提出的双卡尔曼滤波(double Kalman filter,DKF)算法对全钒液流电池SOC进行在线估计,并将其与传统的安时积分法测量方式进行对比分析。实验表明,该方法相比于安时积分法具有更好的准确性,且估算误差在2%以内。     

基于自回归各态历经模型参数辨识的模糊双卡尔曼滤波算法的储能电池荷电状态估算

扩展卡尔曼滤波(extended Kalman filter, EKF)算法在电池荷电状态(state of charge, SOC)估算领域广泛应用。但作为一种基于模型的算法,电池模型误差影响SOC估算的精度。为了抑制电流的幅值与阶跃电流因素对模型误差的影响,提出一种动态修正观测噪声协方差的模糊双卡尔曼滤波(fuzzy dual Kalman filter, FDKF)算法。该算法首先将一阶电阻-电容(resistor-capacitance, RC)等效模型转换为自回归各态历经(autoregressive exogenous, ARX)模型的形式,用卡尔曼滤波(Kalman filter, KF)算法更新转换后模型的参数,且在SOC估算的过程中获取电流与电流变化量的数据,并通过建立模糊控制系统调整观测噪声的协方差值来抵消模型误差。结果表明:FDKF算法在某储能工况下估算误差的最大值为0.39%,小于EKF算法的3.92%和双卡尔曼滤波(dual Kalman filter, DKF)算法的1.12%,可见FDKF该算法能够有效地提升SOC估算的精度。     

基于改进自适应无迹卡尔曼滤波的国产民机导航数据滤波算法

针对国产民用飞机导航数据存在杂波不能准确测量的问题,提出一种基于改进自适应无迹卡尔曼滤波(adaptive unscented Kalman filter,AUKF)算法的导航数据滤波方法。将无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman filter,UKF)与改进Sage-Husa次优无偏极大后验噪声估计器结合构造出改进AUKF,有效解决了在模型不确定或干扰信号统计特性不完全得知的情况下,滤波精度低甚至发散的问题,同时与维纳滤波器和小波阈值法滤波效果进行对比。选择ARJ21飞机实际运行的高度、经度及纬度数据进行仿真,结果表明：改进后的AUKF算法较其他滤波算法精度更高,有效提高了导航数据的可靠性。研究对提高国产民机导航定位精度具有重要意义。     

新型UKF在非线性系统执行器故障估计中的应用

针对扩展卡尔曼滤波(extended Kalman filter,EKF)算法使用受限,粒子滤波算法动态跟踪能力差、易产生退化,单一无先导扩展卡尔曼滤波(unscented Kalman filter,UKF)算法滤波精度低等缺陷,根据极大后验(maximum a posterior,MAP)估计原理,设计了一种带限定...     

基于高斯混合容积卡尔曼滤波移动机器人SLAM算法

针对移动机器人在陌生环境中的定位与地图构建(Simultaneous localization and mapping,SLAM)的问题,提出高斯混合容积卡尔曼滤波SLAM算法.将该算法与扩展卡尔曼滤波(extended karman filter,EKF)、容积卡尔曼滤波(cubature karman filter,CKF)进行实验对比,仿真结果表明GM-CKF的定位精度及算法运算速度高于其他两种算法.     

基于改进IMM-UKF算法的一种融合航迹推演的红外路标室内定位方法

在结构化环境中,针对室内机器人导航对精度和实时性的要求,在一种新型红外路标定位方法的基础上,为满足全局导航的需要并简化硬件结构,提出一种融合航迹推演的红外路标室内定位方法,将单个大功率红外发射管作为路标,移动机器人上的红外摄像头作为接收传感器,融合采用改进的交互多模型无迹卡尔曼滤波(interacting multiple models unscented Kalman filter,IMM-UKF)算法.将融合航迹推演的红外路标室内定位方法和一般的定位方法做了比较,并将融合所采用改进的IMM-UKF算法与一般的融合算法做了比较.实验结果表明,提出的基于改进IMM-UKF算法的融合航迹推演的红外路标室内定位方法获得了比一般的定位方法更快的定位速度和更高的定位精度,且改进IMM-UKF算法比一般融合算法获得的定位精度更高.     

基于二阶扩展卡尔曼滤波理论的毫米波波束跟踪算法

毫米波(mm wave)通信中波束覆盖方向性给高速移动的终端设备(如高速车辆,火车和无人机)带来了巨大挑战.现有基于扩展卡尔曼滤波理论(extended Kalman filter theory,EKF)的波束跟踪算法存在估计精度较低的问题,为此,采用二阶扩展卡尔曼滤波理论(second-order extended Kalman filter theory,SOEKF)作为波束跟踪算法,并辅以一种低复杂度的波束切换方案,随后基于时变信道演化模型构建状态向量和量测方程,在数值仿真中给出了信噪比,阵列大小,AoA/AoD(angles of arrival/angles of departure)的变化速度对算法性能的影响.仿真结果表明,所采用的SOEKF算法相较于同类算法具有更高的估计精度,同时保持了较低的复杂度,更适合快速变化的信道环境.     

Maneuvering target tracking algorithm based on CDKF in observation bootstrapping strategy

The selection and optimization of model filters affect the precision of motion pattern identifica-tion and state estimation in maneuvering target tracking directly.Aiming at improving performance of model filters, a novel maneuvering target tracking algorithm based on central difference Kalman filter in observation bootstrapping strategy is proposed.The framework of interactive multiple model ( IMM) is used to realize identification of motion pattern, and a central difference Kalman filter ( CDKF) is selected as the model filter of IMM.Considering the advantage of multi-sensor fusion method in improving the stability and reliability of observation information, the hardware cost of the observation system for multiple sensors is adopted, meanwhile, according to the data assimilation technique in Ensemble Kalman filter( EnKF) , a bootstrapping observation set is constructed by in-tegrating the latest observation and the prior information of observation noise.On that basis, these bootstrapping observations are reasonably used to optimize the filtering performance of CDKF by means of weight fusion way.The object of new algorithm is to improve the tracking precision of ob-served target by the multi-sensor fusion method without increasing the number of physical sensors. The theoretical analysis and experimental results show the feasibility and efficiency of the proposed algorithm.     

结合卡尔曼滤波和Mean Shift的抗遮挡跟踪算法

针对卡尔曼滤波和Mean Shift算法结合后对严重遮挡和遮挡后复出失效且实时性差的问题,提出一种基于卡尔曼滤波和Mean Shift动态结合的改进算法. 通过在算法中加入Bhattacharyya系数进行遮挡程度判断,并根据遮挡系数的阈值选择使用卡尔曼滤波或线性预测法更新Mean Shift迭代起点. 实验结果表明,该方法能成功实现大范围连续遮挡和目标复出情况下红外目标的跟踪,并且迭代次数和跟踪时间分别减少了9.68%和17.58%,提高了跟踪的鲁棒性和实时性.      

一种视频中基于检测的快速人脸跟踪方法

针对背景复杂多变的视频人脸实时跟踪问题,从检测率、漏检率与错检率3个指标出发,通过改进样本选取的方式对训练样本的比例进行优化,得到一种快速人脸检测方法.在对卡尔曼的初始状态进行选取后,运用具有通过调整参数就能对被跟踪的人脸区域进行放大或者缩小功能的卡尔曼滤波方法来选取候选人脸区域,从而减少搜索时间,提高脸部区域检测速度...     

基于中心差分卡尔曼滤波的航天器视觉相对导航算法研究

在航天器视觉相对导航过程中,量测方程的非线性特性会影响航天器相对位姿的估计精度.分析了扩展卡尔曼滤波方法(EKF)将非线性模型线性化时存在的缺点,研究了中心差分卡尔曼滤波方法(CDKF),提出用中心差分卡尔曼滤波方法来解决视觉导航中两航天器的相对位姿估计问题,并给出了EKF与CDKF的仿真结果.仿真结果表明在相同条件下,CD-KF算法比EKF具有更高的精度和稳定性,该方法能够在航天器视觉相对导航中应用.     

动态图像中人脸的快速捕捉跟踪方法

提出一种快速人脸跟踪方法. 首先根据模板匹配方法作人脸区域的初步定位, 然后使用支持向量机作为分类器进行最终确认, 再采用基于Mean-Shift的CamShift跟踪算法保持跟踪, 当有遮挡发生时通过Kalman滤波进行参数辨识和状态估计. 实验结果表明, 该方法具有较强的实时性、 有效性和鲁棒性.     

基于自适应卡尔曼滤波的时变结构参数估计

在许多情况下,对于非平稳或性能随时间发生变化的结构,要求对结构的参数进行实时的跟踪与识别,此时传统的递推算法．如卡尔曼滤波等方法就不再适用,而需要采用具有一定跟踪能力的自适应递推算法．本文对自适应卡尔曼滤波方法在时变结构参数估计中的应用进行了分析,并对其跟踪性能进行了探讨．     

非高斯条件下基于粒子滤波的目标跟踪

介绍了粒子滤波的基本思想和具体算法实现步骤，在给出的闪烁噪声统计模型基础上，将粒子滤波算法应用在雷达目标跟踪中，解决了闪烁噪声情况下的雷达目标跟踪问题．仿真结果表明，在满足高斯噪声条件下，扩展卡尔曼算法和粒子滤波算法跟踪性能相近，但若考虑雷达的闪烁噪声，则随着闪烁影响增强，扩展卡尔曼算法跟踪性能严重下降，而粒子滤波算法能继续保持较好的跟踪精度．     

Fuzzy Adaptive Strong Tracking Cubature Kalman Filter

To solve the problem that the choice of softening factor in conventional adaptive strong tracking filter( STF) greatly relies on the experience and computer simulation,a new concept of softening factor matrix is introduced and a fuzzy adaptive strong tracking cubature Kalman filter( FASTCKF) based on fuzzy logic controller is proposed. This method monitors residual absolute mean and standard deviation of each measurement component with fuzzy logic adaptive controller( FLAC),and adjusts the softening factor matrix dynamically by fuzzy rules,which is capable to modify suboptimal fading factor of STF adaptively and improve the filter's robust adaptive capacity. The simulation results show that the improved filtering performance is superior to the conventional square root cubature Kalman filter( SCKF) and the strong tracking square root cubature Kalman filter( STSCKF).     

基于无迹卡尔曼滤波的无人机跟踪算法

基于四基站对无人机位置的定位数据,利用无迹卡尔曼滤波算法对定位数据进行最优估计,并预测无人机的运行轨迹,从而实现对无人机的实时跟踪.对经典的线性卡尔曼滤波算法和无迹卡尔曼滤波算法进行仿真对比,结果表明,线性卡尔曼滤波算法虽然能跟踪预测轨迹,但有较大的误差,而使用无迹卡尔曼滤波算法能有效地减小误差,使跟踪预测的轨迹更加精确.