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针对水下目标跟踪非线性跟踪精度问题,假设目标机动模型为恒转速运动模型,贝叶斯框架下,因扩展卡尔曼滤波跟踪方法进行模型在估计点的泰勒展开,忽略一阶以上高阶项,存在模型误差,比较了扩展卡尔曼滤波、无迹卡尔曼滤波、容积卡尔曼滤波在高斯噪声干扰下滤波误差均方根,以及3种方法运行时间。仿真证明,非线性系统下状态维度为5,容积卡尔曼滤波跟踪的精度高于无迹卡尔曼滤波,无迹卡尔曼滤波高于扩展卡尔曼滤波。该研究为海上目标非线性测量系统提供仿真实例,为进一步滤波算法改进提供基础。 相似文献
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在大气和海洋环境研究中,粒子滤波(PF)由于在非线性数据同化方面突出的优势,逐渐成为研究热点。最近改进的均权重粒子滤波(EWPF)为粒子滤波的进一步发展指明了新方向。集合卡尔曼滤波方法 (EAKF)作为当前主要应用的数据同化方法,使用高斯假设和线性假设来解决非线性问题,然而对均权重粒子滤波方法和卡尔曼滤波方法在非线性模式下的同化结果和特点还缺少系统详细的比较研究。本文在非线性耦合气候模式下,比较研究两种同化方法,采用均方根误差(RMSE)作为评价比较标准。实验结果表明,在非线性低频观测耦合模式中EWPF结果均优于EAKF。同时根据RMSE的结果得出,EWPF的同化结果更接近观察结果,而EAKF的同化结果更接近模式真值。 相似文献
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带边界约束的容积卡尔曼滤波 总被引：1，自引：0，他引：1
非线性系统的状态估计问题可以通过容积卡尔曼滤波解决,本文进一步针对非线性系统,提出了基于容积卡尔曼滤波和非线性动态数据融合算法的约束容积卡尔曼滤波方法,用以处理带边界约束的非线性系统的滤波。该滤波器使所有容积点均约束在边界之内,同时依据可相信程度确定相应的容积点权重,使滤波过程充分考虑状态约束的影响,提高滤波精度。但该算法的不足之处是运算量相对较大,随着计算机运算能力的提高,这一问题可以克服。仿真结果表明:相对于容积卡尔曼滤波算法,本算法敛速度更快、收敛精度更高,鲁棒性更好。 相似文献
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在系统载荷未知的条件下，应用缩减变量卡尔曼滤波(REKF)法估计结构的动态物理参数，并对结构进行损伤诊断。系统仿真算例表明，REKF法有较强的抗白噪声干扰能力，识别精度较高，因此，可用于剪切型结构的损伤定位与估计。 相似文献
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以不同天的广播星历拟合初值结果作为北斗星导航系统(BDS)卫星轨道解算参数初值,分析了状态参数不同初始值对BDS双向卡尔曼滤波定轨结果的影响。针对卡尔曼滤波系统不稳定时或弧段长度未能使卡尔曼滤波达到稳定时,初始值的误差对BDS卫星滤波结果影响较大的情况,提出了将双向卡尔曼滤波定轨解算得到的卫星初始历元状态参数估计值作为初值,其他参数初值重新解算,初始方差保持不变,进行迭代计算的迭代双向卡尔曼滤波定轨算法。实验结果表明,在相同初始先验方差的情况下,迭代双向卡尔曼滤波定轨方法整体提高了BDS卫星轨道精度。 相似文献
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介绍了卡尔曼滤波的基本原理,针对常规GPS变形监测数据处理中存在着不连续、非实时的缺点,结合卡尔曼滤波的特点,运用三峡实测数据对GPS变形监测动态数据处理中卡尔曼滤波的应用进行研究。并采用各点点位位移速度图对所建立的函数模型进行验证,同时对状态方程的建立及初始值的选取进行分析总结。 相似文献
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水下拖体声学超短基线定位测量及其卡尔曼滤波技术 总被引：4，自引：2，他引：4
水声超短基线定位技术是探测水下目标的有效手段。超短基线定位测得的原始数据具有不同程度的随机离散性。为了得到能够真实反映目标运动轨迹变化的坐标数据 ,本文应用了卡尔曼滤波技术来处理定位原始数据 ,取得了良好的结果 相似文献
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纯方位目标跟踪-直角坐标卡尔曼滤波算法 总被引：2，自引：1，他引：1
对于纯方位目标跟踪问题 ,在利用卡尔曼滤波算法进行处理时 ,首先要进行观测方程及状态方程的线性化处理 ,自然导致线性化误差 ,为减少它对目标跟踪的影响 ,该文利用衰减记忆的卡尔曼滤波算法 ,通过蒙特卡罗模拟仿真实验表明其跟踪效果在收敛速度和收敛率以及稳定性等方面有了较大的提高。 相似文献
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针对带乘性噪声的一类非线性系统,给出了1种带单重渐消因子的强跟踪状态滤波算法。该算法将非线性系统线性化后,采用了线性最小方差估计方法来进行状态估计,通过运用正交原理和引入渐消因子,使得滤波效果具有强跟踪的优良性能。该算法扩展了卡尔曼滤波在带乘性噪声非线性系统状态估计中的应用范围。仿真结果表明了该算法的有效性。 相似文献
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基于非线性滤波的水下地形辅助导航方法 总被引：1，自引：0，他引：1
为了解决水下航行器惯性导航误差随时间积累问题,利用地形辅助导航技术进行导航位置修正。由于水下地形的非线性,对基于扩展卡尔曼滤波(EKF)、无迹卡尔曼滤波(UKF)和粒子滤波(PF)3种非线性滤波方法的水下地形辅助导航算法进行研究。针对传统基于单波束声纳量测模型在小起伏地形区域导航精度低、易发散问题,从提高量测地形信息量角度,建立了基于多波束测深声纳的量测模型。使用多波束实测地形数据进行仿真试验,结果表明:无论在粗糙地形区域还是较平坦地形区域,多波束量测模型有效缓解了3种方法易发散问题,提高了导航精度。 相似文献
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《Oceanic Engineering, IEEE Journal of》2009,34(4):586-602
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重力辅助惯性导航的匹配算法初探 总被引：1，自引：0，他引：1
对重力辅助惯性导航技术的基本原理进行了分析,将采样卡尔曼滤波算法用于重力图形匹配。滤波通过设计少量的Σ点,并计算这些Σ点的经由非线性函数的传播,从而获得滤波值基于非线性状态方程的更新,较广义卡尔曼滤波具有计算精度高、便于计算的特点。 相似文献
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This paper proposes an improved version of Unscented Kalman Filter (UKF), namely Robust Adaptive UKF (RAUKF), with a special focus on Bearings-Only Target Tracking for three-dimensional case (3DBOT). The automatic tuning of the noise covariance matrices and the robust estimation of the target states form a critical point for the performance of the Kalman-type filtering algorithms, especially in the variable environmental conditions exposed in underwater. The key idea of the proposed filter is to combine robust aspects of UKF and adaption of the process and measurement noise covariance matrices with low computational complexity. The main contribution of this paper is to adjust these matrices by means of the steepest descent algorithm, and the H∞ technique is embedded to achieve superior performance in terms of accuracy and robustness against initial conditions and model uncertainties. Different experiments are performed to evaluate the performance of the proposed algorithm in the 3DBOT problem with a single moving observer. Simulations demonstrate that the proposed filter produce more accurate results with satisfactory computational burden in comparison with other methods. 相似文献