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CKF phase noise suppression algorithm of using the polynomial interpolation for CO-OFDM systems
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作者 YUAN Jianguo YU Yiran +2 位作者 SU Jie SU Chang PANG Yu 《Optoelectronics Letters》 2025年第8期468-475,共8页
A novel suppression method of the phase noise is proposed to reduce the negative impacts of phase noise in coherent optical orthogonal frequency division multiplexing(CO-OFDM)systems.The method integrates the sub-symb... A novel suppression method of the phase noise is proposed to reduce the negative impacts of phase noise in coherent optical orthogonal frequency division multiplexing(CO-OFDM)systems.The method integrates the sub-symbol second-order polynomial interpolation(SSPI)with cubature Kalman filter(CKF)to improve the precision and effectiveness of the data processing through using a three-stage processing approach of phase noise.First of all,the phase noise values in OFDM symbols are calculated by using pilot symbols.Then,second-order Newton interpolation(SNI)is used in second-order interpolation to acquire precise noise estimation.Afterwards,every OFDM symbol is partitioned into several sub-symbols,and second-order polynomial interpolation(SPI)is utilized in the time domain to enhance suppression accuracy and time resolution.Ultimately,CKF is employed to suppress the residual phase noise.The simulation results show that this method significantly suppresses the impact of the phase noise on the system,and the error floors can be decreased at the condition of 16 quadrature amplitude modulation(16QAM)and 32QAM.The proposed method can greatly improve the CO-OFDM system's ability to tolerate the wider laser linewidth.This method,compared to the linear interpolation sub-symbol common phase error compensation(LI-SCPEC)and Lagrange interpolation and extended Kalman filter(LRI-EKF)algorithms,has superior suppression effect. 展开更多
关键词 polynomial interpolation pilot symbols data processing cubature kalman filter ckf phase noise suppression coherent optical orthogonal frequency division multiplexing co ofdm systemsthe suppression method phase noise
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WSNs下移动机器人HuberM-CKF离散滤波定位 被引量:3
2
作者 邓先瑞 聂雪媛 刘国平 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2016年第6期1839-1842,共4页
针对传统移动机器人定位算法精度不高的问题,提出一种基于无线传感器网络Hurb M-CKalman滤波(HCKF)算法的移动机器人定位算法。利用Hurb M极大似然估计代价函数,求解线性化后CKF观测矩阵,从而解决CKF滤波算法在未知非高斯白噪声干扰下... 针对传统移动机器人定位算法精度不高的问题,提出一种基于无线传感器网络Hurb M-CKalman滤波(HCKF)算法的移动机器人定位算法。利用Hurb M极大似然估计代价函数,求解线性化后CKF观测矩阵,从而解决CKF滤波算法在未知非高斯白噪声干扰下估计精度不高的问题。然后,在体育馆基于WSNs构建了移动机器人定位实验环境,并结合移动机器人动力学模型,对HCKF、CKF算法的定位精度进行对比。结果显示,在不含噪声干扰和含未知噪声干扰两种情况下,HCKF算法定位精度分别比CKF算法提高7%和15%。 展开更多
关键词 无线传感器网络 HurbM代价函数 ckf滤波 移动机器人 定位
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强跟踪CKF算法及其在非线性系统故障诊断中的应用 被引量:5
3
作者 董鑫 欧阳高翔 +1 位作者 韩威华 杨新 《信息与控制》 CSCD 北大核心 2014年第4期451-456,共6页
针对容积卡尔曼滤波(CKF)在因系统故障引起状态突变或缓变时会出现估计精度下降,甚至发散等现象,推导出了一种新的强跟踪CKF算法.该算法采用容积数值积分的方法直接计算非线性函数的后验均值和方差,同时在预测误差协方差阵中引入渐消因... 针对容积卡尔曼滤波(CKF)在因系统故障引起状态突变或缓变时会出现估计精度下降,甚至发散等现象,推导出了一种新的强跟踪CKF算法.该算法采用容积数值积分的方法直接计算非线性函数的后验均值和方差,同时在预测误差协方差阵中引入渐消因子在线调整增益矩阵,增大新数据的权值.将其应用于非线性系统故障诊断中获得了较原始CKF更好的滤波特性.仿真结果表明,对于非线性系统产生状态突变或缓变等典型故障诊断问题,该方法的滤波精度高、鲁棒性好. 展开更多
关键词 非线性系统 容积卡尔曼滤波器(ckf) 故障诊断 鲁棒性
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5阶CKF在捷联惯导非线性对准中的应用研究 被引量:8
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作者 黄湘远 汤霞清 武萌 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2015年第3期633-638,共6页
为了提高动基座下车载捷联惯导系统(strapdown inertial navigation system,SINS)的初始对准精度和缩短对准时间,在不进行粗对准的前提下,利用5阶容积卡尔曼滤波(cubature Kalman filter,CKF)完成非线性对准。针对3阶CKF滤波精度不高、... 为了提高动基座下车载捷联惯导系统(strapdown inertial navigation system,SINS)的初始对准精度和缩短对准时间,在不进行粗对准的前提下,利用5阶容积卡尔曼滤波(cubature Kalman filter,CKF)完成非线性对准。针对3阶CKF滤波精度不高、5阶高斯厄密特滤波器计算量过大的问题,基于多项式逼近的思想详细推导了5阶球面径向容积规则,继而提出了5阶CKF并分析了该算法的滤波精度、采样量和数值稳定性,利用奇异值分解代替Cholesky分解来增强滤波稳定性。实验结果表明,该方法能够有效完成大失准角下的非线性对准,精度高于3阶CKF。 展开更多
关键词 容积卡尔曼滤波 球面径向容积规则 初始对准 动基座
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基于Sage-Husa算法的自适应平方根CKF目标跟踪方法 被引量:17
5
作者 李宁 祝瑞辉 张勇刚 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2014年第10期1899-1905,共7页
在目标跟踪中,噪声的统计特性未知可能会引起滤波精度下降甚至发散,针对该问题,提出了一种新的自适应平方根容积卡尔曼滤波算法。所提方法在常规Sage-Husa算法的基础上采用容积规则,推导出了一种适用于非线性系统的自适应噪声统计估计... 在目标跟踪中,噪声的统计特性未知可能会引起滤波精度下降甚至发散,针对该问题,提出了一种新的自适应平方根容积卡尔曼滤波算法。所提方法在常规Sage-Husa算法的基础上采用容积规则,推导出了一种适用于非线性系统的自适应噪声统计估计器。仿真结果显示,相对于标准的平方根容积卡尔曼,所提方法在噪声统计特性未知或时变的情况下滤波精度有显著提高。 展开更多
关键词 目标跟踪 非线性 Sage-Husa算法 自适应 平方根容积卡尔曼
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基于贝叶斯估计噪声相关下的CKF设计 被引量:8
6
作者 钱华明 葛磊 +1 位作者 黄蔚 刘璇 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2012年第11期2214-2218,共5页
针对常规容积卡尔曼滤波(cubature Kalman filter,CKF)要求系统噪声和量测噪声必须互不相关的局限性,提出了一种带相关噪声的非线性离散系统CKF设计方法。基于贝叶斯估计准则,给出了系统噪声和量测噪声相关时CKF滤波递推公式,并采用三... 针对常规容积卡尔曼滤波(cubature Kalman filter,CKF)要求系统噪声和量测噪声必须互不相关的局限性,提出了一种带相关噪声的非线性离散系统CKF设计方法。基于贝叶斯估计准则,给出了系统噪声和量测噪声相关时CKF滤波递推公式,并采用三阶球面-相径容积规则来近似计算系统状态的后验均值和协方差。当系统噪声和量测噪声相关时,常规CKF不适用,本文设计的噪声相关下的CKF可以有效地对状态进行估计,拓展了CKF的应用范围。数值仿真验证了算法的有效性。 展开更多
关键词 非线性高斯系统 噪声相关的容积卡尔曼滤波 贝叶斯估计 三阶球面-相径容积规则
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基于cubature Kalman filter的INS/GPS组合导航滤波算法 被引量:36
7
作者 孙枫 唐李军 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2012年第7期1032-1036,共5页
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... 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. 展开更多
关键词 INS/GPS组合导航 非线性模型 ckf 组合滤波
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基于改进型CKF的SINS初始对准方法 被引量:10
8
作者 徐晓苏 田泽鑫 +1 位作者 刘义亭 邹海军 《华中科技大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第1期81-86,共6页
针对在晃动基座和大失准角下水下自主航行器(AUV)采用传统对准方法对准精度下降问题,建立捷联惯导系统(SINS)非线性对准模型,采用改进型CKF(ICKF)方法进行滤波,通过采用球面最简相径(SSR)规则选取CKF的容积点,在CKF的时间和量测更新方... 针对在晃动基座和大失准角下水下自主航行器(AUV)采用传统对准方法对准精度下降问题,建立捷联惯导系统(SINS)非线性对准模型,采用改进型CKF(ICKF)方法进行滤波,通过采用球面最简相径(SSR)规则选取CKF的容积点,在CKF的时间和量测更新方程之中引入强跟踪滤波(STF)的渐消因子;在CKF的基础上引入高斯-牛顿迭代算法,提高晃动基座下大失准角SIN对准精度.仿真实验表明:该方法对准精度高、鲁棒性强,克服了模型不准确时滤波精度下降甚至发散的问题,更能满足初始对准的要求. 展开更多
关键词 初始对准 强跟踪滤波器 非线性系统 球面最简相经(SSR)规则 容积卡尔曼滤波(ckf)
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基于自适应CKF的恒模盲波束形成算法 被引量:4
9
作者 钱华明 刘可 马俊达 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2016年第6期1258-1261,共4页
针对均匀线阵,利用信号的恒模特性,与容积卡尔曼滤波相结合,提出一种新的盲自适应波束形成算法。通过对恒模算法的优化代价函数进行变换,使其满足系统状态空间模型。利用容积卡尔曼滤波算法进行自适应滤波,以实现抑制干扰和消除噪声。... 针对均匀线阵,利用信号的恒模特性,与容积卡尔曼滤波相结合,提出一种新的盲自适应波束形成算法。通过对恒模算法的优化代价函数进行变换,使其满足系统状态空间模型。利用容积卡尔曼滤波算法进行自适应滤波,以实现抑制干扰和消除噪声。所提算法对状态空间模型中的系统噪声和过程噪声进行了自适应处理,免除滤波噪声参数的设置,增强了算法的通用性,并引入了收敛因子,加速系统的收敛速度。仿真结果表明了该算法的正确性和有效性。 展开更多
关键词 恒模算法 自适应滤波 容积卡尔曼滤波 盲波束形成
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高超声速强机动目标改进IMM-CKF跟踪算法 被引量:7
10
作者 戴邵武 方君 +1 位作者 张文广 邹杰 《传感器与微系统》 CSCD 2016年第9期133-136,140,共5页
高超声速强机动目标的运动具有复杂性、突变性和强非线性特点,针对单模型算法难以实现对此类目标的精确跟踪,提出一种改进的交互多模型(IMM)算法,克服了单模型算法跟踪强机动目标的缺陷和标准IMM算法对似然函数计算不准确的问题,实现了... 高超声速强机动目标的运动具有复杂性、突变性和强非线性特点,针对单模型算法难以实现对此类目标的精确跟踪,提出一种改进的交互多模型(IMM)算法,克服了单模型算法跟踪强机动目标的缺陷和标准IMM算法对似然函数计算不准确的问题,实现了不同子模型之间的变维交互;采用容积卡尔曼滤波(CKF)算法实现了雷达观测数据与目标状态量之间的高精度非线性转换。仿真结果表明:改进的IMM算法相比单模型算法和标准的IMM-CKF算法,明显提高了高超声速强机动目标的跟踪精度。 展开更多
关键词 交互多模型 容积卡尔曼滤波 高超声速强机动目标 目标跟踪
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基于QCKF的大失准角快速传递对准 被引量:2
11
作者 陈雨 赵剡 李群生 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第12期1624-1628,共5页
提出了一种机载武器捷联惯导系统大失准角情况下快速传递对准QCKF(Quaternion Cubature Kalman Filter)算法.采用乘性四元数表示失准角,建立了基于四元数的速度加姿态匹配传递对准模型.将噪声扩维为状态思想应用到CKF(Cubature Kalman F... 提出了一种机载武器捷联惯导系统大失准角情况下快速传递对准QCKF(Quaternion Cubature Kalman Filter)算法.采用乘性四元数表示失准角,建立了基于四元数的速度加姿态匹配传递对准模型.将噪声扩维为状态思想应用到CKF(Cubature Kalman Filter)中以解决非线性过程噪声和量测噪声问题.考虑到表示旋转的四元数具有规范化以及符号相反的四元数表示相同旋转的性质,对CKF算法中关于四元数部分加权求均值转变为约束条件下基于投影长度的加权求均值,对CKF算法中关于四元数部分求方差进行符号预处理.仿真结果表明算法能在大失准角情况下提高对准精度. 展开更多
关键词 捷联惯导系统 传递对准 容积卡尔曼滤波 四元数
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改进的容积卡尔曼滤波(CKF)算法在短期负荷预测中的应用 被引量:2
12
作者 吉博文 邹红波 +2 位作者 何平 倪浩 祝迪 《三峡大学学报(自然科学版)》 CAS 2015年第5期74-77,共4页
电力系统短期负荷可视为非线性系统的输出,为了准确地预测电力系统短期负荷,引入了容积卡尔曼滤波(CKF)方法,并通过估计和修正模型中的状态转移矩阵,得到改进的自适应CKF算法,以适应非线性系统的时变性.用某地秋季22d的历史负荷数据建... 电力系统短期负荷可视为非线性系统的输出,为了准确地预测电力系统短期负荷,引入了容积卡尔曼滤波(CKF)方法,并通过估计和修正模型中的状态转移矩阵,得到改进的自适应CKF算法,以适应非线性系统的时变性.用某地秋季22d的历史负荷数据建模对未来9d负荷进行预测,仿真结果证明改进的CKF算法预测电力系统短期负荷是实用而有效的. 展开更多
关键词 短期负荷预测 非线性系统 卡尔曼滤波 容积卡尔曼滤波
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降维CKF算法及其在SINS初始对准中的应用 被引量:9
13
作者 钱华明 葛磊 +1 位作者 黄蔚 彭宇 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2013年第7期1492-1497,共6页
针对常规容积卡尔曼滤波(cubature Kalman filter,CKF)算法在捷联惯导系统(strapdown inertialnavigation system,SINS)大方位失准角初始对准中采样点个数与状态向量维数成正比、计算量较大的问题,提出了降维CKF算法。与常规CKF算法相比... 针对常规容积卡尔曼滤波(cubature Kalman filter,CKF)算法在捷联惯导系统(strapdown inertialnavigation system,SINS)大方位失准角初始对准中采样点个数与状态向量维数成正比、计算量较大的问题,提出了降维CKF算法。与常规CKF算法相比,该算法只对离散化后的SINS非线性误差模型中的大方位失准角进行采样,再利用三阶球面-相径容积规则计算后验均值和协方差,从而将采样向量从10维降低到1维,采样点数量从20个下降到2个,减小了计算量。仿真实验结果表明,该算法与常规CKF算法具有相同的对准精度,计算时间仅为常规CKF算法的1/3,是一种较为实用的方法。 展开更多
关键词 捷联惯导系统 初始对准 常规容积卡尔曼滤波算法 降维容积卡尔曼滤波算法 三阶球面-相径容积规则
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基于CKF的非线性船体变形惯性测量方法 被引量:3
14
作者 徐博 王艺菲 单为 《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第2期247-252,共6页
船体变形的精确测量对于优化大型船体结构设计、不同部位的刚度设计以及提高舰船传递对准精度都有很现实的意义,而基于惯性传感器的角速率匹配法是测量船体变形的研究热点。针对大型船体中惯性测量单元存在大安装误差角的情况,建立非线... 船体变形的精确测量对于优化大型船体结构设计、不同部位的刚度设计以及提高舰船传递对准精度都有很现实的意义,而基于惯性传感器的角速率匹配法是测量船体变形的研究热点。针对大型船体中惯性测量单元存在大安装误差角的情况,建立非线性的船体变形模型以及光纤陀螺的漂移模型,采用CKF滤波方法进行估计;理论推导了UKF与CKF两种非线性滤波的估计精度,并进行了理论比较分析与仿真验证。结果表明随着航向安装误差角从30°增加到50°,静态误差角和动态误差角的估计精度始终保持在20″以内。与UKF相比,随着系统非线性程度的增强,CKF的性能优势更加明显。 展开更多
关键词 船体变形 光纤陀螺 角速率匹配法 非线性模型 容积卡尔曼滤波
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单站无源定位中的抗野值鲁棒CKF算法 被引量:2
15
作者 霍光 李冬海 李晶 《雷达科学与技术》 2013年第4期419-423,共5页
单站无源定位系统的测量噪声中如果出现野值,会影响滤波器的估计精度和稳定性,严重时还会导致滤波器发散。针对这一问题,基于Bayes定理并结合归一化受污染正态模型,提出了一种抗野值鲁棒容积卡尔曼滤波算法。该算法采用球面径向积分原... 单站无源定位系统的测量噪声中如果出现野值,会影响滤波器的估计精度和稳定性,严重时还会导致滤波器发散。针对这一问题,基于Bayes定理并结合归一化受污染正态模型,提出了一种抗野值鲁棒容积卡尔曼滤波算法。该算法采用球面径向积分原则直接计算非线性函数的均值和方差,并对测量误差建立一个归一化的受污染正态模型,然后根据野值出现的后验概率来自适应调整测量预测残差的方差阵。结合空频域单站无源定位模型进行仿真实验表明,该算法可以较好地抑制测量噪声中的离散或成片连续野值的不利影响,具有较强的鲁棒性。 展开更多
关键词 单站无源定位 容积卡尔曼滤波(ckf) 鲁棒性 抗野值 Bayes原理
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基于噪声自适应和平方根滤波的改进TCKF算法 被引量:3
16
作者 张丽杰 钱镭源 《计算机仿真》 北大核心 2022年第1期322-326,共5页
正交变换容积卡尔曼滤波(Transformed Cubature Kalman Filter, TCKF)在不增加计算量的前提下,解决了容积卡尔曼滤波(Cubature Kalman Filter, CKF)的非局部采样问题,滤波性能优于CKF。提出一种量测噪声自适应平方根TCKF(Adaptive-Squar... 正交变换容积卡尔曼滤波(Transformed Cubature Kalman Filter, TCKF)在不增加计算量的前提下,解决了容积卡尔曼滤波(Cubature Kalman Filter, CKF)的非局部采样问题,滤波性能优于CKF。提出一种量测噪声自适应平方根TCKF(Adaptive-Square Root Transformed Cubature Kalman Filter, A-SRTCKF)算法,对TCKF进行改进,采用QR分解更新误差协方差矩阵的平方根进行滤波运算,并通过估计残差协方差矩阵的方法估计量测噪声。仿真结果表明,所提算法不但解决了因量测噪声未知时变而造成的状态估计精度急剧下降问题,而且避免了因误差协方差矩阵非正定而导致算法异常终止的情况,具有比TCKF更高的估计精度和鲁棒性。 展开更多
关键词 容积卡尔曼滤波 正交变换 自适应 平方根滤波
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改进的CKF在SINS/GPS组合导航中的应用 被引量:1
17
作者 黄春梅 王杰 邹慧莹 《长春工业大学学报》 CAS 2016年第2期134-140,共7页
为了降低动态扰动误差对容积卡尔曼滤波(Cubature Kalman Filter,CKF)精度的影响,采用新息自适应估计(Innovation-based Adaptive Estimation,IAE)理论构造改进的CKF滤波模型,利用新息序列在线估计和修正噪声统计特性,自适应地调整量测... 为了降低动态扰动误差对容积卡尔曼滤波(Cubature Kalman Filter,CKF)精度的影响,采用新息自适应估计(Innovation-based Adaptive Estimation,IAE)理论构造改进的CKF滤波模型,利用新息序列在线估计和修正噪声统计特性,自适应地调整量测噪声。通过SINS/GPS组合导航系统对标准CKF与改进的CKF进行仿真验证,结果表明,改进的CKF算法能够在一定程度上提高组合导航系统对不同随机噪声的适应能力,有效地降低了滤波误差,提高了解算精度。 展开更多
关键词 容积卡尔曼滤波 SINS/GPS组合导航 非线性系统 自适应滤波
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自适应混合阶SSRCKF及其在组合导航中的应用 被引量:2
18
作者 黄国荣 许明琪 +2 位作者 卢航 魏翔 彭志颖 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2019年第18期229-235,共7页
传统的容积卡尔曼滤波(CKF)在处理强非线性系统时存在精度低甚至发散的问题,高阶容积卡尔曼滤波(HCKF)提高精度的同时也会大幅度提高计算复杂度,同时在高维系统中存在负权值影响算法的稳定性。针对以上问题提出了一种自适应混合阶球面... 传统的容积卡尔曼滤波(CKF)在处理强非线性系统时存在精度低甚至发散的问题,高阶容积卡尔曼滤波(HCKF)提高精度的同时也会大幅度提高计算复杂度,同时在高维系统中存在负权值影响算法的稳定性。针对以上问题提出了一种自适应混合阶球面最简相径容积卡尔曼滤波(AMSSRCKF),该算法采用混合阶最简相径容积规则(MSSR)采样获得了比CKF更高的精度,同时结合了多重渐消因子强跟踪滤波算法,提高了算法的鲁棒性。最后,将该算法应用于组合导航系统仿真,结果表明,AMSSRCKF可以有效抑制系统状态突变的影响,提高了组合导航系统的定位精度和鲁棒性。 展开更多
关键词 容积卡尔曼滤波 混合阶 球面最简相径 自适应 多重渐消因子 组合导航
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矩阵对角化变换鲁棒QCKF在视觉和惯性融合姿态测量中的应用 被引量:4
19
作者 郭肖亭 孙长库 王鹏 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2018年第2期401-408,共8页
视觉和惯性融合姿态测量系统,可以发挥视觉测量重复性、稳定性好和惯性测量输出频率高、不受环境光干扰的特点。针对融合测量中,系统噪声和观测噪声的统计特性不完全可知及在出现异常测量值时融合测量鲁棒性较差的问题,提出一种基于矩... 视觉和惯性融合姿态测量系统,可以发挥视觉测量重复性、稳定性好和惯性测量输出频率高、不受环境光干扰的特点。针对融合测量中,系统噪声和观测噪声的统计特性不完全可知及在出现异常测量值时融合测量鲁棒性较差的问题,提出一种基于矩阵对角化变换的鲁棒四元数容积卡尔曼滤波(quaternion cubature Kalman filter,QCKF)算法,分析了鲁棒滤波参数对测量系统鲁棒性和测量准确度的影响,使用矩阵对角化变换代替标准CKF中的Cholesky分解以改善数值计算的稳定性。结合搭建的视觉和惯性融合姿态测量系统平台,实验结果表明与标准CKF算法相比,具有更高的准确度、鲁棒性以及稳定性。 展开更多
关键词 姿态测量 视觉和惯性融合系统 容积卡尔曼滤波 鲁棒滤波 姿态四元数
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基于航向角辅助的IMM-CKF雷达/红外跟踪算法 被引量:4
20
作者 彭滔 张亚 李世中 《探测与控制学报》 CSCD 北大核心 2022年第2期48-53,共6页
针对传统雷达传感器在非线性机动目标跟踪中,采样信息误差大和目标机动性强等原因造成的跟踪性能低等问题,提出基于航向角辅助的IMM-CKF雷达/红外跟踪算法。该算法构建了雷达和红外传感器组合的复合探测系统,利用红外探测器的测量信息... 针对传统雷达传感器在非线性机动目标跟踪中,采样信息误差大和目标机动性强等原因造成的跟踪性能低等问题,提出基于航向角辅助的IMM-CKF雷达/红外跟踪算法。该算法构建了雷达和红外传感器组合的复合探测系统,利用红外探测器的测量信息作为首层辅助信息传递给雷达,实现二者的信息互补;利用复合探测器的量测数据来计算航向角,将航向角信息作为第二层辅助信息与测量信息组成全新复合测量信息,使得跟踪精度明显提高。仿真实验结果表明,该算法能够显著提高对目标的跟踪精度,也有效地提高了对航向角的估计精度和系统的稳定性。 展开更多
关键词 机动目标跟踪 航向角 交互式多模型 ckf滤波 雷达/红外
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