基于IEKF的快速三维激光惯导耦合SLAM算法

1

作者 廖雅曼 蒋林 +2 位作者 刘焕钊 颜俊杰 王振宇 《武汉科技大学学报》 北大核心 2025年第1期49-58,共10页

针对激光SLAM累计误差大、计算耗时长的问题,提出一种基于迭代扩展卡尔曼滤波器(IEKF)的快速三维激光惯导耦合SLAM算法。首先,在前端部分构建惯性测量单元(IMU)运动学模型,将点云与局部地图直接匹配得到观测模型,引入ikd-Tree结构存储... 针对激光SLAM累计误差大、计算耗时长的问题,提出一种基于迭代扩展卡尔曼滤波器(IEKF)的快速三维激光惯导耦合SLAM算法。首先,在前端部分构建惯性测量单元(IMU)运动学模型,将点云与局部地图直接匹配得到观测模型,引入ikd-Tree结构存储点云以减少寻找邻近点的时间。然后,采用IEKF求解,快速估计机器人初步位姿,得到激光惯性里程计。同时加入回环检测模块,并在后端利用因子图优化方法融合IMU积分因子、激光里程计因子和回环因子来消除累计误差,进一步提升系统精度。在M2DGR数据集上进行了算法验证,结果表明,与A-LOAM、LIO-SAM、FAST-LIO2算法相比,本文算法应用于室外大场景时的精度分别提升了21.738%、9.112%和6.750%。在真实环境中进行的实验也表明所构建的地图能准确、完整地反映出周围建筑物的几何结构特征。而且,该算法构建地图的效率显著优于A-LOAM和LIO-SAM算法,建图模块平均单帧运行时间少于19 ms。 展开更多

关键词 激光SLAM 迭代扩展卡尔曼滤波器 惯性测量单元 ikd-Tree 回环检测 因子图优化

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基于BASOA-IEKF融合算法的电池SOC估计 被引量：3

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作者 叶丽华 何洲 +3 位作者 施烨璠 陈耀阳 程星 施爱平 《江苏大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2023年第6期638-643,650,共7页

标准扩展卡尔曼滤波是常用的电池荷电状态(state of charge,SOC)估计算法,针对其系统线性化误差和噪声矩阵依赖问题会导致电池SOC估计的准确性下降的情况,提出了一种基于边界自适应人群搜索(boundary adaptive seeker optimization algo... 标准扩展卡尔曼滤波是常用的电池荷电状态(state of charge,SOC)估计算法,针对其系统线性化误差和噪声矩阵依赖问题会导致电池SOC估计的准确性下降的情况,提出了一种基于边界自适应人群搜索(boundary adaptive seeker optimization algorithm,BASOA)-迭代扩展卡尔曼滤波(iterated extended Kalman filter,IEKF)的融合滤波算法,通过状态估计值多次迭代和系统噪声矩阵智能寻优来提升SOC估计效果.结果表明:在静态工况下BASOA-IEKF算法的SOC最大估算绝对误差为3.74%,混合功率脉冲特性(hybrid pulse power characterization,HPPC)工况下SOC估算绝对误差小于3.00%,城市道路循环(urban dynamometer driving schedule,UDDS)工况下估算绝对误差小于2.50%,相较于单一IEKF算法,BASOA-IEKF算法的SOC估计精度更高,SOC误差曲线在收敛后波动更小,表现更稳定,全局鲁棒性更优. 展开更多

关键词 电池 SOC 扩展卡尔曼滤波 噪声矩阵依赖 BASOA-iekf

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固定观测站对运动辐射源定位的IEKF算法及仿真 被引量：1

3

作者 李炳荣 马强 丁善荣 《战术导弹技术》 2012年第5期94-98,共5页

基于到达方位角(DOA)和到达时间差(DTOA)等观测信息,实现了单个固定观测站对运动辐射源无源定位和跟踪。为克服扩展卡尔曼滤波(EKF)算法线性化过程对预测误差放大,导致定位结果发散或不稳定的缺陷,引出了迭代扩展卡尔曼滤波(IEKF)算法... 基于到达方位角(DOA)和到达时间差(DTOA)等观测信息,实现了单个固定观测站对运动辐射源无源定位和跟踪。为克服扩展卡尔曼滤波(EKF)算法线性化过程对预测误差放大,导致定位结果发散或不稳定的缺陷,引出了迭代扩展卡尔曼滤波(IEKF)算法。在获得某个预测值后,通过多次更新状态估计,使之逐渐拟合当前观测量,以提高目标状态估计的精度。仿真结果表明,在一定的观测误差条件下,IEKF算法比EKF算的定位跟踪收敛速度更快、精度更高。 展开更多

关键词 无源定位 EKF iekf

原文传递

基于改进IEKF的室内移动机器人定位算法研究 被引量：1

4

作者 刘钰芃 王斌宇 +2 位作者 张淞淏 杨伊帆 王晓燕 《科技创新与应用》 2023年第27期37-40,共4页

该文提出一种基于改进IEKF的室内移动机器人定位算法。该算法通过基于新息的协方差估计器自适应实时调整状态噪声和观测噪声;引入遗忘因子调整误差预测协方差矩阵,提高观测数据的利用率,消除旧数据累积误差对系统的影响;采用Levenberg-M... 该文提出一种基于改进IEKF的室内移动机器人定位算法。该算法通过基于新息的协方差估计器自适应实时调整状态噪声和观测噪声;引入遗忘因子调整误差预测协方差矩阵,提高观测数据的利用率,消除旧数据累积误差对系统的影响;采用Levenberg-Marquardt(LM)方法优化IEKF的迭代过程。最后,以两轮差分移动机器人为研究对象,对仿真结果进行验证。仿真结果表明,所提定位算法收敛性好,定位精度高。 展开更多

关键词 定位算法 迭代扩展卡尔曼滤波(iekf) 自适应迭代扩展卡尔曼滤波(Aiekf) LEVENBERG-MARQUARDT 遗忘因子

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基于IEKF视觉运动分析递归算法的研究 被引量：1

5

作者 杨敬安 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 1996年第4期60-65,共6页

本文提出基于图象序列上特征点的图象平面轨迹进行运动参数估计，以提取运动物体的姿态、速度以及外部环境内所感兴趣点的位置参数。由于图象特征点轨迹与待估计的参数有关。

关键词 iekf 被动导航 视觉运动分析 运动参数估计

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基于IEKF的四旋翼无人机姿态测量方法研究 被引量：12

6

作者 贺海鹏 阎妍 +1 位作者 马良 杨万扣 《计算机仿真》 CSCD 北大核心 2015年第4期56-60,共5页

研究四旋翼无人机在实时飞行时姿态测量的问题。由于四旋翼无人机多采用陀螺仪、加速度计、地磁计(MEMS)传感器测量各姿态,测量值存在偏差,无法直接使用。为解决利用不准确的传感器测量信息获得精确姿态角度的难点,并为了克服常规的扩... 研究四旋翼无人机在实时飞行时姿态测量的问题。由于四旋翼无人机多采用陀螺仪、加速度计、地磁计(MEMS)传感器测量各姿态,测量值存在偏差,无法直接使用。为解决利用不准确的传感器测量信息获得精确姿态角度的难点,并为了克服常规的扩展卡尔曼算法(EKF)带来的较大滤波偏差,以及四元素法表述复杂等困难,采用了一种改进的迭代EKF(IEKF)算法,利用欧拉角的描述方法,融合MEMS的信息对四旋翼无人机的姿态角度进行测量。实验结果表明,改进方法能准确测量出姿态角,且通过与常规EKF测量效果的比对可以看出,IEKF在测量精度上确有较明显的改善,表明改进方法是有效的,为四旋翼无人机实时调整姿态提供了一种科学手段。 展开更多

关键词 四旋翼无人机 姿态测量 扩展卡尔曼滤波 迭代扩展卡尔曼滤波

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基于组合牛顿迭代法的改进IEKF及其在UNGM中的应用 被引量：5

7

作者 常国宾 许江宁 +1 位作者 李安 胡柏青 《海军工程大学学报》 CAS 北大核心 2012年第1期15-19,共5页

从高斯-牛顿迭代的角度对迭代扩展卡尔曼滤波(IEKF)进行分析,提出了一种基于组合牛顿迭代法的改进IEKF算法。该算法通过实时判断每次迭代对状态的逼近程度,采用加权平均的方法确定新的迭代值,继而采用卡尔曼滤波框架对状态进行量测更新... 从高斯-牛顿迭代的角度对迭代扩展卡尔曼滤波(IEKF)进行分析,提出了一种基于组合牛顿迭代法的改进IEKF算法。该算法通过实时判断每次迭代对状态的逼近程度,采用加权平均的方法确定新的迭代值,继而采用卡尔曼滤波框架对状态进行量测更新。新算法较传统的IEKF具有精度高以及对初值不敏感的优点。实例仿真验证了该算法的有效性。 展开更多

关键词 非线性滤波 迭代扩展卡尔曼滤波 高斯-牛顿迭代 全局收敛

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面向LiDAR/Radar松组合的迭代加权IEKF-BP组合算法精度分析 被引量：1

8

作者 宋宝 柯福阳 赵兴旺 《测绘通报》 CSCD 北大核心 2021年第2期44-48,共5页

为了验证目前高精度定位中多传感器组合定位模型性能的优越性,以更好地解决自动驾驶场景下自主定位中出现的预测精度标准不一致、预测不及时及误预测率高等问题,本文利用LiDAR与Radar数据,建立了一种基于迭代加权的IEKF-BP组合算法的松... 为了验证目前高精度定位中多传感器组合定位模型性能的优越性,以更好地解决自动驾驶场景下自主定位中出现的预测精度标准不一致、预测不及时及误预测率高等问题,本文利用LiDAR与Radar数据,建立了一种基于迭代加权的IEKF-BP组合算法的松组合模型,并对两种传感器组合定位结果精度进行了分析。试验表明,迭代加权的IEKF-BP组合算法的组合结果精度优于单一的IEKF算法和BP神经网络算法组合定位精度,其中,在X、Y方向上的均方根误差分别为0.028、0.028 m,平均误差分别为0.023、0.014 m,能准确反映载体的运动状态,满足未来无人驾驶中定位需求。 展开更多

关键词 组合定位与导航 LiDAR/Radar松组合定位 迭代拓展卡尔曼滤波 BP神经网络 迭代加权的iekf-BP组合定位算法

原文传递

单目视觉中基于IEKF,DD1及DD2滤波器的位姿和运动估计(英文) 被引量：2

9

作者 伍雪冬 王耀南 李灿飞 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第1期35-42,共8页

用单摄像机所获取的二维(2D)图像来估计两坐标之间的相对位姿和运动在实际应用中是可取的,其难点是从物体的三维(3D)特征投影到2D图像特征的过程是一个非线性变换,把基于单目视觉的位姿和运动估计系统定义为一个非线性随机模型,分别以... 用单摄像机所获取的二维(2D)图像来估计两坐标之间的相对位姿和运动在实际应用中是可取的,其难点是从物体的三维(3D)特征投影到2D图像特征的过程是一个非线性变换,把基于单目视觉的位姿和运动估计系统定义为一个非线性随机模型,分别以迭代扩展卡尔曼滤波器(IEKF)、一阶斯梯林插值滤波器(DD1)和二阶斯梯林插值滤波器(DD2)作非线性状态估计器来估计位姿和运动.为了验证每种估计器的相对优点,用文中所提方法对每种估计器都作了仿真实验,实验结果表明DD1和DD2滤波器的特性要比IEKF好. 展开更多

关键词 线特征 八元数 单目视觉 迭代扩展卡尔曼滤波器(衄烀) 一阶斯梯林插值滤波器(DD1) 二阶斯梯林插值滤波器(DD2) 位姿估计 运动估计

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MIEKF优化算法在GPS定位测速中的应用

10

作者 彭雅奇 许承东 +1 位作者 李臻 赵靖 《计算机仿真》 北大核心 2018年第7期65-69,共5页

为了提高GPS定位测速的精度,引入了迭代扩展卡尔曼滤波(IEKF)算法。针对上述算法存在受状态初值影响的问题以及在迭代过程中存在稳定性不足的缺点,提出基于最小二乘(LS)和Levenberg-Marquardt(L-M)方法的改进迭代扩展卡尔曼滤波(MIEKF)... 为了提高GPS定位测速的精度,引入了迭代扩展卡尔曼滤波(IEKF)算法。针对上述算法存在受状态初值影响的问题以及在迭代过程中存在稳定性不足的缺点,提出基于最小二乘(LS)和Levenberg-Marquardt(L-M)方法的改进迭代扩展卡尔曼滤波(MIEKF)优化算法。先用LS算法对用户接收机初始状态进行估算,然后在IEKF算法解算过程中利用L-M方法调整预测协方差矩阵,以保证算法具有全局收敛性,最后采用GPS星历数据进行仿真对比实验。通过对仿真结果的分析,证明MIEKF优化算法能够提高GPS定位测速精度,改善收敛性能。 展开更多

关键词 卫星导航 最小二乘 迭代扩展卡尔曼滤波 优化算法

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基于IEKF的空间探测车月面定位与建图

11

作者 牟建宏 苏庆华 +1 位作者 秦振波 吴昊 《建模与仿真》 2024年第4期4522-4533,共12页

月球表面巡视探测具有环境复杂严苛、先验知识缺乏并且计算资源受限等特点和限制。自主环境感知与避障是决定月球探测车自主探测能力的关键。而月面定位和建图是月球探测的基础技术,对于提高月球探测器的导航精度、实现月球表面的自主... 月球表面巡视探测具有环境复杂严苛、先验知识缺乏并且计算资源受限等特点和限制。自主环境感知与避障是决定月球探测车自主探测能力的关键。而月面定位和建图是月球探测的基础技术,对于提高月球探测器的导航精度、实现月球表面的自主导航、支持月球科学研究和资源勘探等具有重要意义。卡尔曼滤波理论作为最重要的最优估计理论,被广泛应用于航空航天领域。文章采用改进后的迭代扩展卡尔曼滤波(IEKF)在月球探测车月面定位和建图方面进行研究:首先对探测车进行建模,然后建立空间探测坐标系并进行坐标转换,分析探测车运动学模型,进而构建IEKF定位和建图方法。最后,在相同的仿真实验条件下,分别采用EKF和改进后的IEKF对白噪声和有色噪声情况下的定位和建图效果进行实验。实验结果表明改进后的IEKF在处理非线性系统中有着很大的优势,在有色噪声和白噪声下都表现良好,尤其在有色噪声下。因此,将改进后的IEKF应用于月球探测车上有利于提升月面定位和建图的精度。 展开更多

关键词 月球探测 卡尔曼滤波 定位和建图 iekf SLAM

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一种融合时差频差和测向的运动目标跟踪方法 被引量：6

12

作者 徐海源 苏成晓 汪华兴 《电讯技术》 北大核心 2024年第2期261-265,共5页

传统的星载无源定位系统对空中辐射源定位求解通常采用假设高程的方法,高程假设误差将对定位跟踪精度造成较大影响。为实现未知高程运动辐射源的高精度定位跟踪,针对异轨三星构型的无源定位系统,提出了一种基于时差、频差和二维测向融... 传统的星载无源定位系统对空中辐射源定位求解通常采用假设高程的方法,高程假设误差将对定位跟踪精度造成较大影响。为实现未知高程运动辐射源的高精度定位跟踪,针对异轨三星构型的无源定位系统,提出了一种基于时差、频差和二维测向融合的迭代扩展卡尔曼滤波(Iterative Extended Kalman Filter,IEKF)跟踪方法。在WGS-84坐标系下建立了状态方程和观测方程,并采用IEKF方法对目标状态进行估计。仿真结果表明,该方法可对未知高程的运动目标进行高精度状态估计,典型仿真场景下的目标高程估计精度达到百米量级,相对于已有方法收敛时间更短,并且在卫星覆盖范围内具有更大的高精度定位跟踪区域。 展开更多

关键词 星载无源定位 目标跟踪 迭代扩展卡尔曼滤波(iekf)

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基于测距测角信息的DG-IEKF相对导航算法 被引量：3

13

作者 刘梓轩 孙永荣 +1 位作者 曾庆化 赵科东 《导航与控制》 2021年第3期34-43,共10页

在自主近距空中加油过程中,无人机通常利用机间数据链进行导航数据共享,解算获得高精度的相对导航信息。机间数据链受扰中断时,在常规相对导航策略失效的情况下,无人机通过搭载的态势感知传感器对未知环境进行探索。针对受油机与非合作... 在自主近距空中加油过程中,无人机通常利用机间数据链进行导航数据共享,解算获得高精度的相对导航信息。机间数据链受扰中断时,在常规相对导航策略失效的情况下,无人机通过搭载的态势感知传感器对未知环境进行探索。针对受油机与非合作目标加油机间中远距离相对导航问题,提出了一种测距测角信息下的相对状态估计算法。考虑到测距测角信息下算法的强非线性,在迭代扩展Kalman滤波(Iterative Extended Kalman Filter, IEKF)的基础上,利用信赖域狗腿(DG)优化算法,提出了一种DG-IEKF算法,并推导了该算法在迭代过程中的状态更新方程与协方差阵更新方程,最后给出了该算法的相对导航仿真结果。仿真实验结果表明,该算法导航精度优于现广泛使用的扩展Kalman滤波算法(Extended Kalman Filter, EKF)与IEKF算法,在RMSE方面与EKF相比,相对位置综合精度提高了35.55%,相对速度综合精度提高了19.20%,具有较高的可靠性与稳定性。 展开更多

关键词 空中加油 相对导航 迭代扩展Kalman滤波 信赖域狗腿算法 测距测角

原文传递

基于高精度测频的修正DFT相量及功率测量算法 被引量：8

14

作者 谢运华 赵庆生 +1 位作者 郭贺宏 张学军 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2016年第12期23-28,共6页

为了提高频率偏移时电力系统相量及功率测量精度,提出了一种基于改进扩展卡尔曼滤波(IEKF)频率测量的修正离散傅里叶变换(DFT)相量及功率测量算法。分析了频率发生偏移时非同步采样下DFT的测量误差,建立了相角、幅值与频率偏移量和初相... 为了提高频率偏移时电力系统相量及功率测量精度,提出了一种基于改进扩展卡尔曼滤波(IEKF)频率测量的修正离散傅里叶变换(DFT)相量及功率测量算法。分析了频率发生偏移时非同步采样下DFT的测量误差,建立了相角、幅值与频率偏移量和初相角之间的函数关系式。由IEKF得到频率偏移量,然后对DFT计算结果进行修正即可得到输入信号的真实相量和功率。仿真结果表明:该算法相比较于传统自适应DFT算法能有效消除或减弱谐波、噪声以及频率偏移对相量同步测量的影响,提高了相量及功率测量精度。 展开更多

关键词 离散傅里叶变换(DFT) iekf 非同步采样 相量测量 功率测量

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一种新的弹道导弹雷达跟踪算法 被引量：4

15

作者 赵艳丽 王雪松 王国玉 《宇航学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第B12期121-125,共5页

提出了一种新的名为Singer-IEKF的弹道导弹雷达跟踪算法。传统的弹道导弹跟踪方法，利用扩展卡尔曼滤波器进行非线性滤波，取Taylor展开的前两项，可能引入较大的线性化误差，导致跟踪精度不高。在分析弹道目标动力学特性的基础上对目... 提出了一种新的名为Singer-IEKF的弹道导弹雷达跟踪算法。传统的弹道导弹跟踪方法，利用扩展卡尔曼滤波器进行非线性滤波，取Taylor展开的前两项，可能引入较大的线性化误差，导致跟踪精度不高。在分析弹道目标动力学特性的基础上对目标的运动模型采用基于J2校正的Singer模型来描述，并利用迭代的扩展卡尔曼对非线性的目标量测模型进行线性化。对新算法和扩展卡尔曼滤波算法进行Monte-Carlo仿真比较。仿真结果表明新算法的模型更准确，跟踪性能更好。 展开更多

关键词 弹道导弹跟踪 非线性滤波 Singer-iekf

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包含乘性噪声自适应修正的非合作目标相对导航算法 被引量：4

16

作者 朱云峰 孙永荣 +2 位作者 赵伟 黄斌 吴玲 《航空学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第7期240-250,共11页

无人机(UAV)态势感知的任务是利用机载传感器对未知环境进行目标识别和引导,针对无人机与非合作目标间中远距离的相对导航问题,提出了一种基于角度和距离量测的相对状态估计算法。在现有滤波算法的基础上,为了提高精度和稳定性,本文利... 无人机(UAV)态势感知的任务是利用机载传感器对未知环境进行目标识别和引导,针对无人机与非合作目标间中远距离的相对导航问题,提出了一种基于角度和距离量测的相对状态估计算法。在现有滤波算法的基础上,为了提高精度和稳定性,本文利用了列文伯格-马夸尔特(LM)优化的思想对迭代卡尔曼滤波(IEKF)算法进行改进,提出了一种LM-IEKF算法,并推导该算法在迭代过程中的状态更新方程及协方差阵的递推公式。在此基础上,考虑到距离传感器由于信号相关特性而引入的乘性噪声,现有的加性噪声模型难以适应,因此,进一步提出了基于量测噪声自适应修正的Modified LM-IEKF方法,通过在线实时更新噪声阵提高滤波的精度,并设置渐消记忆指数平滑估计结果。算法验证结果表明,与现有的EKF、IEKF算法相比,在仅含加性噪声的情况下,LM-IEKF算法具有更好的性能;在包含乘性噪声的情况下,Modified LM-IEKF可以有效地估计量测噪声,与目前广泛使用的EKF算法相比,在综合相对位置和相对速度精度上分别提高了10%和23%。 展开更多

关键词 相对导航 迭代卡尔曼滤波(iekf) Levenberg-Marquardt优化 乘性噪声 非合作目标

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基于单水听器的移动声源运动参数估计 被引量：1

17

作者 孟路稳 罗夏云 +2 位作者 程广利 尚建华 张明敏 《船舶力学》 EI CSCD 北大核心 2017年第11期1422-1430,共9页

文章基于水声信道的多途结构,提出了一种利用舰船辐射噪声的单水听器声源运动参数估计方法。首先分析了自相关和倒谱多途时延估计方法,并针对传播水槽实验中随声源与单水听器距离增加自相关和倒谱时延峰信干比降低的问题,提出了基于自... 文章基于水声信道的多途结构,提出了一种利用舰船辐射噪声的单水听器声源运动参数估计方法。首先分析了自相关和倒谱多途时延估计方法,并针对传播水槽实验中随声源与单水听器距离增加自相关和倒谱时延峰信干比降低的问题,提出了基于自相关和倒谱的联合估计方法,提高了多途时延估计的稳健性;其次针对如何利用估计出的D-SR时延差这唯一信息进行运动参数估计的问题,通过逐步分析说明了径向匀速直线移动声源的运动参数估计问题可以在卡尔曼滤波(Kalman filter,KF)框架下进行求解;最后应用扩展卡尔曼滤波(extended Kalman filter,EKF)和迭代扩展卡尔曼滤波(iterated extended Kalman filter,IEKF)对水槽实验数据进行处理,所得结果表明:EKF和IEKF都能利用D-SR时延差信息估计出移动声源的距离、深度和速度,并且IEKF比EKF的跟踪效果更好,证明了方法的正确性和有效性。 展开更多

关键词 运动参数估计 时延估计 多途 单水听器 EKF iekf

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基于采样策略的无人机着陆导航算法 被引量：1

18

作者 陈春平 邵巍 汪传生 《青岛科技大学学报（自然科学版）》 CAS 2010年第4期412-417,共6页

给出了无人机着陆过程中利用帧间图像提取的特征点进行无人机状态估计的算法。采用PCA-SIFT算法进行特征点匹配,在保证能够稳定匹配的前提下,提出了帧间自适应采样策略的特征点选取算法,减少了计算的冗余性。然后通过建立本质空间中的... 给出了无人机着陆过程中利用帧间图像提取的特征点进行无人机状态估计的算法。采用PCA-SIFT算法进行特征点匹配,在保证能够稳定匹配的前提下,提出了帧间自适应采样策略的特征点选取算法,减少了计算的冗余性。然后通过建立本质空间中的状态方程,利用极线几何约束设计IEKF滤波器,对无人机进行相对位置、姿态估计。仿真结果表明,该算法实现了帧间特征点的快速匹配,较好的估计了无人机的相对位置、姿态信息,比单纯利用极线几何约束具有更高的精度和稳定性。 展开更多

关键词 无人机着陆 采样策略 PCA-SIFT 自主状态估计 iekf 极线几何约束

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IMM迭代扩展卡尔曼粒子滤波跟踪算法 被引量：38

19

作者 张俊根 姬红兵 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2010年第5期1116-1120,共5页

该文提出了一种交互式多模型(IMM)迭代扩展卡尔曼粒子滤波机动目标跟踪算法。该算法在多模型中使用了改进的粒子滤波器,通过对迭代扩展卡尔曼滤波(IEKF)的测量更新按照高斯牛顿方法进行修正,减小了非线性滤波带来的线性化误差,然后利用... 该文提出了一种交互式多模型(IMM)迭代扩展卡尔曼粒子滤波机动目标跟踪算法。该算法在多模型中使用了改进的粒子滤波器,通过对迭代扩展卡尔曼滤波(IEKF)的测量更新按照高斯牛顿方法进行修正,减小了非线性滤波带来的线性化误差,然后利用修正的IEKF来产生粒子滤波的重要性密度函数,使其融入最新观测信息。最后将所提算法与交互式多模型粒子滤波(IMMPF)进行了比较,仿真结果表明该算法具有更好的跟踪性能。 展开更多

关键词 机动目标跟踪 交互式多模型 迭代扩展卡尔曼滤波 粒子滤波

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面向室内行人的Range-only UWB/INS紧组合导航方法 被引量：15

20

作者 徐元 陈熙源 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第9期2115-2121,共7页

为了提高室内行人组合导航系统的精度和灵活性,提出了一种Range-only超宽带(UWB)/惯性导航系统(INS)紧组合导航方法。该方法将锚点的位置信息引入到系统状态变量中并通过数据融合滤波器进行预估,以克服传统UWB/INS紧组合导航模型中需要... 为了提高室内行人组合导航系统的精度和灵活性,提出了一种Range-only超宽带(UWB)/惯性导航系统(INS)紧组合导航方法。该方法将锚点的位置信息引入到系统状态变量中并通过数据融合滤波器进行预估,以克服传统UWB/INS紧组合导航模型中需要预先获取锚点位置信息的缺点,减少锚点位置信息精度对组合导航系统的影响。在此基础上,利用迭代扩展卡尔曼滤波(IEKF)来完成组合导航系统的数据融合滤波,以提高对目标行人导航信息的预估精度。实验结果显示,所提方法的平均绝对位置误差与传统UWB/INS紧组合方法相比降低了11.69%,算法对锚点位置信息的依赖程度也显著降低。 展开更多

关键词 室内行人导航 惯性导航系统 超宽带 紧组合导航 迭代扩展卡尔曼滤波

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