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

1

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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一种基于自适应抗差CKF算法的改进初始对准方法 被引量：1

2

作者 李璞 杨涛 牟宏伟 《西北工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第1期103-109,共7页

捷联惯导初始对准过程中存在大方位失准角的情况,需要通过建立非线性误差模型来对误差进行估计,因此对相应初始对准技术进行了研究。通过分析,构建捷联惯性导航系统和全球定位系统的精准非线性误差模型;基于自适应抗差理论对容积卡尔曼... 捷联惯导初始对准过程中存在大方位失准角的情况,需要通过建立非线性误差模型来对误差进行估计,因此对相应初始对准技术进行了研究。通过分析,构建捷联惯性导航系统和全球定位系统的精准非线性误差模型;基于自适应抗差理论对容积卡尔曼滤波(CKF)算法对随机干扰的统计特性以及观测粗差计算模型进行改进;设计相应的仿真评估测试和实物验证方法,试验结果证明提出的方法在初始对准中具有更强的滤波稳定性、更高的滤波估计精度和更短的算法收敛时间。 展开更多

关键词 大方位失准角 初始对准 非线性误差模型 自适应抗差ckf

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单站无源定位中的抗野值鲁棒CKF算法 被引量：2

3

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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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

4

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SVD的多终端实时定轨自适应鲁棒CKF算法 被引量：10

5

作者 李兆铭 杨文革 +1 位作者 丁丹 王超 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第3期490-496,共7页

针对多终端实时定轨过程中难以精确获得量测噪声统计特性及存在异常测速值导致滤波精度降低的问题,提出一种基于奇异值分解(SVD)的自适应鲁棒容积卡尔曼滤波(CKF)算法。使用欧拉预测校正法离散带J2项摄动的轨道动力学方程以得到状态方... 针对多终端实时定轨过程中难以精确获得量测噪声统计特性及存在异常测速值导致滤波精度降低的问题,提出一种基于奇异值分解(SVD)的自适应鲁棒容积卡尔曼滤波(CKF)算法。使用欧拉预测校正法离散带J2项摄动的轨道动力学方程以得到状态方程。将H∞鲁棒滤波思想应用于CKF算法,建立了非线性条件下约束水平与滤波信息的反比关系,实现对约束水平的自适应调整,并使用SVD代替传统的Cholesky分解以提高数值计算的稳定性。仿真结果表明,欧拉预测校正法可以有效提高轨道动力学方程离散精度;相比标准CKF算法,自适应鲁棒CKF算法具有更高的定轨精度及鲁棒性。 展开更多

关键词 手持终端 实时定轨 奇异值分解 容积卡尔曼滤波 鲁棒滤波

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自适应抗差CKF在舰载导弹武器初始对准中的应用 被引量：1

6

作者 牟宏伟 韩磊 李昂阳 《自动化技术与应用》 2022年第6期6-9,81,共5页

当捷联惯导系统失准角误差模型为大角度时,需要采用非线性滤波方法。本文研究了基于大方位失准角的初始对准技术。首先,建立SINS/GPS非线性误差模型;针对观测粗差和噪声统计特性不准确对系统的影响,提出并推导了自适应抗差CKF滤波算法;... 当捷联惯导系统失准角误差模型为大角度时,需要采用非线性滤波方法。本文研究了基于大方位失准角的初始对准技术。首先,建立SINS/GPS非线性误差模型;针对观测粗差和噪声统计特性不准确对系统的影响,提出并推导了自适应抗差CKF滤波算法;最后,通过仿真分析和对比试验验证,该算法能增强滤波的稳定性,进而提高估计精度,缩短收敛时间。 展开更多

关键词 大方位失准角 初始对准 非线性误差模型 自适应抗差 容积卡尔曼滤波算法

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自适应抗差CKF在SINS大方位失准角初始对准中的应用 被引量：1

7

作者 牟宏伟 韩磊 李昂阳 《舰船电子工程》 2022年第1期44-47,134,共5页

当捷联惯导系统失准角误差模型为大角度时,需要采用非线性滤波方法。论文研究了基于大方位失准角的初始对准技术。首先,建立了SINS/GPS非线性误差模型;其次,针对观测粗差和噪声统计特性不准确对系统的影响,提出并推导了自适应抗差CKF滤... 当捷联惯导系统失准角误差模型为大角度时,需要采用非线性滤波方法。论文研究了基于大方位失准角的初始对准技术。首先,建立了SINS/GPS非线性误差模型;其次,针对观测粗差和噪声统计特性不准确对系统的影响,提出并推导了自适应抗差CKF滤波算法;最后,通过仿真分析和试验验证,验证了该算法能增强滤波的稳定性,进而提高估计精度,缩短收敛时间。 展开更多

关键词 大方位失准角 初始对准 非线性误差模型 自适应抗差CK

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抗差SRCKF滤波在惯性导航初始对准中的应用 被引量：2

8

作者 季云健 黄国勇 《信息技术》 2019年第1期48-52,56,共6页

针对惯性导航系统大失准角初始对准问题,文中建立了一种基于捷联惯导系统的非线性误差模型,并采用标准容积卡尔曼滤波(CKF)进行数据融合。在系统模型噪声不确定情况下,标准的CKF可能会出现发散的问题,为解决其发散的问题,采用抗差平方... 针对惯性导航系统大失准角初始对准问题,文中建立了一种基于捷联惯导系统的非线性误差模型,并采用标准容积卡尔曼滤波(CKF)进行数据融合。在系统模型噪声不确定情况下,标准的CKF可能会出现发散的问题,为解决其发散的问题,采用抗差平方根容积卡尔曼滤波(抗差SRCKF)算法进行滤波,抗差SRCKF算法能够保证数值计算稳定性和消除粗差对CKF滤波器的影响,从而抑制滤波的发散,进一步提高滤波器的稳定性。最后,在静基座下对惯性导航系统大失准角初始对准进行仿真。结论表明,随着失准角的增大,在观测量中存在一次或多次粗差时,相较于KF、EKF和SRCKF算法,抗差SRCKF算法具有较好的鲁棒性,估计结果不受观测量粗差的影响。 展开更多

关键词 容积卡尔曼滤波 惯性导航系统 大失准角 初始对准 抗差SRckf

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考虑参数不确定性影响的发电机动态状态估计方法 被引量：4

9

作者 王义 孙永辉 +2 位作者 南东亮 王开科 侯栋宸 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2020年第4期110-118,共9页

噪声统计特性和模型参数的不确定性,会严重影响动态状态估计的精度。针对该问题,文中提出了一种基于H∞容积卡尔曼滤波(HCKF)的动态状态估计新方法。首先,建立发电机动态状态估计模型;其次,依据H∞滤波理论构造模型不确定性约束准则,并... 噪声统计特性和模型参数的不确定性,会严重影响动态状态估计的精度。针对该问题,文中提出了一种基于H∞容积卡尔曼滤波(HCKF)的动态状态估计新方法。首先,建立发电机动态状态估计模型;其次,依据H∞滤波理论构造模型不确定性约束准则,并在容积卡尔曼滤波(CKF)中依据该准则计算更新估计误差协方差阵,抑制参数不确定性对状态估计精度的影响;最后,通过对IEEE 10机39节点系统和某实际大区域电网系统的算例测试,将所提方法与CKF方法和改进插值扩展卡尔曼滤波(IEKF)方法的估计性能进行对比。算例仿真结果表明,HCKF方法在估计精度和对模型不确定性的鲁棒性方面较CKF和IEKF方法均有所提高,能够有效抑制模型不确定性对发电机动态状态估计的影响。 展开更多

关键词 H∞滤波 容积卡尔曼滤波 状态估计 不确定性 鲁棒性

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捷联惯导大失准角下传递对准的鲁棒算法 被引量：3

10

作者 王跃钢 杨家胜 文超斌 《现代防御技术》 北大核心 2013年第6期32-37,共6页

针对大失准角下捷联惯导的传递对准问题,建立了传递对准的非线性模型;针对传递对准过程中,挠曲变形难以建模,非线性滤波受到不确定性干扰,传递对准算法的精确性和鲁棒性下降的问题,提出了鲁棒容积卡尔曼滤波(CKF)算法。该算法以CKF为基... 针对大失准角下捷联惯导的传递对准问题,建立了传递对准的非线性模型;针对传递对准过程中,挠曲变形难以建模,非线性滤波受到不确定性干扰,传递对准算法的精确性和鲁棒性下降的问题,提出了鲁棒容积卡尔曼滤波(CKF)算法。该算法以CKF为基础,结合H∞滤波思想,通过在方差阵更新加入鲁棒模块实现。该算法与传统的UKF和CKF滤波算法进行了传递对准的对比研究,仿真结果表明,在不对挠曲变形进行建模的情况下,UKF和CKF滤波算法滤波发散,无法达到对准要求,而鲁棒CKF滤波算法,它降低了挠曲变形对传递对准的干扰,能够实现传递对准,具有更好的鲁棒性。 展开更多

关键词 大失准角 捷联惯导 传递对准 鲁棒算法 容积卡尔曼滤波

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抗差容积卡尔曼滤波及其在UWB室内定位中的应用 被引量：10

11

作者 蔡赣飞 徐爱功 +1 位作者 洪州 隋心 《测绘科学》 CSCD 北大核心 2018年第12期123-129,共7页

针对超宽带(UWB)观测值异常引起的量测误差及系统噪声先验统计信息未知而导致状态估计误差增大的问题,该文提出了一种带噪声时变估计器的抗差容积卡尔曼滤波(CKF)算法。该算法在滤波过程中,利用预报残差因子构建抗差等价协方差矩阵,控... 针对超宽带(UWB)观测值异常引起的量测误差及系统噪声先验统计信息未知而导致状态估计误差增大的问题,该文提出了一种带噪声时变估计器的抗差容积卡尔曼滤波(CKF)算法。该算法在滤波过程中,利用预报残差因子构建抗差等价协方差矩阵,控制观测异常值对滤波参数解的影响,同时利用sage_husa算法对系统噪声的统计特性进行实时估计和修正,提高滤波精度和稳定性。实验结果表明,所提算法不仅能有效地消除量测误差对滤波解的影响,而且能在系统噪声先验信息未知的情况下更进一步提高UWB室内定位的精度和可靠性。 展开更多

关键词 量测异常 系统噪声 UWB室内定位 抗差ckf sage_husa算法

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基于抗差自适应容积卡尔曼滤波的超紧耦合跟踪方法 被引量：22

12

作者 赵欣 王仕成 +2 位作者 廖守亿 马龙 刘志国 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2014年第11期2530-2540,共11页

为降低基于单一调节回路的超紧耦合结构存在的反作用影响,设计了一种基于双回路的超紧耦合结构.基于此,为解决所设计结构中跟踪环路的非线性滤波问题,针对测量异常误差和动力学模型误差,提出了一种基于抗差自适应容积卡尔曼滤波(Robust ... 为降低基于单一调节回路的超紧耦合结构存在的反作用影响,设计了一种基于双回路的超紧耦合结构.基于此,为解决所设计结构中跟踪环路的非线性滤波问题,针对测量异常误差和动力学模型误差,提出了一种基于抗差自适应容积卡尔曼滤波(Robust adaptive cubature Kalman filter,RACKF)的超紧耦合跟踪算法.该算法采用稳健M估计调整容积卡尔曼滤波(Cubature Kalman filter,CKF)算法,对观测量中粗差的影响"程度"进行探测和处理,以减小观测量异常误差产生的影响,同时利用自适应调节因子对算法进行调节修正,以处理动态扰动误差引入的影响.实验结果表明:所提出的方法能有效地处理模型不准确所引入的误差,较好地实现全球定位系统(Global positioning system,GPS)卫星信号的高精度和稳定跟踪,其跟踪性能远优于基于单一回路的跟踪方法,同时优于基于无迹卡尔曼滤波(Unscented Kalman filter,UKF)和基于CKF的跟踪方法,提升了导航系统在高动态条件下的适应性能. 展开更多

关键词 超紧耦合导航 容积卡尔曼滤波 抗差自适应 高动态 信号跟踪

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基于固定点迭代的Huber鲁棒容积卡尔曼滤波算法 被引量：3

13

作者 李松 刘哲 +2 位作者 唐小妹 吴健 王飞雪 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2021年第16期90-96,共7页

对于非线性系统而言,容积卡尔曼滤波(Cubature Kalman Filter,CKF)算法是处理状态估计问题的一种有效方法,并且其在高斯噪声下可以获得良好的估计性能。然而,当噪声被重尾噪声污染时,其性能通常会急剧下降。为解决此问题,将Huber方法应... 对于非线性系统而言,容积卡尔曼滤波(Cubature Kalman Filter,CKF)算法是处理状态估计问题的一种有效方法,并且其在高斯噪声下可以获得良好的估计性能。然而,当噪声被重尾噪声污染时,其性能通常会急剧下降。为解决此问题,将Huber方法应用于CKF框架中,取代了传统的最小均方误差(Minimum Mean Square Error,MMSE)准则,以提高算法的鲁棒性。在所提算法中,通过将量测方程线性化构造了线性回归模型,并采用固定点迭代的方法求解基于Huber方法的最小化问题。因此,推导了基于固定点迭代的Huber鲁棒CKF(FP-IHCKF)算法,在该算法中先验信息和量测信息通过Huber方法进行了重构。通过对再入目标跟踪问题进行仿真,验证了所提算法的有效性和鲁棒性。 展开更多

关键词 非线性滤波 容积卡尔曼滤波(ckf) Huber方法 鲁棒性 固定点算法

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改进的基于奇异值分解的抗差容积卡尔曼滤波算法在全球定位导航中的应用 被引量：6

14

作者 王姚宇 陈仁文 张祥 《科学技术与工程》 北大核心 2021年第6期2356-2362,共7页

非线性动态系统存在非线性和噪声不确定的问题,容积卡尔曼滤波对解算该类系统有较好的精度,为了提升导航系统对异常观测值的稳定性,对采样数据进行均值滤波处理,降低干扰较大的采样数据对于滤波结果的影响。用奇异值分解代替Cholesky分... 非线性动态系统存在非线性和噪声不确定的问题,容积卡尔曼滤波对解算该类系统有较好的精度,为了提升导航系统对异常观测值的稳定性,对采样数据进行均值滤波处理,降低干扰较大的采样数据对于滤波结果的影响。用奇异值分解代替Cholesky分解,改善滤波稳定性,避免先验协方差非正定而降低滤波性能。最后通过引入抗差因子调节观测协方差矩阵,再次减少观测异常值对于滤波结果的影响。采用仿真实验进行分析,改进的抗差容积卡尔曼滤波算法对于减弱异常观测值影响有良好的效果。 展开更多

关键词 容积卡尔曼滤波(ckf) 奇异值分解(SVD) 抗差算法 均值滤波

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