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相似文献
 共查询到19条相似文献,搜索用时 156 毫秒
1.
将无味卡尔曼滤波(Unscented Kalman filter,UKF)应用于雷达配准,提出一种新的多雷达方位配准算法。在该算法中,目标的运动状态和方位误差由选定的采样点来近似,在每个更新过程中,采样点随着状态方程传播并随非线性测量方程变换,得到目标的运动状态和方位误差的均值,避免了对非线性方程的线性化,且具有较高的计算精度。与传统的扩展卡尔曼滤波(Extended Kalman filter,EKF)方法进行了仿真比较,结果表明UKF方法能有效地克服非线性跟踪问题中很容易出现的滤波发散问题,且估计精度高于UKF方法。  相似文献   

2.
探讨了目标运动分析(Target moving analysis,TMA)中基本的非线性估计问题,介绍了基于UT的UKF 算法的设计思想与具体实现,特别针对空对海单站无源到达时间TMA(TO-TMA)问题应用UKF和EKF进行了对照研究,建立了问题的离散非线性滤波估计模型,设计了典型的应用场景,给出了Monte Carlo仿真运行结果;表明UKF在该特定应用背景下,由于模型的非线性较弱,使得UKF在精度上与EKF相当,而且在运算量上也有所增加.  相似文献   

3.
迭代无味卡尔曼滤波器   总被引:2,自引:0,他引:2  
通过对无味卡尔曼滤波器(Unscented Kalman filter,UKF)的误差进行分析,提出了迭代UKF(IUKF)算法.该基本思路是用测量更新后的状态估计去重新对状态量和观测量的一步预测,然后再次应用LMMSE估计子估计状态量的均值和协方差阵,如此多次迭代后的滤波估计输出具有更高的精度和更小的方差,故滤波器表现出更好的一致性.Monte Carlo仿真表明,IUKF主要应用于观测噪声较小的场合,其中的迭代只需进行2~3次即可.  相似文献   

4.
带有色量测噪声的非线性系统 Unscented 卡尔曼滤波器   总被引:3,自引:1,他引:3  
传统Unscented卡尔曼滤波器(Unscented Kalman filter, UKF)要求噪声必须为高斯白噪声, 无法解 决带有色噪声的非线性系统滤波问题. 为此, 本文提出了一种带有色量测噪声的UKF滤 波新算法. 首先,基于量测信息增广和最小方差估计, 推导出一类带有色量测噪声的非 线性离散系统状态的最优滤波框架, 接着采用Unscented变换(Unscented transformation, UT)来计算最优框架中的 非线性状态后验均值和协方差, 进而得到有色量测噪声下UKF滤波递推公式. 所设 计的UKF新方法能有效地解决传统UKF在量测噪声有色情况下非线性滤波失效的问题, 数 值仿真实例验证了其可行性和有效性.  相似文献   

5.
为了提高动态定位精度,将一种改进的UKF(Unscented galman Filter)算法应用在GPS非线性动态定位解算中.将UKF算法与IEKF(Iterated Improved Kalman Filter)算法相结合,因此保持了基本UKF算法易于实现和收敛速度快的优点,同时由于滤波值是通过迭代扩展的卡尔曼滤波机制得到,进而更新值能更准确的逼近非线性系统状态概率密度函数,具有更高的精度.应用于GPS非线性动态滤波定位中,仿真结果表明:与UKF算法相比,算法能够明显提高定位精度.  相似文献   

6.
针对在非线性机动目标跟踪中存在的滤波器易发散、跟踪误差大等问题,本文在多站纯方位跟踪的基础上,把Unscented卡尔曼滤波(Unscented Kalman filter,UKF)引进到交互多模型算法(Interacting multiple model,IMM)中,设计了交互多模型UKF滤波算法,克服了EKF中引入的较大线性化误差对机动目标跟踪算法性能的影响.最后将该算法与扩展卡尔曼滤波(EKF)、IMM-EKF算法进行了比较,仿真结果表明:IMM-UKF 算法增强了EKF滤波器的稳定性,提高了滤波收敛速度和跟踪精度.  相似文献   

7.
提出了一种用矢量观测来估计飞船姿态的单球无味卡尔曼滤波算法.该算法将单球无味变换与无味卡尔曼滤波结合起来,与采用尺度无味变换的无味卡尔曼滤波相比,具有更低的计算量.飞船的姿态运动学描述采用了四元数,而用广义罗德里格斯参数来克服卡尔曼滤波过程中的四元数归一化误差.仿真结果表明,该算法比标准扩展卡尔曼滤波具有更低的姿态估计误差及更快的收敛率.与无味卡尔曼滤波相比,较低的计算量及相同的估计精度使该算法更适合在实时姿态估计中应用.  相似文献   

8.
UKF与EKF在卫星姿态估计应用中的比较   总被引:1,自引:1,他引:0  
针对卫星的姿态和角速度估计问题,分别给出基于Unscented卡尔曼滤波(UKF)与推广卡尔曼滤波(EKF)的估计算法,并做了相应比较.为了避免欧拉角带来的奇异问题,UKF选用Rodrigues参数而EKF选用四元数参数法来描述姿态误差.考虑卫星的非线性模型,UKF采用Unscented变换而EKF采用线性化方法对姿态误差进行估计.利用陀螺和磁强计的测量信息,KF和EKF都可得到三轴稳定卫星的姿态估计值,但UKF的收敛速度高于EKF.数值仿真结果表明,当初始姿态存在大偏差时,所给出的UKF的滤波算法性能明显优于EKF.  相似文献   

9.
基于最小均方误差估计的噪声相关UKF设计   总被引:2,自引:0,他引:2  
王小旭  赵琳  潘泉  夏全喜  洪伟 《控制与决策》2010,25(9):1393-1398
传统Unscented卡尔曼滤波器(UKf)要求系统噪声和量测噪声必须是互不相关的.针对此局限性,研究了一类带相关噪声的非线性离散系统UKF设计方法.基于最小均方误差估计和正交变换,给出了噪声相关UKF滤波递推公式,并采用Unscented变换(UT)来计算系统状态的后验分布.所设计的UKF有效解决了传统UKF在噪声相关条件下非线性滤波失效的问题,拓展了UKF的应用范围.最后,仿真实例表明了所设计UKF的有效性.  相似文献   

10.
宁晓菊  梁军利 《计算机仿真》2006,23(12):100-103
介绍了扩展卡尔曼滤波算法和无迹变换(unscented transformation,UT)算法,并对扩展卡尔曼滤波算法(EKF)和无迹卡尔曼滤波算法(UKF)进行比较,阐明了UKF优于EKF。在此基础上,提出了一种基于Unscented变换(UT)的高斯和滤波算法,该算法首先通过合并准则得到适当个数的混合高斯模型,逼近系统中非高斯噪声的概率密度;然后,再通过UT算法进行滤波。最后分别对基于EKF和UKF的滤波方法进行实验,并对实验结果进行比较与分析,验证了算法的有效性和优良性。  相似文献   

11.
同步定位与地图构建(SLAM)是移动机器人实现真正自主的关键,无迹卡尔曼滤波(UKF)由于直接利用系统非线性模型而在SLAM问题中得到广泛的应用。基于平方根滤波可以确保协方差矩阵的非负定的思想,将平方根UKF应用到SLAM问题中,确保了SLAM算法的稳定性,并得到了较高的估计精度。仿真结果表明,该算法是有效的。  相似文献   

12.
朱志宇 《计算机仿真》2007,24(11):120-123
闪烁噪声下的机动目标跟踪是一个非线性非高斯系统滤波问题,传统的卡尔曼理论很难保证其跟踪精度.文中提出了一种基于UKF的闪烁噪声机动目标跟踪算法,首先对目标系统的状态方程进行无味变换,然后再进行滤波估计,以减小跟踪误差.UKF不需要求导,它能比EKF更好地迫近目标运动模型的非线性特性,具有更高的估计精度,计算量却与EKF同阶.在仿真实验中采用"协同转弯模型"作为机动目标的运动模型,雷达的量测方程也是非线性的,分别应用UKF和EKF跟踪闪烁噪声下的机动目标,结果表明,UKF能够较好地解决闪烁噪声下跟踪机动目标的难题,其跟踪精度要远远高于EKF.  相似文献   

13.
UKF滤波器的强跟踪性研究   总被引:4,自引:0,他引:4  
与EKF滤波器相比较,UKF滤波器和强跟踪滤波器各自具有不同的特点,在基于计算机视觉的运动人手跟踪系统中往往需要将这些不同的特点相结合,本文揭示了UKF滤波器与强跟踪滤波器之间的关系,研究表明,在线性系统中,UKF滤波器是强跟踪滤波器;在非线性系统中,在一定的条件下,UKF是强跟踪滤波器,本文给出了一个充分条件,最后给出了部分实验结果。  相似文献   

14.
提出了一种利用比例无轨迹卡尔曼滤波(Scaled-UKF)进行神经网络权值估计的算法,该算法可以克服BP算法存在的学习速率缓慢、计算量大、容易使学习陷入局部极小等缺点。以Mackey-Grass混沌时间序列作为神经网络输入,运用比例UKF算法、UKF算法、BP算法仿真神经网络。结果表明,比例UKF算法较之BP算法具有更快的训练速度和更高的预测精度,且可以避免网络学习陷入局部极小;而相对于UKF算法,其变量分布可不限定为高斯型且能保证状态方差半正定。  相似文献   

15.
《Journal of Process Control》2014,24(9):1425-1443
Two attractive features of Unscented Kalman Filter (UKF) are: (1) use of deterministically chosen points (called sigma points), and (2) only a linear dependence of the number of sigma points on the number of states. However, an implicit assumption in UKF is that the prior conditional state probability density and the state and measurement noise densities are Gaussian. To avoid the restrictive Gaussianity assumption, Gaussian Sum-UKF (GS-UKF) has been proposed in literature that approximates all the underlying densities using a sum of Gaussians. However, the number of sigma points required in this approach is significantly higher than in UKF, thereby making GS-UKF computationally intensive. In this work, we propose an alternate approach, labeled Unscented Gaussian Sum Filter (UGSF), for state estimation of nonlinear dynamical systems, corrupted by Gaussian state and measurement noises. Our approach uses a Sum of Gaussians to approximate the non-Gaussian prior density. A key feature of this approximation is that it is based on the same number of sigma points as used in UKF, thereby resulting in similar computational complexity as UKF. We implement the proposed approach on two nonlinear state estimation case studies and demonstrate its utility by comparing its performance with UKF and GS-UKF.  相似文献   

16.
基于无极卡尔曼滤波算法的雅可比矩阵估计   总被引:1,自引:0,他引:1  
张应博 《计算机应用》2011,31(6):1699-1702
在基于图像的机器人视觉伺服中,采用在线估计图像雅可比的方法,不需事先知道系统的精确模型,可以避免复杂的系统标定过程。为了有效改善图像雅可比矩阵的在线估计精度,进而提高机器人的跟踪精度,针对机器人跟踪运动目标的应用背景,提出了利用无极卡尔曼滤波算法在线估计总雅可比矩阵。在二自由度的机器人视觉伺服仿真平台上,分别用卡尔曼滤波器(KF)、粒子滤波器(PF)和无极卡尔曼滤波器(UKF)三种算法进行总雅可比矩阵的在线估计。实验结果证明,使用UKF算法的跟踪精度优于其他两种算法,时间耗费仅次于KF算法。  相似文献   

17.
将UKF滤波用于超声波流量测量,使用UKF滤波算法来处理超声波回波信号,得到回波信号的包络线,并且将包络模型的参数作为UKF处理的状态向量。根据流量测量的特点改进了UKF滤波运算过程,给出了UKF迭代开始和结束的条件。最后在Matlab上仿真UKF的性能及收敛速度,证明UKF是有效的和容易实现的。  相似文献   

18.
汤启  何腊梅 《计算机应用》2018,38(5):1481-1487
针对带非线性等式约束的非线性系统的状态估计问题,给出了一种新形式的基于无迹卡尔曼滤波及伪观测手段的处理约束的状态估计方法(SPUKF)。在该方法中原动态系统被虚拟地分离成两个并行的子系统,各时刻的状态估计由基于这两个子系统构建的两套滤波链交替得到。相对于伪观测法中的序贯形式估计器,SPUKF无需事先确定观测及约束的处理次序且能获得更好的估计结果,故可以用来解决序贯方法中观测与约束的处理次序问题。由钟摆运动的实例仿真结果看到,SPUKF不仅有好于序贯形式无迹卡尔曼滤波的估计效果,误差改善比达到22%左右,而且算法运行时间与序贯形式估计器相近。此外,其估计效果还与批处理无迹卡尔曼滤波相当。  相似文献   

19.
组合导航技术是解决地面机器人自主导航的一个有效途径,其中GPS/DR是一种典型的组合方式。常用的卡尔曼滤波主要用于处理线性问题,针对该导航系统非线性的特点,对Unscented卡尔曼滤波(UKF)与分散式滤波技术相结合的方法进行了研究,建立了用于GPS/DR导航系统的联邦UKF算法。数值仿真实验表明,联邦UKF比联邦EKF有更好的滤波精度,同时有更高的稳定性和容错性,是一种理想的GPS/DR导航非线性滤波方法。  相似文献   

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