均方根嵌入式容积粒子PHD多目标跟踪方法

针对基于概率假设密度算法（Probability hypothesis density,PHD）的非线性多目标跟踪精度低、滤波发散等问题,提出了一种新的PHD算法——改进的均方根嵌入式容积粒子PHD算法（Advanced square-root imbedded cubature particle PHD,ASRICP-PHD）.新的算法在初始化采样时将整个采样区域等概率划分为若干个区域,然后利用既定的准则从每个区域抽取粒子,并利用均方根嵌入式容积滤波方法对每个粒子进行滤波,来拟合重要密度函数,预测和更新多目标状态的PHD.仿真结果表明该算法能对多目标进行有效跟踪,相比拟随机采样法和伪随机采样,等概率采样的方法在多目标位置估计和数目估计上有更高的精度.     

广义容积卡尔曼滤波

传统CKF采用三阶球面径向容积定律来计算非线性积分,该定律将球面数值积分与径向积分相结合,难以构造高阶CKF算法。此外,CKF在许多非线性问题上表现出估计精度低等问题。为了解决以上问题,提出了一种广义CKF族,所提算法彻底抛弃了球面径向积分定律。进一步指出,传统CKF是这种滤波算法的特殊形式。实验结果表明,高阶CKF比传统的非线性滤波器准确性更高。     

无模型容积卡尔曼滤波及其应用

提出一种融合高斯过程回归(GPR)的无模型容积卡尔曼滤波(MF-CKF)方法.容积卡尔曼滤波(CKF)是一种新的非线性高斯滤波方法,比无迹卡尔曼滤波(UKF)更具优势.为了克服建模不准确时容积卡尔曼滤波精度下降问题,通过将高斯过程回归引入到容积卡尔曼滤波之中,对训练数据学习建立系统非线性模型,从而有效地避免模型不准确造成的滤波性能下降.仿真结果验证了无模型容积卡尔曼滤波在系统模型不准确情况下的优越性.     

基于容积卡尔曼滤波的异类多传感器一致性融合算法

针对单一光频传感器获取目标特征信息存在的不一致性,提出一种基于容积卡尔曼滤波的异类多传感器一致性融合方法。首先,从原理上分析了激光、红外与雷达三类传感器量测信息的特征及其存在的差异,进而在容积卡尔曼滤波框架下,针对雷达、红外和激光探测等组成的典型目标侦测系统,结合一致性融合策略,通过对目标距离和方位信息融合处理改善目标状态估计精度。仿真结果表明：相对于传统的单传感器滤波方法,所提出的融合方法和策略具有较好的滤波性能。     

交互式容积卡尔曼滤波及其应用交互式容积卡尔曼滤波及其应用

针对非线性系统模型参数未知情况下的状态估计问题, 提出一种融合极大后验估计的交互式容积卡尔曼滤波算法(InCKF). 该算法利用二阶斯特林插值公式和无迹变换对非线性函数的近似思想, 实现对模型未知参数的确定, 从而使滤波算法摆脱对模型参数精确已知的依赖, 并通过容积卡尔曼滤波算法完成状态估计和量测更新. 仿真结果表明, 相比于经典的参数扩维方法, InCKF 算法具有更高的精度和更强的数值稳定性.

     

加性噪声下增广容积卡尔曼滤波及其目标跟踪应用

传统容积卡尔曼滤波(CKF)有良好的滤波精度和较低的计算复杂度,使其广泛被应用于目标跟踪系统。但在高维非线性和波动性大的目标跟踪系统中,3阶和高阶CKF分别存在滤波精度不足和稳定性低的问题。为提高CKF的滤波精度并保证稳定性,讨论和给出加性噪声下的增广容积卡尔曼滤波(ACKF)。在仿真中,将CKF、UKF和ACKF应用于5维高非线性目标跟踪,并分析比较三者的目标跟踪性能。研究结果表明,在高维非线性目标跟踪系统中,3阶ACKF可以获得更好目标跟踪精度和稳定性,以及可接受的计算复杂度。     

基于固定点迭代的Huber鲁棒容积卡尔曼滤波算法

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 Mea...     

基于容积卡尔曼滤波的神经网络训练算法

针对现有的利用非线性滤波算法对神经网络进行训练中存在滤波精度受限和效率不高的缺陷, 提出一种基于容积卡尔曼滤波(CKF) 的神经网络训练算法. 在算法实现过程中, 首先构建神经网络的状态空间模型; 然后将网络连接权值作为系统的状态参量, 并采用三阶Spherical-Radial 准则生成的容积点实现神经网络中节点连接权值的训练. 理论分析和仿真结果验证了所提出算法的可行性和有效性.

     

基于Huber的鲁棒广义高阶容积卡尔曼滤波算法

为提高随机变量非高斯分布时广义高阶容积卡尔曼滤波(GHCKF)的鲁棒性,提出一种基于Huber的鲁棒GHCKF算法.从近似贝叶斯估计角度,解释Huber方法作用于卡尔曼滤波的本质是对新息进行截断平均.采用Huber方法处理观测量,进行标准的GHCKF量测更新,从而实现算法的鲁棒化.所提出算法充分利用容积变换的优势,无需通过统计线性回归模型对系统的非线性量测模型进行近似.仿真结果表明,所提出算法具有鲁棒性强和估计精度高的特点.     

有色量测噪声下的改进求容积卡尔曼滤波器

为解决标准求容积卡尔曼滤波器在有色量测噪声条件下滤波精度退化的问题,提出改进求容积卡尔曼滤波器及其平方根形式.首先利用一阶马尔科夫模型白化非线性离散随机系统中有色量测噪声,将有色量测噪声下非线性离散随机系统转化为白噪声下非线性时滞系统.然后根据所得非线性时滞系统推导其高斯域的贝叶斯滤波框架,最后基于3度Spherical-Radial规则将该滤波框架近似为改进的求容积卡尔曼滤波器和其平方根形式.机动目标跟踪仿真试验结果表明两种改进求容积卡尔曼滤波算法在标准白噪声条件下与标准求容积卡尔曼滤波算法的估计精度相同,而在有色量测噪声背景下滤波精度和鲁棒性更优.     

An adaptive robustizing approach to kalman filtering

The performance of a linear Kalman filter will degrade when the dynamic noise is not Gaussian. A robust Kalman filter based on the m-interval polynomial approximation (MIPA) method for unknown non-Gaussian noise is proposed. Two situations are considered: (a) the state is Gaussian and the observation noise is non-Gaussian; (b) the state is non-Gaussian and the observation noise is Gaussian. It is shown, as compared with other non-Gaussian filters, the MIPA Kalman filter is computationally feasible, unbiased, more efficient and robust. For the scalar model, Monte Carlo simulations are given to demonstrate the ideas involved.     

改进型CKF算法及其在GNSS/INS中的应用

针对容积卡尔曼滤波算法(CKF)在高阶非线性系统应用中,局部容积点采样不准确及系统状态突变导致滤波精度降低甚至发散的问题,提出一种改进型CKF(TSCKF)算法.采用新的容积点采样规则提高非线性函数映射准确性,进而提高滤波精度;引入强跟踪滤波(STF)的渐消因子,提升算法在状态突变时的鲁棒性.将此算法应用于GNSS/INS(Global Navigation Satellite System/Inertial Navigation System)紧组合导航系统中,仿真结果表明,该算法能够显著提高导航精度,鲁棒性强,在状态突变情况下依然可以满足导航精度要求.     

A separation theorem for stochastic control problems with point-process observations

The exact solution is derived for a stochastic optimal control problem involving a linear stochastic plant, quadratic costs, and nonlinear, nongaussian observations. The observations are in the form of a point process in which each point has both a temporal and a spatial coordinate. The state of the stochastic plant influences the intensity of the observed time-space point process. The solution to this dual control problem can be realized with a separated estimator-controller in which the estimator is nonlinear, mean-square optimal, and finite dimensional, and the controller is the certainty equivalent linear controller. Motivation for the stochastic optimal control problem studied here is given in terms of position sensing and tracking for quantum-limited optical communication problems.     

FAST-SR-UKF算法及其在组合导航系统中的应用

为解决无迹卡尔曼滤波（UKF）算法在组合导航应用中遇到的系统模型不确定、系统噪声统计特性未知以及计算误差较大等问题,提出了模糊自适应强跟踪平方根无迹卡尔曼滤波（FAST-SR-UKF）算法,该算法不仅具有传统UKF的优势,而且包含如下特点：通过模糊自适应强跟踪模块,增强了系统对模型不确定性以及噪声统计参数未知的适应能力;利用平方根滤波的思想,提高了模糊自适应强跟踪无迹卡尔曼滤波算法的数值稳定性,改善了由于计算误差导致的滤波发散问题。仿真结果表明：相对于传统的UKF算法,该算法精度更高、鲁棒性更强。     

平方根体积积分卡尔曼滤波

体积积分是一种新的具有较高代数精度的积分方法。为了提高非线性滤波算法的精度和数值稳定性,将体积积分规则和平方根分解引入卡尔曼滤波框架中,提出了平方根体积积分卡尔曼滤波算法（SRCQKF）。新算法采用球半径体积规则和高斯-拉盖尔积分规则计算积分点,利用矩阵的QR分解得到协方差矩阵的平方根并传播平方根。两个典型的非线性系统的实验结果表明,与体积卡尔曼滤波相比,新算法提高了非线性状态的估计精度,具有较高的数值稳定性。     

有色量测噪声下的HCKF及其应用

针对高阶容积卡尔曼滤波（HCKF）算法在有色量测噪声条件下滤波精度下降的问题,提出了有色量测噪声下的HCKF算法。通过一阶马尔科夫模型将有色量测噪声进行白化,将带有色量测噪声的非线性离散随机系统转化为白噪声下的非线性时滞系统,并给出高斯域内针对非线性时滞系统的贝叶斯滤波框架。利用高阶容积准则对该滤波框架进行近似计算,进而得到有色量测噪声下的HCKF算法。将所提算法应用到机动目标跟踪系统中,仿真实验结果表明,量测噪声为白噪声时,所提算法与标准HCKF算法具有相同的估计性能;在量测噪声为有色噪声时,所提算法相比于标准HCKF具有更优的估计精度和鲁棒性。     

A New Derivation of the Cubature Kalman Filters

This paper investigates the cubature Kalman filtering (CKF) for nonlinear dynamic systems. This third‐degree rule based filter employs a spherical‐radial cubature rule to numerically compute the integrals encountered in nonlinear filtering problems, thereby removing the requirements of explicitly computing the Jacobians. The cubature rule, however, requires computing the intractable integrals over a high‐dimensional spherical region for multidimensional applications. Moreover, the cubature formula that has been used to construct the spherical cubature formula has some demerits, most notably its inconvenient properties in computation and low estimation accuracy. Aimed at these issues, a general class of CKFs that uses only cubature rules is derived in this paper. It can be shown that the conventional CKF is a special case of the proposed algorithm. The paper also includes higher‐degree CKFs, especially two representative types of the fifth‐degree CKFs. Performance of the proposed algorithms is demonstrated via two target tracking problems. The experimental results, presented herein, illustrate the superior performance of higher‐degree CKFs to conventional nonlinear filters.     

基于容积卡尔曼滤波算法估计动力锂电池荷电状态

动力锂电池荷电状态的准确估计是电池管理系统的关键功能之一。该文结合二阶电阻-电容等效电路模型,通过建立状态空间表达式,利用最小二乘法对等效电路模型各参数进行辨识,并通过多项式拟合方法获得了开路电压与剩余电荷的关系曲线,进而基于容积卡尔曼滤波方法对锂电池荷电状态进行建模,建立了基于数字信号处理器的充放电实验平台,实现了锂电池放电时荷电状态的实时估算。实验结果表明,该方法能够实现实时在线估算,且最大误差小于 2%,具有良好的估算精度。