基于拉依达准则与线性拟合的改进型无迹卡尔曼滤波粗大误差补偿算法

无迹卡尔曼滤波是卡尔曼滤波技术的重要组成部分,它有效地克服了扩展卡尔曼滤波的估计精度低、稳定性差等缺陷。然而无迹卡尔曼滤波未考虑粗大误差(如离群值、静差和漂移)的影响。目标跟踪经常受到不同种类粗大误差的影响,研究无迹卡尔曼滤波器对粗大误差的检测和补偿,对目标跟踪准确性的提高有重大意义。本文针对观测值中各种粗大误差影响目标跟踪精度的问题,采用拉依达准则对观测值进行检测。为了对误差进行补偿,本文提出了一种观测数据残差线性拟合的方法,使用拟合产生的预测残差补偿粗大误差,使补偿后的目标运动轨迹能够减小粗大误差的干扰。经过目标跟踪仿真实验和对比,本文提出的改进型无迹卡尔曼滤波算法能有效地减小粗大误差观测值对状态预测过程的影响,能实现对目标的准确跟踪,提高了滤波的稳定性和准确性。     

自适应卡尔曼滤波在目标跟踪系统中的应用

目标跟踪是精确制导系统中的重要组成部分.文中针对运动目标跟踪问题,在建立运动模型的基础上,应用卡尔曼滤波算法进行了跟踪仿真研究.考虑到直角坐标系下的扩展卡尔曼滤波容易发散,可能导致滤波精度变差,所以文章提出一种针对非线性观测模型和线性动态模型的自适应推广卡尔曼滤波器.直角坐标系下的自适应卡尔曼滤波算法,对虚拟噪声进行了估计,动态补偿观测器模型的线性化误差,削减了系统的观测误差,并对其滤波理论及算法进行了仿真研究.结果表明:该算法提高了滤波的稳定性、快速性和精确性,优于一般的扩展卡尔曼滤波算法.     

自适应Kalman滤波器在水下被动目标跟踪中的应用

在水下被动目标跟踪系统中，直角坐标系下的扩展卡尔曼滤波器容易发散而导致滤波精度很差，提出了一种修正极坐标系下的自适应卡尔曼滤波算法，对虚拟噪声进行估计，动态补偿模型线性化误差，消减系统的观测误差．对其滤波理论及算法进行了研究和仿真。仿真结果表明，该算法提高了滤波的稳定性、快速性和精确性，优于一般的扩展卡尔曼滤波算法。     

基于自适应EKF的弱GNSS信号跟踪算法

弱GNSS信号跟踪技术是卫星导航接收机关键技术之一,跟踪技术的好坏将直接影响卫星导航接收机在弱信号条件下的跟踪性能;在动态环境和先验信息不充分的情况下,由于扩展卡尔曼滤波(EKF)的固定设计使其不能满足要求,针对此不足引入一种自适应扩展卡尔曼滤波(AEKF)的信号跟踪算法;该自适应滤波算法能够实时监测残差或滤波器新息的动态变化,来修正观测噪声方差和状态噪声方差,以此调整滤波器增益,观测值和控制预测值在滤波结果中的权重;理论分析和结果表明,该算法能够充分利用观测信号的统计特性,克服了传统EKF算法不足,获得更好的跟踪性能。     

被动目标自适应跟踪算法仿真研究

针对纯方位被动目标跟踪中，直角坐标系下的扩展卡尔曼滤波器容易发散，而导致滤波精度很差，该文提出了一种直角坐标系下的自适应卡尔曼滤波算法，对虚拟噪声进行估计，动态补偿观测模型线性化误差，消减系统的观测误差，并对其滤波理论及其算法进行了研究和仿真。仿真结果表明，该算法提高了滤波的稳定性、快速性和精确性，优于一般的扩展卡卡尔曼滤波算法，收到了良好的效果。     

自适应渐消有偏扩展卡尔曼滤波在目标跟踪中的应用

针对机动目标跟踪过程观测矩阵病态导致扩展卡尔曼滤波算法跟踪效果不佳的问题,提出一种自适应渐消有偏扩展卡尔曼滤波算法。该算法以扩展卡尔曼滤波为基本框架,并借鉴Gauss-Markov模型的思想以解决观测矩阵病态问题。算法根据状态估计均方误差最小条件求得有偏因子,以降低病态观测矩阵对滤波估计的影响;根据滤波发散判据提出一种新的渐消因子估计方法,以实时调整预测协方差矩阵,从而改善滤波增益并有效提高目标跟踪精度。仿真结果表明,改进算法比传统扩展卡尔曼滤波对目标跟踪的精度有较大提高,同时稳定性更好。     

改进的扩展卡尔曼滤波算法研究

扩展卡尔曼滤波已被广泛地应用到工程实际等各领域,但是此算法因假设过程噪声固定而带来误差,精度不高。研究了一种改进的EKF算法,主要通过假设过程噪声由滤波结果和观测结果得到,再用差分进化算法对所得到的过程噪声方差进行最优化选择来提高滤波精度,通过Matlab对算法进行验证,并与EKF滤波效果、无迹卡尔曼滤波效果进行比较,结果表明,改进的扩展卡尔曼滤波算法减小了状态估计偏差,获得了比较理想的滤波效果,提高了滤波精度。     

粒子滤波在无线传感器网络目标跟踪中的应用

将粒子滤波（PF）算法应用于无线传感器网络（WSNS）的目标跟踪,并给出了粒子滤波实现的具体步骤。动态组织传感器网络节点成簇,实现了对网络中做匀速直线运动的单个目标的跟踪。分别采用扩展卡尔曼滤波（EKF）、无迹卡尔曼滤波（UKF）和PF算法进行了仿真试验。结果表明,在无线传感器网络目标跟踪领域,PF算法比EKF算法、UKF算法的滤波精度更高,性能更好,并且在实际应用中,由于该算法能够有效解决非线性、非高斯环境中的目标跟踪问题,实现简单而增强了可用性。     

基于衰减记忆滤波的平方根UKF被动目标跟踪算法

针对被动目标跟踪的非线性和弱可观性的特点,并结合导致滤波器发散的两大因素,即模型误差和计算误差,提出了一种基于衰减记忆滤波的平方根UKF算法,利用衰减记忆滤波和平方根滤波来分别克服模型误差和计算误差引起的滤波发散,增强了系统的稳定性并提高了跟踪精度。仿真结果表明,该算法确实提高了滤波的稳定性,其跟踪精度优于扩展卡尔曼滤波EKF算法和无迹卡尔曼滤波UKF算法,收到了良好的效果。     

基于IMM-UKF的纯方位机动目标跟踪算法

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.     

基于UKF的闪烁噪声机动目标跟踪

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.     

用于弹道目标跟踪的新的非线性滤波算法

针对再入阶段弹道目标的跟踪问题,提出一种新的自适应滤波算法,即强跟踪有限差分扩展卡尔曼滤波（STFDEKF）算法,用于非线性系统的目标跟踪。该方法使用Sterling内插公式进行多项式的近似,从而实现对非线性函数的近似,避免了非线性函数的求导运算;并且算法中引入强跟踪的因子来修正先验的协方差矩阵。新算法改进了跟踪精度,扩大了应用范围,增强了滤波收敛性。仿真实验将新算法与扩展卡尔曼滤波器（EKF）、有限差分扩展卡尔曼滤波器（FDEKF）进行了比较,结果表明,STFDEKF在跟踪精度和滤波可靠性上均优于EKF和FDEKF,但其计算复杂性更大。得出结论,STFDEKF是个很有效的非线性滤波算法。     

基于组合EKF的自主水下航行器SLAM

针对标准扩展卡尔曼滤波(EKF)在噪声统计特性不准确、系统模型与实际模型无法完全匹配情况下滤波精度严重下降的问题,提出了一种基于Sage-Husa自适应EKF和强跟踪EKF组合的SLAM(同步定位与地图构建)算法.首先建立了AUV(自主水下航行器)的动力学模型、特征模型以及传感器的测量模型,然后通过Hough变换进行特征提取,最终采用组合EKF实现了自主水下航行器的同步定位与地图构建.海试数据仿真试验表明本文所提方法降低了噪声统计特性时变以及模型不精确对系统的影响,提高了SLAM系统的精确性和鲁棒性.     

基于扩展Kalman滤波的空基多平台多传感器数据配准和目标跟踪算法

本文研究基于扩展Kalman滤波和多个空中移动平台的多传感器数据配准与目标跟踪问题.文中首先给出了空中移动平台传感器数据配准几何坐标转换算法;接着将目标运动模型和传感器配准误差模型组合在同一个状态方程中,然后利用扩展Kalman滤波方程进行估计.Monte-Carlo仿真表明,该方法能同时有效地估计目标运动状态和传感器配准误差.     

UTP/DR组合导航算法研究

针对UUV水下作业时航位推算存在导航误差积累的问题,研究了水下应答器辅助航位推算组合导航算法。采用"当前"统计模型作为航位推算模型,更准确地描述了航行器的运动状态。利用水下应答器与航位推算算法相组合,对航位推算导航误差进行校正。为获得更好的滤波效果,采用平方根容积卡尔曼滤波算法作为组合导航系统的滤波算法,并将其与EKF滤波算法进行比较。仿真实验表明,平方根容积卡尔曼滤波算法较EKF算法具有更好的滤波精度;UTP/DR组合导航算法有效避免了因导航误差积累而导致的导航定位误差发散问题,获得了较好的导航定位效果。     

关于UKF方法的新探索及其在目标跟踪方面的应用

在跟踪和控制领域,和被广泛采用的推广卡尔曼滤波(extended Kalman filter)方法相比较,近年发展起来的Unscented卡尔曼滤波(Unscented Kalman filter)具有易于实现、计算量相当而精度较高等诸多优点．本文深入探讨了这一方法,并以目标跟踪为背景,提出了两种基于Unscented变换的新的滤波方法,分别在算法的精确和快速两个方向上进行了尝试,仿真结果表明,这种探索是行之有效的．