排序方式: 共有55条查询结果,搜索用时 15 毫秒
11.
12.
13.
针对Marginalized粒子滤波中随机量测噪声对于非线性状态估计精度的不利影响以及线性状态估计中计算量较大问题,提出了一种基于权重一致性优化的实时Marginalized粒子滤波算法.首先,结合量测系统建模中先验信息的提取和利用,通过粒子权重间一致性距离和一致性矩阵的构建,提出了量测提升策略下权重的一致性优化方法,以改善粒子滤波在非线性状态估计中的滤波精度.其次,通过对Marginalized粒子滤波实现中时间更新和量测更新环节的结构优化,给出了实时Marginalized粒子滤波,以降低蒙特卡罗仿真实现下卡尔曼滤波在状态线性估计中的计算复杂度.最后,在两者的动态结合基础上给出了新算法具体实现步骤.利用基于单站雷达目标跟踪仿真场景,分析了算法性能.理论分析和仿真实验结果验证了算法的可行性和有效性. 相似文献
14.
滤波器设计是系统辨识和状态估计的重要基础.卡尔曼滤波通过状态预测和量测更新的实现框架,在最小方差准则下实现对目标状态的最优估计,但在单传感器量测环境中其滤波精度易受量测噪声随机性的影响.本文提出一种基于量测提升策略的卡尔曼滤波算法实现框架,新方法依据当前时刻量测和量测噪声先验统计信息构建虚拟量测,并通过对虚拟量测采样以及融合提升系统量测信息可靠性,进而改善状态估计精度.同时,针对算法在工程应用中实时性、准确性以及鲁棒性等需求,设计了分布式加权融合和集中式一致性融合的两种实现结构.理论分析和仿真实验结果验证了算法的可行性和有效性. 相似文献
15.
在机动目标跟踪中,用于模型辨识和状态估计的非线性滤波器的合理选择和优化是提升滤波精度的关键.融合量测迭代更新集合卡尔曼滤波和交互式多模型(interacting multiple models,IMM)方法,本文提出了基于量测迭代更新集合卡尔曼滤波的机动目标跟踪算法.通过迭代更新思想的引入构建了一种量测迭代更新下集合卡尔曼滤波的实现结构,并将其作为IMM的模型滤波器实现对于目标运动模式和状态的辨识与估计.针对算法结合过程中滤波精度和计算量的平衡,设计了用于输入交互环节的状态估计样本,同时简化输入交互环节和输出交互环节中滤波误差协方差矩阵的交互过程.理论分析和仿真结果验证了算法的可行性和有效性. 相似文献
16.
17.
分析了测量方差预先设定对于多传感器融合算法中加权系数分配和状态估计的不利影响,提出了一种测量方差自学习的多传感器加权和滤波算法。该滤波算法能够充分利用传感器每次量测带来新的信息进一步优化测量方差,同时依据优化后测量方差合理地分配权系数和改进状态估计,提高了对状态估计的精度。最后通过仿真计算验证了该算法的有效性。 相似文献
18.
19.
介绍了目前存在的机动目标运动模型,针对“当前”统计模型中加速度极限值的预先设定对于跟踪算法造成的不利影响,通过目标机动状况与相邻采样时刻间位置估计量变化之间的函数关系实现噪声方差自适应,进而提出了一种基于“当前”统计模型的改进机动目标跟踪算法,该算法避免了加速度极限值的预先设定问题,从而提高了对机动目标状态估计的精度,最后,仿真结果表明该算法具有一定的有效性。 相似文献
20.
基于"当前"统计模型的一种改进机动目标跟踪算法 总被引:7,自引:2,他引:5
介绍了目前存在的机动目标运动模型.针对"当前"统计模型中加速度极限值的预先设定对于跟踪算法造成的不利影响,通过目标机动状况与相邻采样时刻间位置估计量变化之间的函数关系实现噪声方差自适应,进而提出了一种基于"当前"统计模型的改进机动目标跟踪算法.该算法避免了加速度极限值的预先设定问题,从而提高了对机动目标状态估计的精度.最后,仿真结果表明该算法具有一定的有效性. 相似文献