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自适应UKF算法在目标跟踪中的应用 总被引:14,自引:0,他引:14
针对目标跟踪中系统噪声统计特性未知导致滤波发散或者滤波精度不高的问题, 提出了一种自适应无迹卡尔曼滤波(Unscented Kalman filter, UKF)算法.该算法在滤波过程中,利用改进的Sage-Husa估 计器在线估计未知系统噪声的统计特性,并对滤波发散的情况进行判断和抑制, 有效提高了滤波的数值稳定性,减小了状态估计误差. 仿真实验结果表明,与标准UKF算法相比,自适应UKF算法明显改善了目标跟踪的精度和稳定性. 相似文献
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基于MIT规则的自适应扩展集员估计方法 总被引:2,自引:0,他引:2
用于非线性椭球估计的自适应扩展集员(Adaptive extended set-membership filter, AESMF)算法在实际应用中存在着过程噪声设定椭球与真实噪声椭球失配的问题, 导致滤波器的估计出现偏差甚至发散. 本文提出了一种基于MIT规则过程噪声椭球最优化的自适应扩展集员估计算法(MIT-AESMF), 用于解决非线性系统时变状态和参数的联合估计和定界中过程噪声无法精确建模问题的新算法. 本算法通过MIT优化规则,在线计算使一步预测偏差包络椭球最小化的过程噪声包络椭球, 以此保证滤波器健康指标满足有效条件; 最后, 采用地面移动机器人状态和动力学参数联合估计验证了所提出方法的有效性. 相似文献
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粒子滤波算法在非线性滤波领域受到广泛关注,但是该算法存在样本退化问题.为了改进粒子滤波算法的性能,这里结合自适应优化机制对粒子滤波算法的建议分布选择机制及重采样技术进行改进.对于粒子滤波的建议分布选择,提出一种基于自适应退火参数优化的混合建议分布方法.通过混合建议分布不足的分析,利用退火参数来优化控制状态转移先验分布函数和观测似然函数之间的比例,同时,基于自适应参数优化机制来动态调整退火参数的值.对于粒子滤波的重采样,提出了基于部分分层重采样优化算法的自适应重采样技术.通过有效样本大小的评估来执行自适应重采样策略,此外,基于部分分层重采样算法,利用权重优化的思想对其重采样前后权重计算的方法进行优化.通过相关算法的性能比较,所提改进粒子滤波算法的有效性得以验证. 相似文献
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对于叠加了白噪声的图像,提出一种倒数加权的窗口自适应邻域图像滤波算法.算法首先利用自适应邻域统计的概念在以每个滤波点为中心的滤波窗口内,为其建立参与滤波的自适应邻域像素集合,随后对纳入自适应邻域的像素进行倒数加权作为滤波结果.仿真和对比实验的结果显示,提出的算法在性能上超过了传统的中值滤波和窗口自适应邻域滤波算法.它能在有效抑制加性白噪声的同时,完好地保持图像的边界和细节信息,并且滤波后的图像获得了良好的视觉效果. 相似文献
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提出一种基于在线模型匹配与更新的人脸三维表情运动跟踪算法。利用自适应的统计观测模型建立在线模型,自适应的状态转移模型结合改进的粒子滤波同时进行确定性搜索和随机化搜索,并且融合目标的多种测量信息减少光照和个体相关性的影响。利用所提出的算法既可以得到全局刚体运动参数,又可以得到局部柔性表情参数。实验证明了该算法的有效性。 相似文献
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针对消费类电子设备对姿态测量系统的需求,本文提出了一种基于MEMS加速度计、陀螺仪和磁强计的九轴姿态确定算法.针对实际系统中传感器量测噪声未知的情况,首先介绍了一种基于矢量观测器的矩阵Kalman滤波姿态确定算法,然后利用残差匹配技术,设计了一种基于残差匹配的自适应滤波方法.论文采用自适应滤波对传感器量测噪声进行估计,并将估计的量测噪声代入线性矩阵Kalman滤波算法,有效解决了线性矩阵Kalman滤波需要准确量测噪声统计信息的缺陷.最后设计了仿真实验验证本文提出的算法,并将其与线性矩阵Kalman滤波算法比较.仿真结果表明,自适应矩阵Kalman滤波的姿态旋转误差角为0.6091°,标准差为0.3009°,能够有效的估计传感器量测噪声,并具有更高的姿态确定精度和稳定性. 相似文献
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Robust adaptive algorithm for nonlinear systems with unknown measurement noise and uncertain parameters by variational Bayesian inference 下载免费PDF全文
This paper studies an adaptive algorithm for the estimation problem of nonlinear systems with unknown or missing measurement noise and uncertain parameters using variational Bayesian (VB) inference. We combine VB inference with the Monte Carlo sampling technique to settle this problem. There are many cases of missing information, and because of the difficulty in obtaining the analytical results, the existing control methods for uncertain systems lack generality. We present a set of nonlinear recursive adaptive filtering algorithms that address the unknown parameters and probability density function. The proposed algorithms yield a separable variational approximation of the joint posterior distribution of noise parameters with uncertain parameters and states on each step separately. Estimation convergence and robustness against disturbances are guaranteed. A convergence result for VB inference is presented. Extensive simulation examples are provided to demonstrate the efficacy of the proposed algorithms. 相似文献
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卡尔曼滤波是惯导系统(INS)/GPS组合导航的主要算法之一,Sage-Husa算法是在卡尔曼滤波基础上,为减少系统噪声和量测噪声的不确定性对误差估计的影响而采用的自适应估计方法.对Sage-Husa算法提出了4条改进措施;并通过在3种数据扰动情形下的仿真计算发现,只对一类噪声做自适应估计更容易产生较大的偏差,对系统噪声和量测噪声两类噪声同时做自适应估计,其效果要优于只对一类噪声做自适应估计,把此现象定义为卡尔曼滤波的系统和量测噪声自适应估计的关联性.这个结果不同于一些文献的观点.此项研究对自适应卡尔曼滤波在INS/GPS组合导航的工程化应用有较高的实用价值. 相似文献
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基于极大似然准则和最大期望算法的自适应UKF 算法 总被引:8,自引:5,他引:3
针对噪声先验统计特性未知情况下的非线性系统状态估计问题,提出了基于极大似然准则和 最大期望算法的自适应无迹卡尔曼滤波(Unscented Kalman filter, UKF) 算法.利用极大似然准则构造含有噪声统计特性的对数似然函数,通 过最大期望算法将噪声估计问题转化为对数似然函数数学期望极大化问题,最终得到带次优递 推噪声统计估计器的自适应UKF算法.仿真分析表明,与传统UKF算法相比,提出的自适应UKF算法 有效克服了传统UKF算法在系统噪声统计特性未知情况下滤波精度下降的问题,并实现了系统噪 声统计特性的在线估计. 相似文献
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本文推广和改进了用虚拟噪声补偿模型误差的自适应滤波技术,虚拟噪声的时变均值和协方差用作者提出的时变噪声统计估值器估计.实现了线性离散系统的参数和状态的改进的两段互耦自适应Kalman滤波算法.数值模拟例子和实际例子证明了该算法的有效性. 相似文献
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固定阶数的分布式自适应滤波算法只有在待估计向量的阶数已知且恒定的情况下才能达到相应的估计精度,在阶数未知或时变的情况下算法的收敛性能会受到影响,变阶数的分布式自适应滤波算法是解决上述问题的有效途径。但是目前大多数分布式变阶数自适应滤波算法以最小均方误差(Mean square Error, MSE)准则作为滤波器阶数的代价函数,在脉冲噪声环境下算法的收敛过程会受到较大影响。最大相关熵准则具有对脉冲噪声的强鲁棒性,且计算复杂度低。为提高分布式变阶数自适应滤波算法在脉冲噪声环境下的估计精度,利用最大相关熵准则作为滤波器阶数迭代的代价函数,并将得到的结果代入固定阶数的扩散式最大相关熵准则算法,提出了一种扩散式变阶数最大相关熵准则(Diffusion Variable Tap-length Maximum Correntropy Criterion, DVTMCC)算法。通过与邻域的节点进行通信,所提算法以扩散的方式实现了整个网络的信息融合,具有估计精度高、计算量小等优点。仿真实验对比了在脉冲噪声下DVTMCC算法和其他分布式变阶数自适应滤波算法、固定阶数的扩散式最大相关熵准则算法的收敛性能。... 相似文献
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Aditya Tulsyan Biao Huang R. Bhushan Gopaluni J. Fraser Forbes 《Journal of Process Control》2013,23(4):516-526
On-line estimation plays an important role in process control and monitoring. Obtaining a theoretical solution to the simultaneous state-parameter estimation problem for non-linear stochastic systems involves solving complex multi-dimensional integrals that are not amenable to analytical solution. While basic sequential Monte-Carlo (SMC) or particle filtering (PF) algorithms for simultaneous estimation exist, it is well recognized that there is a need for making these on-line algorithms non-degenerate, fast and applicable to processes with missing measurements. To overcome the deficiencies in traditional algorithms, this work proposes a Bayesian approach to on-line state and parameter estimation. Its extension to handle missing data in real-time is also provided. The simultaneous estimation is performed by filtering an extended vector of states and parameters using an adaptive sequential-importance-resampling (SIR) filter with a kernel density estimation method. The approach uses an on-line optimization algorithm based on Kullback–Leibler (KL) divergence to allow adaptation of the SIR filter for combined state-parameter estimation. An optimal tuning rule to control the width of the kernel and the variance of the artificial noise added to the parameters is also proposed. The approach is illustrated through numerical examples. 相似文献
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针对传统自适应滤波算法对于非零均值非高斯噪声干扰环境下稀疏系统参数估计存在稳态精度低的问题,以变中心互相关熵为代价函数,引入比例更新机制,应用随机梯度法设计一种新的稀疏自适应滤波算法。变中心互相关熵的中心可位于任何位置,其可很好地匹配非零均值的误差分布,而比例更新机制为每个权值参数赋予可变的步长参数,因此可增强算法的跟踪能力。进一步设计在线学习方法来估计核宽度和中心位置,以提高算法性能。另外根据能量守恒关系研究了算法的收敛性。仿真实验结果表明,该算法相对于传统自适应滤波算法对于非零均值非高斯噪声环境下的稀疏参数估计具有明显的优越性和鲁棒性。 相似文献
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We show that a hierarchical Bayesian modeling approach allows us to perform regularization in sequential learning. We identify three inference levels within this hierarchy: model selection, parameter estimation, and noise estimation. In environments where data arrive sequentially, techniques such as cross validation to achieve regularization or model selection are not possible. The Bayesian approach, with extended Kalman filtering at the parameter estimation level, allows for regularization within a minimum variance framework. A multilayer perceptron is used to generate the extended Kalman filter nonlinear measurements mapping. We describe several algorithms at the noise estimation level that allow us to implement on-line regularization. We also show the theoretical links between adaptive noise estimation in extended Kalman filtering, multiple adaptive learning rates, and multiple smoothing regularization coefficients. 相似文献