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为了提高非线性变换的近似精度,提出了一种高阶无迹变换(High order Unscented Transform,HUT)机制,利用HUT确定采样点并进行数值积分去近似状态的后验概率密度函数,建立了高阶无迹卡尔曼滤波(High-order Unscented Kalman Filter,HUKF)算法.进一步的为了解决非线性、非高斯系统的状态估计问题,将HUKF与高斯和滤波(Gaussian Sum Filter,GSF)相结合,提出了一种高斯和高阶无迹卡尔曼滤波算法(Gaussian Sum High order Unscented Kalman filter,GS-HUKF),该算法的核心思想是利用一组高斯分布的和去近似状态的后验概率密度,同时针对每一个高斯分布采用高阶无迹卡尔曼滤波算法进行估计.数值仿真实验结果表明,提出的HUT机制与普通的无迹变换(Unscented Transform,UT)相比,具有更高的近似精度;提出的GS-HUKF与传统的GSF以及高斯和粒子滤波器(Gaussian Sum Particle Filter,GS-PF)相比,兼容了二者的优点,即具有计算复杂度低和估计精度高的特性. 相似文献
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基于高斯和均方根容积卡尔曼滤波的姿态角辅助目标跟踪算法 总被引:1,自引:0,他引:1
根据目标2维运动速度与姿态角的关系,该文提出一种姿态角辅助目标跟踪算法。在目标运动学基础上建立状态向量中包含姿态角的跟踪模型,实现姿态角对目标跟踪的辅助;针对基于模板匹配姿态角量测的噪声为非高斯情况,将均方根容积卡尔曼滤波引入到高斯和滤波框架下,提出新的高斯和均方根容积卡尔曼滤波算法,提高非线性非高斯处理能力,同时结合目标运动中姿态角的变化规律,建立姿态角分量不同的跟踪模型,通过模型切换实现机动姿态角的滤波。算法对姿态角量测进行滤波,同时实现了姿态角信息与位置信息的有效融合。仿真结果验证了该算法的有效性和正确性。 相似文献
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为改善非高斯背景噪声下的信号检测性能,提出了采用非线性阈值系统的信号检测算法.该算法首先利用阈值系统对接收信号进行预处理,其次采用最小平均错误概率准则对预处理后的信号进行检测,最后推导了所提检测算法的误码率解析表达式并给出仿真验证.理论分析和仿真结果表明:在高斯背景噪声下,线性最佳检测算法的检测性能优于所提检测算法;在非高斯背景噪声下,所提检测算法的检测性能较线性最佳检测算法有显著提升. 相似文献
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鲁棒的高斯和容积卡尔曼滤波红外目标跟踪算法 总被引:1,自引:0,他引:1
为提高恶劣测量环境下单站红外搜索与跟踪系统的跟踪性能,提出了一种鲁棒的高斯和容积卡尔曼滤波算法.首先,为改善滤波初值模糊问题,在容积卡尔曼滤波框架下将滤波器分为若干不同初值的子滤波器,利用似然函数逐步减小初值偏差较大的子滤波器权值;其次构建非线性程度判别量,在高非线性情况下将预测密度沿最大特征向量方向进行分割,提高滤波精度;最后利用等价权函数改善新息协方差,减小异常误差对滤波准确性和稳定性造成的影响.实验结果表明,不存在异常误差时,所提算法跟踪结果优于传统算法;存在异常误差时,传统滤波方法的精度明显降低,而所提算法依然能够得到准确可靠的跟踪结果. 相似文献
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基于EM算法的非高斯噪声参数估计 总被引:1,自引:1,他引:0
EM算法是一种从"不完全数据"中求解模型参数的极大似然估计的方法,在非高斯噪声的参数估计问题中是一种比较优秀的算法。非高斯噪声的参数估计问题的主要困难是充分统计量是不存在的,这意味着从观测空间到估计空间的映射依赖于这里试图估计的参数。在未知噪声概率密度的情况下,EM算法可以更准确地对非高斯噪声参数进行估计,估计方差接近C-R下界。 相似文献
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单雷达数据处理在民航空管自动化系统中起到基础性的作用,其航迹质量直接关系着自动化系统的准确性和可靠性。航迹状态滤波是单雷达数据处理中的难点,是实现平滑、稳定航迹的关键。本文以航迹状态滤波算法为切入点,介绍了广泛应用于自动化系统中的卡尔曼滤波算法。 相似文献
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论述使用Kalman滤波方法对雷达视频脉冲列进行分析和去交错,分析了Kalman滤波方法中随机抖动噪声和测量系统中的噪声对滤波结果的影响,并对结果进行了计算机仿真,同时给出了一种应用方法。 相似文献
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新型自适应Kalman滤波算法及其应用 总被引:5,自引:0,他引:5
为防止滤波发散和提高系统的实时性,提出了一种新的自适应Kalman滤波算法.该算法利用滤波异常判据获得一个滤波状态因子,通过滤波状态因子确定量测噪声协方差阵的值,在线调整噪声的统计特性实现自适应滤波.将该算法应用到惯导/双星组合导航系统中,并和常规Kalman滤波和简化的Sage-Husa自适应滤波算法进行仿真比较.仿真结果表明,在滤波精度与简化Sage-Husa自适应滤波相当的情况下,新算法简化了运算,提高了实时性. 相似文献