基于角度约束采样的单站无源定位混合粒子滤波算法

为实现固定单站对运动辐射源的快速定位,该文给出了一种基于角度约束采样的混合粒子滤波算法。该算法从EKF(Extended Kalman Filter)滤波得到建议分布,利用角度测量对状态变量的约束关系从建议分布产生所需粒子,可以减少粒子滤波用于高维情况时所需的粒子数目,改善滤波性能,降低运算成本。结合利用多普勒变化率和角度测量的单站定位方法,与EKF,UKF(Unscented Kalman Filter)以及一般混合粒子滤波算法的仿真比较表明,该算法在滤波收敛速度、跟踪精度以及稳定性方面优于其它算法,估计误差更接近Cramer-Rao下界。     

基于角度约束采样的单站无源定位混合粒子滤波算法

为实现固定单站对运动辐射源的快速定位,该文给出了一种基于角度约束采样的混合粒子滤波算法。该算法从EKF（Extended Kalman Filter）滤波得到建议分布,利用角度测量对状态变量的约束关系从建议分布产生所需粒子,可以减少粒子滤波用于高维情况时所需的粒子数目,改善滤波性能,降低运算成本。结合利用多普勒变化率和角度测量的单站定位方法,与EKF,UKF（Unscented Kalman Filter）以及一般混合粒子滤波算法的仿真比较表明,该算法在滤波收敛速度、跟踪精度以及稳定性方面优于其它算法,估计误差更接近Cramer—Rao下界。     

基于施密特正交变换UKF的单站无源定位算法

在单站无源定位系统中,UKF算法由于采用UT变换,算法的性能虽然要优于EKF及衍生算法,但是增加了计算量。为了减小UKF算法的计算量,易于算法的实时实现,提出了一种基于施密特正交变换的UKF滤波算法。该算法在遵循采样点选取准则的前提下,对所选取的采样点进行施密特正交变换,减少了采样点的数量。计算机仿真结果表明,该算法在保证定位跟踪滤波精度的前提下减小了计算量,提高了计算效率。     

简化UKF在非合作式单站无源目标跟踪中的应用

根据非合作式单站无源目标定位跟踪的模型,对标准的UKF算法进行了简化,提出了一种SUKF（simplified unscented kalman filter）算法,并将其应用于非合作式单站无源目标跟踪。仿真分析表明,与传统的EKF相比,该算法在滤波精度上有显著的提高;与标准UKF相比,该算法不仅保持了与UKF相同的滤波精度,而且其时间复杂度较UKF大为降低,更适合于实时性强的场合应用。     

采样滤波算法在单站无源定位中的应用

讨论了用采样的方法近似非线性分布来解决无源定位中的非线性问题,提出了一种简单的正则粒子滤波,克服了标准粒子滤波用于单站无源定位中出现的粒子贫乏现象,将粒子滤波成功应用到无源定位中,计算机仿真表明该算法的定位精度较Unscented卡尔曼滤波（UKF）有一定的提高。     

UKF滤波在农业车载北斗导航系统中的应用

我国自主研制的北斗卫星导航系统已开始应用于农业机械自动导航。针对广泛研究的无源北斗定位系统,由于定位接收机本身误差、环境噪声以及人为干扰等因素的影响,而导致相应的量测序列出现某些粗大的错误数据,使得导航定位不精确。用无迹卡尔曼滤波算法UKF(Unscented Kalman Filter)实现农业车载导航系统的非线性状态估计,避免了EKF方法的线性化近似过程及其引入的线性化截断误差,提高了算法的收敛速度和载体的定位精度。文中针对基于BD导航定位的喷雾机,对车载BD系统进行当前统计建模,用EKF和UKF方法分别进行了滤波仿真。仿真结果表明:在车载导航状态估计中,UKF滤波方法优于EKF滤波方法,定位精度可以达到1米左右。     

基于空频域信息的简化UKF算法研究

针对无源定位必须实现快速和稳定定位跟踪的要求,在传统定位方法基础上引入角度变化率和多普勒频率变化率信息;在此基础上提出了一种基于空频域信息的简化不敏卡尔曼滤波(UKF)算法并对其定位性能进行分析;仿真结果表明简化的UKF算法在大大降低运算量(和EKF算法相当)的同时能保持和标准UKF算法同样的定位性能并且要明显优于EKF算法;增加高精度的角度变化率和多普勒频率变化率信息能够显著改善定位性能.     

基于UPF的GPS/SINS组合导航系统设计

建立了GPS/INS非线性误差模型,利用UPF滤波算法实现了该组合系统定位功能,一方面针对UKF估计误差协方差极易非正定的问题进行了正定化处理;另一方面在粒子滤波环节针对重采样导致的粒子多样性降低的问题,增加了MCMC移动步骤.实验结果表明:应用UPF实现的组合导航系统定位精度明显优于EKF和UKF,且定位误差波动幅度较小,既能够满足非线性系统的导航精度要求,又能够满足定位系统对滤波稳定性的要求.     

利用空频域信息的固定单站无源定位跟踪算法

针对固定单站无源定位必须实现快速和稳定定位跟踪的要求,在传统定位方法基础上引入角度变化率和多普勒频率变化率信息;在此基础上提出了一种基于空频域信息的不敏卡尔曼滤波(UKF)算法并结合应用背景对标准UKF算法作了改进,详细分析了其定位性能并与扩展卡尔曼滤波(EKF)算法进行比较;仿真结果表明UKF算法的定位性能要明显优于EKF算法,具有更快的收敛速度和更高的收敛精度;增加高精度的角度变化率和多普勒频率变化率信息能够显著改善定位性能。     

UKF算法在单站无源定位与跟踪中的应用

提出了相位差与无迹卡尔曼(UKF)算法相结合的单站无源定位方法。把2个相互正交的相位干涉仪测量出目标辐射电磁波的相位差信息作为观测量,采用UKF滤波算法加以处理,对粗略定位结果进行修正和平滑,逐步估计出目标的位置和速度,来实现对辐射源目标的快速高精度无源定位。UKF与传统的EKF滤波算法相比,不用计算雅克比矩阵,实现简单,且有更高收敛速度和定位精度。     

正则化粒子滤波在水下目标跟踪中的应用

针对传统卡尔曼滤波(KF)及扩展卡尔曼滤波(EKF)在非线性目标跟踪模型中,跟踪精度较差的问题,本文给出了一种基于正则化粒子滤波(RPF)的水下目标跟踪算法。文中在一种模拟水下目标跟踪环境的非线性动态模型中对所提出的算法进行了仿真试验,并将其跟踪性能与扩展卡尔曼滤波和标准粒子滤波算法(PF)进行了比较。仿真结果表明,PF算法比EKF算法滤波精度更高,RPF的跟踪性能优于PF和RPF,而且随着粒子数的增加,PF和RPF的跟踪性能也不断提高。     

大失准角下SINS的KF/EKF2混合滤波对准

针对捷联惯导系统(SINS)大失准角下滤波对准过程中非线性滤波器状态维数过大的问题,提出了一种基于模型分解的卡尔曼滤波/二阶扩展卡尔曼滤波(KF/EKF2)混合滤波方法,将基于欧拉平台误差角的非线性滤波模型分解为线性部分和非线性部分,分别采用线性KF滤波和非线性EKF2滤波处理,并且设计了混合滤波的滤波步骤。实验结果表明,KF/EKF2混合滤波算法在计算量、实时性及精度等方面优于最常用的无迹卡尔曼滤波(UKF)和EKF2滤波。     

Novel Simplex Unscented Transform and Filter

In this paper,a new simplex unscented transform（UT）based Schmidt orthogonal algorithm and a new filter method based on this transform are proposed.This filter has less computation consumption than UKF（unscented Kalman filter）,SUKF（simplex unscented Kalman filter）and EKF（extended Kalman filter）.Computer simulation shows that this filter has the same performance as UKF and SUKF,and according to the analysis of the computational requirements of EKF,UKF and SUKF,this filter has preferable practicality value.Finally,the appendix shows the efficiency for this UT.     

基于广义UT变换的交互式多模型粒子滤波算法

 针对粒子滤波中重采样过程与优化提议分布的处理方式导致的粒子溃退和算法实时性下降问题,通过广义UT变换原理和卡尔曼滤波预测更新机制的引入,实现当前量测信息对于状态估计结果的直接优化,给出了一种基于广义UT变换的粒子滤波算法。另外,将改进后算法与交互式多模型相结合,进而提出了一种基于广义UT变换的交互式多模型粒子滤波算法．理论分析和仿真结果表明：新算法在计算复杂度方面与标准粒子滤波相近,在滤波精度方面优于标准粒子滤波及其改进算法．     

基于无味粒子滤波的动态场景下高机动目标跟踪

针对传统粒子滤波的目标跟踪算法存在粒子退化问题,提出了基于无味粒子滤波(UPF)的目标跟踪算法。为了将当前观测信息融入,采用无味卡尔曼滤波(UKF)生成粒子滤波的提议分布,以改善滤波效果。针对目标在机动过程中引起的视觉形变以及背景的变化,又采用了颜色直方图作为目标的颜色分布模型,并与UPF相融合。仿真结果表明,该算法对动态场景下的高机动目标有较好的跟踪效果。     

一种改进的EKPF算法在固定单站无源定位中的应用

本文针对EKPF算法在固定单站无源定位目标跟踪的应用中运算量大、实时性差的问题,通过对部分粒子进行EKF采样,将EKPF算法进行改进,改进的EKPF算法不仅有效降低了运算量,同时增加了粒子的多样性,使粒子集更能体现概率密度函数的真实分布。Matlab仿真表明,与传统的EKPF算法相比,改进算法在保证滤波性能基本不变的前提下,算法运算量大幅下降。     

基于模糊聚类和粒子滤波目标跟踪算法研究

针对非线性的目标跟踪采用了基于模糊聚类和粒子滤波的混合跟踪算法,取得了优于卡尔曼滤波跟踪的良好效果.首先利用模糊C均值聚类算法对采集的数据进行基于目标的隶属度的分类,然后利用粒子滤波算法对目标进行位置估计.仿真结果表明:非线性视频跟踪中混合算法对目标的跟踪效果要好于卡尔曼滤波算法,降低了跟踪误差.     

基于UKF的单站无源定位与跟踪算法

单站无源定位与跟踪系统观测方程的非线性性决定了定位与跟踪中必须采用非线性滤波技术.MGEKF等非线性滤波方法本质上都属于扩展卡尔曼滤波算法,都存在由于线性化误差而导致滤波器稳定性差等问题.基于unscented变换的UKF算法不存在线性化误差,具有更好的稳定性,但由于协方差估计不足,导致收敛速度较慢.该文基于UKF算法提出了一种迭代UKF(IUKF)算法,通过对状态和协方差的迭代估计,改善了UKF协方差估计不足的问题.仿真结果表明在不同的参数测量精度条件下,IUKF算法既保持了较好的稳定性又提高了算法的跟踪精度和收敛速度.