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目标定位跟踪的关键在于得到精确的定位数据,而要获取精确的定位数据取决于高效的滤波算法。无迹卡尔曼滤波由于具有定位精度高、算法复杂度低等特点,被广泛应用于非线性系统中。针对无迹卡尔曼滤波在目标运动状态突变时容易出现跟踪精度下降、目标丢失等问题,对传统无迹卡尔曼滤波算法进行优化和改进,通过将无迹卡尔曼滤波与IMM卡尔曼滤波算法相结合,利用IMM算法的鲁棒性有效提高了无迹卡尔曼滤波在目标机动运动时的跟踪精度,避免了目标丢失。实验仿真结果表明,IMMUKF算法具有很好的稳定性,可实现复杂的目标跟踪。 相似文献
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广义卡尔曼滤波(EKF)在进行数据处理时,仅对测距系统和量测方程作泰勒级数展开且仅保留线性项,因而EKF只适用于弱非线性对象的估计,被处理对象的非线性越强,引起的估计误差就越大,甚至会引起滤波发散。将无迹卡尔曼滤波(UKF)应用于非线性系统的目标处理。通过UKF在雷达测距中的应用和仿真结果分析表明,与EKF相比,UKF收敛快、对噪声适应能力更强且算法实现更简单。自适应无迹卡尔曼滤波（AUKF）可以对系统模型进行实时估计,通过分析知道无迹卡尔曼滤波算法满足实时性跟踪要求,实现了对运动目标的快速跟踪。 相似文献
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在对目标进行纯方位跟踪时,伪线性卡尔曼滤波算法是一种有效的跟踪滤波方法,该方法可以很好地对目标运动状态进行估计。通过仿真证明了该方法降低了对模型精度的要求,具有较好的稳定性。 相似文献
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针对非线性不等式状态约束滤波问题,提出一种基于内点法的不敏卡尔曼滤波算法。该算法在不敏卡尔曼滤波的基础上结合了优化算法的思想,采用内点优化法求解非线性不等式约束条件下的最优解。在算法实现过程中,引入障碍项,用无约束障碍函数近似化受约束目标函数,采用一个相当小的正数即障碍因子,通过序列极小化方法逐渐减小该障碍因子,经过迭代快速搜索出非线性不等式状态约束问题的近似最优解。对具有约束的航路跟踪系统进行实验仿真,实验结果表明新算法在处理非线性不等式状态约束滤波问题时,能够有效地提高状态估计精度,获得较高的滤波精度,且时间复杂度较低。 相似文献
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为了提高飞行姿态的测量精度,工程上一般使用滤波算法对测量数据进行滤波降噪处理,由于建立在线性递推估计框架之上的卡尔曼滤波算法在处理非线性问题时精度不佳,且无迹卡尔曼滤波算法无法保证正交且解算量大,于是容积卡尔曼滤波算法便应运而生了。由于采用了容积采样准则,其解算量仍然较大,为此本文基于乔列斯基分解原理改进了容积卡尔曼滤波的逆矩阵运算方法,使解算精度保持不变的同时能够大幅降低解算时间,为工程应用提供了一种参考。 相似文献
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易向东 《广东教育学院学报》2009,29(5):72-78
运动目标的参数估计是近代计算机视觉领域重要的研究课题．以运动车辆的序列图像为例来分析．考虑到跟踪运动车辆对实时性要求较高的特性,没有采用经典的最小二乘滤波和维纳滤波等,而采用了卡尔曼滤波方法,由于卡尔曼滤波在时域内进行,因此不需要保存更多的数据,使得跟踪结果实时输出。 相似文献
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许迅雷 《西安文理学院学报》2011,(2):57-60
在高斯噪声环境下,由于扩展卡尔曼滤波（EKF）在目标跟踪应用中精度低和可能出现的滤波发散,将无迹卡尔曼滤波（UKF）应用于非线性系统的目标跟踪.通过UKF在目标跟踪中的应用和仿真结果的分析比较表明,与EKF相比较,UKF收敛快、对噪声适应能力强,算法实现简单. 相似文献
9.
研究MPU9250多轴姿态传感器在无人机上的姿态信息采集,通过对九轴传感器内的陀螺仪,重力加速度计,磁力计的数据接收后,结合卡尔曼滤波算法对其数据进行精准的解算;搭建了一个无人机姿态模拟的物理实验平台,进行无人机运动状态下的信息采集;最后,在MATLAB的数据仿真下测试其性能。实验结果表明该方法可使无人机信息采集的精准度提升一倍。 相似文献
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卡尔曼滤波在信号处理与系统控制领域应用广泛,目前,正越来越广泛地应用于计算机应用的各个领域。为了更好地理解卡尔曼滤波的原理与进行滤波算法的设计工作,主要从两方面对卡尔曼滤波进行阐述:基本卡尔曼滤波系统模型、滤波模型的建立以及非线性卡尔曼滤波的线性化。最后,对卡尔曼滤波的应用做了简单介绍。 相似文献
11.
本文针对弹载加速度传感器量测误差较大的问题,提出应用卡尔曼滤波对弹丸轴向加速度传感器输出模型中的参数C进行估计。采用改进的质点弹道模型,建立卡尔曼滤波系统状态模型和以加速度传感器输出作为滤波过称中的量测值,推导并分析了相应的滤波公式,对轴向加速度实行了弹上动态标定。仿真结果表明,标定误差很小,其标定的比例系数C为一常数,和理论分析一致。 相似文献
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借助基于二阶高斯-马尔可夫异常位模型的重力异常协方差函数,得到了海洋重力测量中重力异常信号的状态方程．结合实际重力仪的系统状态方程和系统量测方程,提出了级联卡尔曼滤波方法,并将其应用于重力异常畸变信号的校正处理中．在信号处理过程中,首先采用卡尔曼逆滤波恢复含高频干扰的重力异常,然后采用自适应卡尔曼滤波,以重力异常状态方程为系统方程估计实际重力异常值,并与单一卡尔曼逆滤波器的处理结果进行了对比分析．仿真和试验表明,级联卡尔曼滤波方法和单一卡尔曼逆滤波都能在一定程度上减小重力异常信号的畸变,但在相同背景条件下,级联卡尔曼滤波方法的性能优于单一逆卡尔曼滤波． 相似文献
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为了探寻非线性、非高斯系统滤波的最优算法,运用Python搭建Monte Carlo仿真实验模型,观察了扩展卡尔曼滤波(EKF)、无迹卡尔曼滤波(UKF)、重要性重采样算法(SIR)和辅助粒子滤波(APF)的状态估计曲线,对比了仿真结果的RMSE平均值,对各种滤波算法进行性能评估.实验结果表明,EKF对于强非线性系统会出现滤波发散现象,APF比UKF和SIR有更好的跟踪准确性. 相似文献
14.
随着人造卫星的日益智能化,精确跟踪卫星的坐标和速度也越来越重要。然而,目前对空间目标的跟踪滤波研究主要集中在航天、天体测量等领域,在雷达数据处理领域则鲜有研究。本文针对雷达数据处理的特点,采用协议地球坐标系下的卫星运动模型分析比较了最小二乘法、扩展卡尔曼滤波法和不敏卡尔曼滤波法的性能。研究结果发现扩展卡尔曼滤波的费效比最好,适合用于空间目标的跟踪滤波。 相似文献
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随着人造卫星的日益智能化,精确跟踪卫星的坐标和速度也越来越重要.然而,目前对空间目标的跟踪滤波研究主要集中在航天、天体测量等领域,在雷达数据处理领域则鲜有研究.本文针对雷达数据处理的特点,采用协议地球坐标系下的卫星运动模型分析比较了最小二乘法、扩展卡尔曼滤波法和不敏卡尔曼滤波法的性能.研究结果发现扩展卡尔曼滤波的费效比最好,适合用于空间目标的跟踪滤波. 相似文献
16.
作为传统非线性估计方法的代表,扩展卡尔曼滤波(EKF)存在明显的缺陷.时于强非线性系统,无味滤波(UKF)由于选用有限个采样点获取系统的近似分布,并无需计算量测方程的Jacobian矩阵,显示出对非线性系统估计的优越性.本文选用了一个应用于航天器相对导航中的非线性估计的例子进行仿真,仿真表明UKF的滤波精度要优于EKF. 相似文献
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针对稳定平台工作中陀螺仪漂移问题,采用以陀螺仪角速度传感器的输出量作为观测量,建立陀螺仪漂移的数学模型和状态方程,然后利用卡尔曼滤波对含有噪声的测量数据进行滤波处理的方式改善漂移问题.仿真结果表明,该方式可以有效抑制陀螺仪信号中的扰动,提高陀螺仪稳定平台的工作精度. 相似文献
18.
卡尔曼滤波作为一种动态实时数据处理方法已经广泛应用于测量领域,介绍卡尔曼滤波方法在变形监测测量中滤波模型的建立、初值的确定和精度的评定方法,开发基于GNSS的桥梁变形监测系统,并结合具体工程应用实例说明。 相似文献
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引入一种动态性能较优的无偏导滤波器,针对其在GPS导航系统线性状态时的低精度表现,对单一的导航滤波器进行改进。采用一种组合滤波结构,根据GPS接收机的输出状态来进行线性及非线性滤波器的切换滤波。其中,线性滤波器采用优化的传统卡尔曼滤波器,并在仿真实验中验证其线性滤波优势;非线性滤波器采用了无偏导滤波器。车辆仿真实验表明,这种线性-非线性组合滤波器的误差低,运算量较小,整体滤波性能比单一滤波器高。 相似文献
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非线性系统卡尔曼滤波新方法 总被引：1，自引：0，他引：1
为了在非线性、非高斯系统估计中获得更好的精度,提出一种新的unscented卡尔曼滤波(UKF).采用确定性采样方法,通过选择unscented变换中的参数α＝0.85,β＝2和l＝0,确定出2n 1个σ点,使这些σ点完全符合非线性系统Yi＝F(Xi)的高斯随机变量的均值和方差.仿真结果表明:σ点通过实际的非线性系统Yi＝F(Xi)传递后,其后验均值和协方差可以达到泰勒展开式的三阶精度,广义卡尔曼滤波(EKF)只能达到一阶精度.该UKF滤波与EKF算法复杂度相近,但具有比EKF更好的估计精度. 相似文献