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基于CKF 的分布式滤波算法及其在目标跟踪中的应用
针对已有基于Sigma 点信息滤波的分布式滤波算法, 其性能易受参数影响而导致应用范围受限的问题, 以
容积卡尔曼滤波
(CKF) 为基础, 利用信息滤波和平均一致性理论提出一种分布式CKF 算法. 该算法在保持分布式滤波优良特性(即可扩展性和对节点故障强鲁棒性) 的同时, 兼具CKF 的高滤波精度和强稳定性. 仿真结果表明了所提出算法的有效性, 与分布式Unscented 卡尔曼滤波(UKF) 算法相比, 该算法显著提高了目标跟踪的精度和稳定性.
2021-12-27 18:38:58
237KB
分布式估计|容积卡尔曼滤波|平均一致性|目标跟踪
1
基于不确定模型误差系统的变分贝叶斯STCKF
强跟踪
容积卡尔曼滤波
器在对含有模型误差和时变噪声的非线性系统进行滤波时, 容易出现性能降低甚至发散. 鉴于此, 提出一种基于变分贝叶斯的强跟踪
容积卡尔曼滤波
算法. 该算法运用虚拟噪声法补偿模型误差, 假设虚拟噪声均值非零, 且满足高斯分布, 虚拟噪声方差服从逆gamma分布, 在强跟踪
容积卡尔曼滤波
器估计状态的同时, 采用变分贝叶斯推理估计虚拟噪声参数. 仿真结果表明, 所提出算法对含模型误差与时变噪声的非线性系统具有较好的估计精度, 相比于自适应算法具有更强的鲁棒性.
2021-12-13 22:16:33
227KB
强跟踪滤波器 容积卡尔曼滤波器 模型误差 时变噪声 虚拟噪声法 变分贝叶斯理论
1
平方根
容积卡尔曼滤波
算法及其应用
平方根
容积卡尔曼滤波
算法及其应用
2021-11-25 11:10:10
810KB
研究论文
1
高阶球面单形—径向容积求积分卡尔曼滤波算法
为了进一步提高非线性卡尔曼滤波算法的估计精度,提出一种高阶球面单形—径向容积求积分卡尔曼滤波(HDSSRCQKF,high-degree spherica1 simp1ex-radia1 cubature quadrature Ka1man fi1ter)算法。将非线性函数的高斯加权积分分解为球面积分和径向积分,采用基于正则单形变换群的七阶球面单形准则计算球面积分,使用高阶高斯—拉盖尔求积分准则计算径向积分,推导出高阶球面单形—径向容积求积分准则。从该准则中提取出容积点及其相应权值的一般计算方法,并利用该计算方法给出非线性卡尔曼滤波框架下高阶球面单形—径向容积求积分卡尔曼滤波的具体计算步骤。数值仿真实验结果表明,所提算法具有比高阶
容积卡尔曼滤波
更高的估计精度,在信道估计与均衡、语音增强和混沌通信等领域具有一定的应用价值。
2021-10-22 12:02:04
1.05MB
容积卡尔曼滤波
高斯—拉盖尔求积分
球面单形
非线性
1
容积卡尔曼滤波
用
容积卡尔曼滤波
完美实现的一个程序
2021-09-10 10:52:56
1KB
容积卡尔曼
1
一种自适应变分贝叶斯
容积卡尔曼滤波
方法
一种自适应变分贝叶斯
容积卡尔曼滤波
方法
2021-09-04 08:59:30
838KB
研究论文
1
平方根
容积卡尔曼滤波
CKF 及UKF和EKF
包含平方根
容积卡尔曼滤波
(CKF),无迹卡尔曼滤波(UKF),扩展卡尔曼滤波(EKF)的matlab仿真程序。
2021-08-19 08:13:50
2KB
容积
卡尔曼
CKF
1
基于Drift-Ah积分法的CKF估算锂电池SOC
锂电池荷电状态(SOC)是反映电池使用情况的重要参数之一.在锂电池实际工作过程中,电流传感器测量时的漂移电流会对SOC估计精度造成很大影响.对此,提出一种加入漂移电流的Drift-Ah积分法,建立SOC的噪声组合模型,并采用
容积卡尔曼滤波
算法(CKF)实现锂电池的SOC估计.最后,对锂电池进行模拟工况实验,仿真结果表明,所提出的估计算法可以有效抑制漂移电流的干扰,精度高且复杂度低.
2021-06-29 15:40:33
424KB
锂电池 荷电状态 漂移电流 Drift-Ah积分法 噪声组合模型 容积卡尔曼滤波器
1
平方根
容积卡尔曼滤波
方法
非常好的文章,描述得理论比较清楚,希望有用。
2021-05-17 21:17:30
255KB
平方根
容积
卡尔曼滤波
1
四元数平方根
容积卡尔曼滤波
的姿态估计
四元数平方根
容积卡尔曼滤波
的姿态估计
2021-05-17 20:56:34
413KB
四元数
1
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