渐消因子相关论文
针对常规容积卡尔曼滤波在GNSS/INS组合导航系统理论模型与实际模型不匹配情况下滤波精度下降甚至发散的问题，该文将强跟踪滤波理论......
干涉合成孔径雷达（Interferometry Synthetic Aperture Radar,In SAR）是伴随现代信息技术的发展顺势而生的一种雷达观测技术,它具有......
针对平方根容积卡尔曼滤波高斯混合概率假设密度 （Square Root Cubature Kalman Filter Gaussian Mixture Probability Hypothesis ......
目标跟踪技术普遍应用于军事与民用领域,而滤波算法是其重要组成部分,因此受到了广泛关注与研究。迭代扩展卡尔曼滤波(IteratedExt......
随着传感器技术不断更新,多目标跟踪技术随之快速发展。在复杂的多目标跟踪场景中,时变的目标数量和大量的杂波等因素都会致使基于......
配电网中各类噪声对相量测量产生较大影响,研究在高噪声环境下能够可靠检测并能快速跟踪电力信号突变的同步相量测量算法,对保证电......
为了改善数据突变情况下视觉/惯性组合导航中系统的估计精度及稳定性,本文提出了一种基于李群的自适应无迹卡尔曼滤波组合导航算法......
Kalman滤波时间尺度算法是一种实时的原子钟状态估计方法,在守时实验室具有重要实用价值。由于原子钟状态模型误差估计存在偏差,Ka......
为提高X射线脉冲星导航定轨精度,依据脉冲星导航原理,建立了X射线脉冲星自主导航系统的状态方程和观测方程,提出用强跟踪扩展Kalma......
光电经纬仪对目标跟踪时,目标突发机动时的跟踪效果较差。为此设计了一种带渐消因子的自适应"当前"统计模型。引入渐消因子增强其......
通过深入分析次优渐消因子的解算原理,提出了一种无须先验知识的多时变渐消因子估计方法,用于改进强跟踪卡尔曼滤波算法,并将其应......
针对强跟踪UKF算法与组合导航紧耦合系统模型不匹配、滤波性能不完善及滤波过程中迭代不稳定等问题,提出一种改进的强跟踪UKF滤波......
在非线性系统状态估计问题中,强跟踪求积分卡尔曼滤波算法在实现过程中由于对判断滤波发散的阈值设置较小,即使在系统正常情况下也......
针对标准容积卡尔曼滤波（CKF）在组合导航系统模型不确定情况下滤波精度下降甚至发散的问题,将奇异值分解（SVD）与CKF算法相结合,并引入......
本文将强跟踪滤波理论与多传感器数据融合技术相结合，提出基于强跟踪滤波器的多传感器状态与参数联合估计新算法；对拥有相同采样率的......
针对在系统不能确切建模或模型误差随时间改变等场合下，传统扩展卡尔曼滤波方法及其改进算法估计误差较大甚至引起滤波发散等问题，将......
针对＂当前＂统计模型算法跟踪弱机动目标性能较低的缺陷,在分析当前统计模型算法及滤波增益特性,参考了几种修正的当前统计模型算法思......
针对编队卫星自主相对导航过程中存在模型不确定性及噪声统计特性时变导致EKF滤波算法估计精度降低、鲁棒性较差的问题,以STF为理......
应用常规卡尔曼滤波器（KF）要求知道系统精确的数学模型和系统噪声与量测噪声的统计特性，才能获得理想的滤波效果，否则可能产生发散现象......
针对非定轨目标跟踪问题中过程噪声统计特性未知的特点,提出了一种实用的对过程噪声方差进行实时补偿的目标跟踪算法。该算法根据......
针对SINS(Strapdown Inertial Navigation System)/GPS组合导航系统中出现的滤波发散问题,研究自适应渐消卡尔曼滤波对于滤波发散......
针对目前强跟踪滤波器在电压暂态扰动检测方面,在强非线性系统下存在参数估计精度不够,高维滤波器模型下计算复杂等问题,结合STF和......
针对基于加性噪声模型的单信标测距定位算法不能精确表征距离观测量的实际特征,存在模型失配的问题,该文给出一种考虑乘性噪声特性......
针对航空发动自适应模型误差无法完全消除,可能导致参数估计结果严重偏离甚至滤波发散的问题,提出一种带渐消因子的卡尔曼参数估计......
渐消滤波具有控制状态模型误差影响的能力。在渐消滤波原理的基础上,提出了一种基于模糊控制理论的渐消滤波算法。该方法是基于预......
在海上进行探测水雷的试验中,常常因为船体的摇摆而使回波图像中目标的位置不固定,影响了水雷探测的准确性。研究基于Kalman滤波理......
北斗卫星导航系统是我国自主研发的卫星导航系统,具有地球静止轨道、倾斜地球同步轨道及中圆轨道三种卫星的混合星座,同时播发B1、......
对小区域人口数据的插补方法、平滑方法与预测方法进行详细研究,并针对小区域人口 时间序列数据结构变化快的特点,提出了一种基于......
将强跟踪滤波理论与多传感器数据融合估计方法相结合,提出基于强跟踪滤波器的多传感器数据融合估计新算法.对拥有相同采样率的分布......
针对弹道导弹的特点,研究了发射惯性系下GPS/SINS深组合导航下的一种强跟踪无迹卡尔曼滤波算法。该算法根据渐消的思想,通过引入多......
在对空间非合作目标天基测角卡尔曼滤波定轨中,目标机动会导致常规卡尔曼滤波器发散。提出一种无迹卡尔曼滤波(UKF)结合带次优渐消......
针对传统的EKF—IMM算法鲁棒性较差等问题，提出了一种基于强跟踪滤波器（STF）的交互式多模型算法。该算法通过引入强跟踪滤波器（STF）的渐......
传统的双机协同组网目标定位模型中，滤波方法大多为交互式多模型算法。交互式多模型算法的缺陷为需要目标机动先验模型，且模型个数的......
针对粒子滤波中重要性密度函数难以选取和粒子退化导致的计算精度下降的问题,提出一种新的自适应高斯粒子滤波算法。通过高斯混合......
为了提高感应电机无速度传感器矢量控制系统的性能,提出了一种强跟踪扩展卡尔曼滤波（STEKF）协同残差归一化（NR）的自适应转速估计方法。......
针对电能质量扰动实时分类的需求,提出了一种基于强跟踪滤波器和极限学习机的电能质量扰动分类方法。强跟踪滤波器通过引入渐消因......
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在多平台多传感器跟踪系统中，提出一种带渐消因子的偏差配准和目标跟踪算法，结合配准偏差和目标状态形成扩维状态变量以构造新的偏差......
为提升平方根容积卡尔曼滤波（SRCKF）算法在单站无源跟踪中对机动目标的跟踪性能，提出一种强跟踪修正SRCKF算法。利用标准卡尔曼滤波对......
针对机动目标跟踪过程观测矩阵病态导致扩展卡尔曼滤波算法跟踪效果不佳的问题,提出一种自适应渐消有偏扩展卡尔曼滤波算法。该算......
ue＊M＃’＃dkB4＃＃8＃”专利申请号:00109“7公开号:1278062申请日:00.06.23公开日:00.12.27申请人地址:（100084川C京市海淀区清华园申请人:清......
在空间目标跟踪问题中,目标机动导致的模型不匹配问题会导致滤波算法出现滞后现象。为了对空间机动目标进行快速跟踪,在平方根容积......
针对平方根容积卡尔曼滤波器（SRCKF）在定位系统船舶模型不确定时存在滤波精度下降甚至发散的问题,提出了一种具有强跟踪性能的SRCKF......
期刊
自适应渐消卡尔曼滤波采用渐消因子抑制滤波器的记忆长度,当系统模型和噪声模型建立不准确时,能够有效地抑制滤波器的发散。但是现......
基于GPS/SINS组合导航系统的模型不准确,或者量测噪声多变所产生的滤波发散问题,研究了自适应渐消卡尔曼滤波对于滤波发散的抑制作......
给出了两种渐消滤波解及其相应的原则,介绍了自适应抗差滤波原理和相应的解,分别从原理和解的表达式上分析了两种渐消滤波和自适应......
提出了一种自适应强跟踪容积卡尔曼滤波算法(ASTSCKF),该算法在平方根容积卡尔曼滤波算法(SCKF)步骤中引入强跟踪滤波器(STF),通过......
