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在处理目标跟踪等动态系统实时估计问题中,通常采用EKF作为状态估计方法提高估计精度。由于EKF进行非线性估计存在一些缺陷,将系统进行线性化近似存在估计误差,从而影响目标跟踪的精度。为了获得更高的估计精度,介绍了几种非线性滤波算法,包括unscented卡尔曼滤波算法、简单粒子滤波算法以及无味粒子滤波算法(UPF)。分析了这几种算法的原理和实现,对各种算法的适应性进行了比较。通过目标跟踪仿真实验,表明UKF、PF较EKF估计精度和收敛速度有所提高。 相似文献
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闪烁噪声是一种非高斯噪声.为了提高闪烁噪声下多机动目标跟踪的精度,在交互多模型IMM(Interacting Multiple Models)算法的基础上将非线性非高斯系统滤波算法——粒子滤波与IMM算法相结合,采用无味粒子滤波UPF(Unscented Particle Filter)代替IMM算法中各模型的卡尔曼滤波,提出了一种UPF—IMM算法,并应用该算法代替传统IMM_JPDA数据关联方法中的IMM部分,解决了闪烁噪声环境下的多目标跟踪问题,实验结果表明该算法可以明显地提高跟踪精度. 相似文献
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针对水下被动目标跟踪的非高斯噪声环境和弱可观性的特点,提出了将粒子滤波算法应用于水下被动目标跟踪中的非线性问题,克服了常规的线性化方法易发散且跟踪精度低、误差大的缺点.仿真结果表明:粒子滤波算法提高了滤波的稳定性,跟踪精度优于扩展卡尔曼滤波算法和无迹卡尔曼滤波算法,收到了良好的效果,具有较高的实用价值. 相似文献
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基于状态估计法的陀螺仪/星敏感器组合卫星姿态测量系统,采用传统卡尔曼滤波算法进行状态估计。但由于卡尔曼滤波算法存在较大误差,因此提出采用超平面调整卡尔曼滤波器的方法提高估计精度。通过仿真证明,该方案既能抑制滤波发散,又能提高卫星姿态确定系统估计精度。 相似文献
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为定量分析内河船舶导航系统的跟踪性能,建立基于GPS/DR组合信息的船载导航系统非线性模型,以该模型作为系统模型,采用附有航向约束参考条件的自适应无迹变换卡尔曼滤波算法,推导得出非线性导航滤波器的滤波方程。按照船载目标的实际非线性模型进行演化时,采用此算法能够较好地实现非线性函数后验信息与估计误差的拟合。仿真结果表明,此算法比以往扩展卡尔曼滤波类算法在减少运算量和提高跟踪效果方面改善明显,具有良好的实用性。 相似文献
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一种双基阵纯方位机动目标被动跟踪方法 总被引:1,自引:0,他引:1
利用2部被动声呐基阵获取的目标方位信息对水中机动目标的跟踪实质是一个非线性状态估计问题,由于观测方程的非线性性,滤波环节不可避免地要用到非线性滤波算法.以往解决此问题的方法是在基于交互多模型(IMM)算法并在其滤波环节应用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法.然而,EKF算法在计算滤波误差协方差阵时没有融入当前观测信息.为此提出在原方法的基础上用其改进算法即修正协方差扩展卡尔曼滤波(MCEKF)算法取代EKF算法,以改善跟踪性能,从而得到一种新的方法.经仿真验证了所提方法的正确性和有效性. 相似文献
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在多站测角的被动目标跟踪中,目标的状态与角度量测值之间存在非线性关系,现有的方法主要是对其进行线性化,但线性化过程会带来滤波精度的下降,甚至会产生滤波发散而丢失目标.无迹变换卡尔曼滤波器(Unscented Kalman Filter,UKF)通过产生采样sigma点对系统状态进行逼近,可以较好地解决这一问题.将UKF应用到多站测角被动目标跟踪问题中,并通过仿真试验证实了算法的有效性. 相似文献
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介绍了无线传感器网络电子航标节点测距定位的定位原理和算法.针对该定位算法的非线性方程组求解问题,依据UKF算法,用一个最小的样本点集来近似系统状态的分布函数.实现了当系统按实际的非线性模型演化时,对非线性函数的后验均值与方差的很好拟合.仿真结果表明,用UKF算法的节点定位估计精度在5%以内.可见,它在解决非线性机动目标跟踪问题时有比较好的跟踪性能和滤波结果. 相似文献
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《船舶与海洋工程学报》2019,(4)
Monitoring and evaluating the health parameters of marine gas turbine engine help in developing predictive control techniques and maintenance schedules. Because the health parameters are unmeasurable, researchers estimate them only based on the available measurement parameters. Kalman filter-based approaches are the most commonly used estimation approaches; however, the conventional Kalman filter-based approaches have a poor robustness to the model uncertainty, and their ability to track the mutation condition is influenced by historical data. Therefore, in this paper, an improved Kalman filter-based algorithm called the strong tracking extended Kalman filter(STEKF) approach is proposed to estimate the gas turbine health parameters. The analytical expressions of Jacobian matrixes are deduced by non-equilibrium point analytical linearization to address the problem of the conventional approaches. The proposed approach was used to estimate the health parameters of a two-shaft marine gas turbine engine in the simulation environment and was compared with the extended Kalman filter(EKF) and the unscented Kalman filter(UKF). The results show that the STEKF approach not only has a computation cost similar to that of the EKF approach but also outperforms the EKF approach when the health parameters change abruptly and the noise mean value is not zero. 相似文献
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把一种基于stirling内插公式的插值滤波器(DDF),应用于单站外辐射源无源定位中的非线性滤波问题。与传统扩展kalman滤波(EKF)相比,插值滤波器避免了非线性方程泰勒展开求解的过程,同时实现复杂性和计算量都很小。计算机仿真表明,一阶插值滤波(DD1)滤波精度相当EKF,而二阶插值滤波(DD2)滤波精度接近甚至略优于无轨迹kalman滤波(UKF)。 相似文献
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为了实现高灵敏度的软件接收机,提出了一种基于UKF的GPS L1 C/A码微弱信号跟踪算法.该算法使用UKF实现了微弱信号的L1 C/A码和载波跟踪.通过构建模型,建立方程,并通过采用仿真噪声干扰下的微弱GPS C/A 中频信号对该算法进行实验性能分析.仿真实验结果表明,UKF算法可以实现对载波相位跟踪、载波频率跟踪以及码相位跟踪性能的改善,并且大大简化了计算的复杂度,具有较高的跟踪灵敏度和精度,是一种适合软件接收机实现的算法. 相似文献
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利用DOA和TOA对运动辐射源的单舰无源定位 总被引:3,自引:0,他引:3
采用最优加权最小二乘估计和卡尔曼滤波算法,讨论了利用目标到达角和到达时间测量数据对运动目标进行单舰无源定位与跟踪的方法,经计算机仿真证明,该方法在无源定位系统中有一定的参考价值。 相似文献