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基于UKF的参数和状态联合估计北大核心CHSSCDCSCDCSTPCD
作者：刘济顾幸生
发表期刊：华东理工大学学报（自然科学版） 2009年5期
关键词：模型失配不敏卡尔曼滤波联合估计滤波器参数
摘要：对于因模型参数失配造成的非线性系统状态估计不准确现象,采用基于不敏卡尔曼滤波(UKF)的参数和状态联合估计方法,即将未知模型参数和状态组成增广的状态向量,用UKF同时获得参数和状态估计值.通过一个离散非线性随机系统的蒙特-卡洛仿真,总结滤波器参数对联合估计器性能的影响及参数选择规律.最后将该方法应用于一个典型的化工反应过程,获得了较好的效果.
基于观测站机动的机载单站无源定位跟踪研究CSTPCD
作者：平殿发司文健苏峰
发表期刊：雷达科学与技术 2010年6期
关键词：无源定位观测器机动相位差变化率扩展卡尔曼滤波不敏卡尔曼滤波
摘要：运动单站对运动辐射源在利用相位差变化率进行跟踪时,需要满足更严格的可观测性要求,只有当观测站载机比目标具有至少高一次的已知机动运动才可能实现可观测性.针对目标匀速直线运动的情况,提出观测器加减速直线和匀速圆周两种机动运动方式,并通过非线性滤波算法对目标定位跟踪.给出了两种观测器机动情况下EKF和UKF的滤波结果,计算机仿真表明,两种情况都可以对目标进行定位跟踪,且与EKF算法相比较,UKF算法实现简单,在运算量不增加的同时有更好的定位与跟踪性能.
基于UKF的马尔可夫参数自适应IFIMM算法北大核心CSCDCSTPCD
作者：夏忠婷汪圣利武洋
发表期刊：现代雷达 2009年5期
关键词：不敏卡尔曼滤波马尔可夫参数自适应新息滤波器交互式多模型算法目标跟踪
摘要：给出了一种基于不敏卡尔曼滤波(UKF)的马尔可夫参数自适应的新息滤波器交互式多模型算法,较好地解决了非线性条件下机动目标跟踪的问题,可获得比基于扩展卡尔曼滤波的交互式多模型(IMM)算法和基于UKF的IMM算法更好的稳定性和计算精度,还避免了复杂的Jacobi矩阵运算;该算法结合了马尔可夫参数自适应和新息滤波器技术,实现了马尔可夫转移矩阵的自适应和量测噪声的减小.最后,通过Monte Carlo仿真进一步验证了该方法的正确性和有效性.
基于单极点反馈积累的三种目标跟踪算法CSTPCD
作者：李苏杨军闫世强
发表期刊：雷达科学与技术 2011年1期
关键词：卡尔曼滤波扩展卡尔曼滤波不敏卡尔曼滤波单极点反馈积累二次滤波
摘要：状态误差协方差矩阵和状态估计的精度直接影响卡尔曼滤波(KF)体系的滤波性能.为减小滤波误差,提高滤波精度,基于单极点反馈积累理论,提出了改进的三种滤波算法.该算法利用单极点反馈积累思想,通过综合当前时刻和过去时刻的信息来实现对待估计参数的良好逼近,更新卡尔曼滤波中的状态误差协方差矩阵和状态估计,来提高它们的估计精度,从而达到提高卡尔曼滤波总体性能的目的.理论分析和仿真结果验证了该算法的有效性.
基于动力学模型的弹道式再入弹道估计方法北大核心CSTPCD
作者：江晓东谢京稳郭军海
发表期刊：现代防御技术 2014年2期
关键词：再入目标动力学模型3RR不敏卡尔曼滤波
摘要：基于飞行器再入段的动力学模型,利用UKF对目标的弹道进行估计,并与传统的3RR法解算结果进行了比对.仿真结果表明,基于动力学方程的UKF法可有效地提高弹道式再入目标弹道的估计精度.
基于UKF-SOFNN的近距机动目标跟踪滤波算法北大核心CSTPCD
作者：魏高乐
发表期刊：现代防御技术 2011年5期
关键词：近距机动目标跟踪不敏卡尔曼滤波自组织模糊神经网络UKF-SOFNN滤波
摘要：对于多目标杂波环境中的机动目标跟踪,由于目标集群中各个目标间的空间距离可能小于探测器的空间分辨率,因而可能出现误跟、诱饵欺骗与杂波虚警等一系列严重后果.对此,提出一种综合运用UKF(不敏卡尔曼滤波)和SOFNN(自组织模糊神经网络)的UKF-SOFNN滤波跟踪算法,将机动目标模型视作严格的非线性系统,利用UKF-SOFNN对非线性参数的辨识能力提高对锁定机动目标的跟踪能力.仿真实例表明,该算法能有效地辨识目标群中的目标,并进行可靠的跟踪.
非线性滤波算法的性能分析
作者：万洋王首勇
发表期刊：空军雷达学院学报 2010年2期
关键词：扩展卡尔曼滤波不敏卡尔曼滤波粒子滤波扩展卡尔曼粒子滤波不敏粒子滤波
摘要：对目前非线性滤波的主要算法即扩展卡尔曼滤波、不敏卡尔曼滤波、粒子滤波、扩展卡尔曼粒子滤波和不敏粒子滤波的滤波模型、适用条件、性能进行了分析比较,给出了每种方法的计算复杂度.通过一个非线性非高斯模型进行了仿真,验证了这些算法的性能.
分布式2D雷达网的高度估计技术北大核心CSCDCSTPCD
作者：熊伟潘旭东彭应宁何友
发表期刊：信息与控制 2010年4期
关键词：雷达组网高度估计不敏卡尔曼滤波分布式
摘要：针对分布式2D雷达组网的高度估计问题,提出了一种基于雷达局部航迹的目标高度估计方法.2D雷达由于不能获得目标的高度信息,其所得到的局部估计将会存在一定的系统误差.本文利用两部2D雷达的局部估计建立关于目标高度所产生系统误差的非线性模型.在此基础上,采用unscented Kaiman filter(UKF)滤波方法实现对目标高度的实时估计.最后,采用蒙特卡洛仿真方法对新算法的性能进行分析.仿真结果表明,该方法的收敛速度较快,可以满足2…查看全部>>
基于平方根UKF的机载单站无源定位跟踪算法CSTPCD
作者：司记伟潘莉莉刘嗥
发表期刊：舰船电子工程 2011年2期
关键词：无源定位只测角相位差变化率不敏卡尔曼滤波扩展卡尔曼滤波
摘要：针对只测角机载无源定位跟踪具有收敛速度慢及定位误差大的缺点,在只测角定位跟踪模型中加入相位差变化率信息并在此基础上引入平方根不敏卡尔曼滤波(UKF)算法来实现定位与跟踪.仿真结果表明增加相位差信息能够改善定位性能,平方根UKF算法具有比EKF算更快的收敛速度和更高的收敛精度,实用性强.
基于RK-UKF算法的再入目标质阻比估计
作者：胡国旭姚汉英钱李昌孙文峰
发表期刊：空军雷达学院学报 2011年6期
关键词：再入目标龙格-库塔积分不敏卡尔曼滤波质阻比
摘要：针对再入目标质阻比实时估计的问题,根据目标的三维再入运动模型及量测模型,提出了一种基于龙格-库塔(Runge-Kutta)积分的不敏卡尔曼滤波(UKF)算法(RK-UKF)的再八目标质阻比估计方法,给出了RK-UKF算法与扩展卡尔曼滤波(EKF)算法和不敏卡尔曼滤波算法的仿真比较.仿真结果表明,RK-UKF算法可实现对再入目标的高精度跟踪和其质阻比快速稳定的估计.

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