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基于无迹卡尔曼滤波与遗传算法相结合的车辆状态估计 预览
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作者 周卫琪 齐翔 +1 位作者 陈龙 徐兴 《汽车工程》 EI CSCD 北大核心 2019年第2期198-205,共8页
针对汽车状态估计中过程噪声和量测噪声统计特性不确定的状况,通过UKF算法与遗传算法相结合,提出一种新的自适应滤波算法,以降低噪声对估计结果的干扰。为达到较高的精度,建立了7自由度非线性车辆动力学模型,结合“魔术公式”轮胎模型... 针对汽车状态估计中过程噪声和量测噪声统计特性不确定的状况,通过UKF算法与遗传算法相结合,提出一种新的自适应滤波算法,以降低噪声对估计结果的干扰。为达到较高的精度,建立了7自由度非线性车辆动力学模型,结合“魔术公式”轮胎模型对汽车行驶过程中的纵、侧向速度、轮胎力和质心侧偏角分别进行了估计。在利用UKF对汽车状态参数进行估计的同时,引入遗传算法,根据适应度函数对过程噪声和量测噪声进行寻优,实现了噪声的自适应作用,估计精度大幅提高。仿真和道路模拟试验的结果表明,UKF结合遗传算法的方法,能提高估计精度且具有很好的抗干扰性。 展开更多
关键词 车辆 状态估计 UKF算法 遗传算法 魔术公式
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基于UKF的结构动荷载识别方法与试验验证 预览
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作者 郭丽娜 宋开明 +1 位作者 张延哲 丁勇 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2019年第3期67-74,共8页
结构荷载识别是结构动力系统反问题研究的一个重要方面,而实际工程结构动力荷载的有效识别对结构设计、维护和加固具有重要的指导意义。利用基于UKF算法的两种荷载识别方法,即基于荷载时程正交分解的间接荷载识别法和直接荷载识别法,对... 结构荷载识别是结构动力系统反问题研究的一个重要方面,而实际工程结构动力荷载的有效识别对结构设计、维护和加固具有重要的指导意义。利用基于UKF算法的两种荷载识别方法,即基于荷载时程正交分解的间接荷载识别法和直接荷载识别法,对一单自由度滞回非线性剪切模型进行数值仿真模拟,验证了直接荷载识别法应用于单自由度非线性模型荷载识别的合理性和有效性。对抗震实验室振动台进行空台加载,通过无线传感器测量振动台台面动力响应,利用UKF算法识别地震模拟振动台的刚度和阻尼参数。在已识别参数的基础上,采用直接荷载识别法对外部激励进行识别,并针对出现漂移现象的识别结果提出了位移-加速度联合观测值和噪声水平自适应评估两种直接扩展状态量的荷载识别方法,改善了识别过程的收敛性。 展开更多
关键词 动荷载识别 UKF算法 地震模拟振动台 无线传感器 漂移
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装备模拟电路UKF-WRNN软故障诊断 预览
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作者 郭峰 王春兰 +1 位作者 李胜厚 杨国洲 《火力与指挥控制》 CSCD 北大核心 2018年第7期175-180,共6页
为提高装备模拟电路的软故障诊断能力,在构建多分辨率变换样本基础上,提出一种应用改进UKF算法训练小波RBF神经网络(WRNN)软故障诊断方法。它引入基于方差膨胀原理的自适应因子,改善UKF算法性能;并利用改进UKF算法优化估计WRNN参数,... 为提高装备模拟电路的软故障诊断能力,在构建多分辨率变换样本基础上,提出一种应用改进UKF算法训练小波RBF神经网络(WRNN)软故障诊断方法。它引入基于方差膨胀原理的自适应因子,改善UKF算法性能;并利用改进UKF算法优化估计WRNN参数,建立多分辨率变换样本集的故障诊断模型;再由所建模型对各种故障模式进行诊断判定。Sallen-Key带通滤波器的仿真测试表明,该方法收敛速度快,诊断准确率高,进而验证了其可行性和有效性。 展开更多
关键词 小波 RBF神经网络 UKF算法 模拟电路 故障诊断
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电动汽车电池SOC的估计 预览
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作者 王建南 张奎 荀锦锦 《安徽理工大学学报:自然科学版》 CAS 2018年第2期22-27,共6页
为了解决电动汽车电池荷电状态估算不准确的问题,以最常用的磷酸铁锂电池作为研究对象,以二阶RC等效电路作为电池模型,对模型参数进行在线识别,采用无迹卡尔曼滤波算法估算电池SOC,并与理想状态下AH法计算得到SOC进行比较。MATLA仿真结... 为了解决电动汽车电池荷电状态估算不准确的问题,以最常用的磷酸铁锂电池作为研究对象,以二阶RC等效电路作为电池模型,对模型参数进行在线识别,采用无迹卡尔曼滤波算法估算电池SOC,并与理想状态下AH法计算得到SOC进行比较。MATLA仿真结果表明,UKF算法的估计结果与AH法的结果大致相同,说明UKF算法对SOC的估算具有相当高的精度,高精度工程中具有一定的应用价值。 展开更多
关键词 电池SOC 电池模型 参数识别 UKF算法 AH法
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基于UKF的磷酸铁锂电池电荷状态估算策略
5
作者 高晋 艾田付 +1 位作者 徐新法 王盼盼 《电子测量技术》 2018年第3期12-16,共5页
电动车电池的电荷状态(SOC)准确估计是整个电池管理系统(BMS)安全充放电的基础。考虑到拓展卡尔曼滤波算法(EKF)在对非线性系统估计SOC时存在线性近似化导致误差较大,故提出了一种无味卡尔曼滤波算法(UKF),结合一种磷酸铁锂... 电动车电池的电荷状态(SOC)准确估计是整个电池管理系统(BMS)安全充放电的基础。考虑到拓展卡尔曼滤波算法(EKF)在对非线性系统估计SOC时存在线性近似化导致误差较大,故提出了一种无味卡尔曼滤波算法(UKF),结合一种磷酸铁锂电池的2阶RC模型进行实验并参数辨识,对电池SOC进行了估算。以初值确定的安时积分法估计值作为标准值,对初始SOC为60%与100%两种不同情况,通过MATLAB分别仿真验证EKF与UKF的SOC估计准确性,结果表明:对不同初值的SOC估计,UKF算法比EKF算法在精度上均有了一定的提高,误差控制也在较小范围之内,误差由大至小的修正时间也较短,具有更好适应性。 展开更多
关键词 电动车 磷酸铁锂电池 SOC估计 二阶RC模型 EKF算法 UKF算法
火星探测器捕获段天文自主导航方案设计 预览
6
作者 明轩 王新龙 李群生 《航空兵器》 2017年第3期41-46,共6页
火星探测器捕获段的导航精度直接决定火星探测任务的成败.由于火星捕获点距离 火星较近,火星卫星的光学观测不可避免地受到火星遮挡等因素的影响.本文针对火星探测器捕 获段的飞行特点,对可用导航天体的光学可见性进行分析.在此基础上,... 火星探测器捕获段的导航精度直接决定火星探测任务的成败.由于火星捕获点距离 火星较近,火星卫星的光学观测不可避免地受到火星遮挡等因素的影响.本文针对火星探测器捕 获段的飞行特点,对可用导航天体的光学可见性进行分析.在此基础上,设计了捕获段天文自主 导航方案.该方案以火星、火卫-和太阳星光角距为导航观测信息,实现了对探测器位置、速度 信息的有效确定.仿真结果表明,该方案能够满足火星探测器捕获段的精度和实时性要求. 展开更多
关键词 火星探测器 捕获段 天文自主导航 UKF算法
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基于自适应迭代UKF的纯距离目标定位算法 预览 被引量:1
7
作者 王璐 刘忠 《中南大学学报:自然科学版》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第2期503-507,共5页
针对迭代无迹卡尔曼滤波(IUKF)需要人工设定迭代次数的问题,引入遗传算法中适应度函数的概念,提出一种自适应迭代卡尔曼滤波的跟踪算法(AIUKF)。该算法利用观测预测值与实际观测值、系统采样点与实际观测值的适应度函数作为评价标准... 针对迭代无迹卡尔曼滤波(IUKF)需要人工设定迭代次数的问题,引入遗传算法中适应度函数的概念,提出一种自适应迭代卡尔曼滤波的跟踪算法(AIUKF)。该算法利用观测预测值与实际观测值、系统采样点与实际观测值的适应度函数作为评价标准,根据适应度函数的比值自适应确定是否进行迭代。仿真结果表明:新算法适用于纯距离系统,可以有效解决IUKF人工设定迭代数的问题,且算法性能与IUKF性能相当,均优于UKF性能。 展开更多
关键词 迭代测量更新 IUKF算法 遗传算法 适应度函数 自适应 纯距离 UKF算法
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基于SVD的抗差UKF算法在短时交通流状态估计中的应用 预览
8
作者 许伦辉 王祥雪 《华南理工大学学报:自然科学版》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第12期44-52,共9页
针对城市区域快速路网,以实现交通流运行状态实时估计为目标,建立宏观交通流状态空间模型,在实现交通流状态估计的同时,更新交通流模型参数,提高交通流模型的适应性和准确性.然后提出了基于奇异值分解(SVD)的优化抗差无损卡尔... 针对城市区域快速路网,以实现交通流运行状态实时估计为目标,建立宏观交通流状态空间模型,在实现交通流状态估计的同时,更新交通流模型参数,提高交通流模型的适应性和准确性.然后提出了基于奇异值分解(SVD)的优化抗差无损卡尔曼滤波(UKF)算法,用奇异值分解代替标准UKF的Cholesky分解,解决了协方差矩阵非正定时滤波计算不能持续的问题,同时,该算法根据观测协方差矩阵是否病态选择抗差因子,对增益矩阵和观测协方差矩阵进行自适应计算,进而抑制由于模型较高的非线性带来的误差.通过实验证明,文中所提算法避免了扩展卡尔曼滤波(EKF)算法的滤波发散问题,能准确跟踪交通流的变化趋势,提高交通流状态估计的稳定性和精度. 展开更多
关键词 交通流状态空间模型 UKF算法 奇异值分解 抗差因子
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基于蚁群优化UKF算法的汽车状态估计 预览 被引量:2
9
作者 张凤娇 魏民祥 赵万忠 《中国机械工程》 CAS CSCD 北大核心 2015年第22期3046-3050,共5页
针对汽车状态估计中过程噪声和观测噪声的时变特性,提出一种新的自适应滤波算法。该算法基于三自由度非线性汽车动力学模型,在利用UKF对汽车状态量进行估计的同时,引入蚁群优化算法,根据目标函数对过程噪声和观测噪声进行寻优,实现了过... 针对汽车状态估计中过程噪声和观测噪声的时变特性,提出一种新的自适应滤波算法。该算法基于三自由度非线性汽车动力学模型,在利用UKF对汽车状态量进行估计的同时,引入蚁群优化算法,根据目标函数对过程噪声和观测噪声进行寻优,实现了过程噪声和观测噪声的自适应作用,估计精度的大幅提高。虚拟实验验证了蚁群优化UKF算法的鲁棒性和精度。研究结果对汽车主动控制系统的开发具有重大的理论指导意义。 展开更多
关键词 车辆工程 蚁群优化算法 UKF算法 状态估计 虚拟试验
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基于DSP导弹预警系统的导弹弹道确定及落点预报精度分析 预览 被引量:1
10
作者 潘晓刚 刘靖 《红外与激光工程》 EI CSCD 北大核心 2015年第B12期147-151,共5页
系统分析了DSP导弹预警系统的工作流程,研究了DSP导弹预警熊对战略导弹的弹道确定和落点预报原理。在此基础上,构建了DSP系统在双星凝视跟踪模式下的观测模型,并根据战略导弹主动段动力学模型特性和自由端导弹动力学方程,构建了导弹实... 系统分析了DSP导弹预警系统的工作流程,研究了DSP导弹预警熊对战略导弹的弹道确定和落点预报原理。在此基础上,构建了DSP系统在双星凝视跟踪模式下的观测模型,并根据战略导弹主动段动力学模型特性和自由端导弹动力学方程,构建了导弹实时弹道确定中的简化状态模型和落点预报模型。在观测模型和状态模型基础上,提出了双星观测模式下的弹道导弹主动段实时弹道确定方法。基于UKF非线性滤波技术,通过随机采样点逼近非线性观测方程和导弹主动段,在不必求解雅克比矩阵的情况下,实现了DSP导弹防御系统对战略导弹主动段的实时弹道确定和实时落点预报功能。最后,基于STK仿真实现了DSP导弹预警的全过程,仿真结果表明,双星观测模式下,DSP导弹预警系统对战略导弹的落点预警精度能达到10~50 km,完全满足战术需求。 展开更多
关键词 DSP导弹预警系统 UKF算法 落点预报
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基于多传感器天文信息的自主导航算法及可观测性分析 被引量:1
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作者 潘晓刚 矫媛媛 周海银 《空间科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2014年第1期116-126,共11页
自主导航是未来航天器的发展趋势,利用由太阳敏感器、月球敏感器和红外地球敏感器组成的一体化多传感器天文观测平台,构建了多传感器的天文测量模型,结合航天器动力学模型,分析了自主导航系统的可观测性.基于UKF滤波算法,建立多... 自主导航是未来航天器的发展趋势,利用由太阳敏感器、月球敏感器和红外地球敏感器组成的一体化多传感器天文观测平台,构建了多传感器的天文测量模型,结合航天器动力学模型,分析了自主导航系统的可观测性.基于UKF滤波算法,建立多传感器自主导航算法,并采用原始测量信息和单点解析定位信息两种模式分别进行了仿真验证.仿真结果表明,基于原始天文测量信息的自主导航模式,其导航精度要高于单点解析定位数据的自主导航精度,在无系统误差情况下,导航精度约为200m.采用系统误差估计的自主导航方法后,常值系统误差对导航精度基本不产生影响. 展开更多
关键词 自主导航 天文传感器 UKF算法 可观测性
三轴磁强计与MEMS陀螺的在轨实时标定方法 预览 被引量:2
12
作者 向甜 王昊 +1 位作者 蒙涛 金仲和 《浙江大学学报:工学版》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第3期541-547,共7页
为了提高基于磁强计和微电子机械(MEMS)陀螺的微小卫星定姿系统的精度,提出在无姿态信息时仅依靠三轴磁强计以及MEMS陀螺的测量信息来实时标定磁强计以及MEMS陀螺的算法.该策略采用无迹卡尔曼滤波(UKF)算法,将磁强计的偏置、刻度因... 为了提高基于磁强计和微电子机械(MEMS)陀螺的微小卫星定姿系统的精度,提出在无姿态信息时仅依靠三轴磁强计以及MEMS陀螺的测量信息来实时标定磁强计以及MEMS陀螺的算法.该策略采用无迹卡尔曼滤波(UKF)算法,将磁强计的偏置、刻度因子与非正交误差矩阵以及MEMS陀螺漂移作为状态向量,通过建立基于三轴磁强计及其惯性坐标系磁场矢量的观测方程,以及相应的微分测量方程,实现三轴磁强计与MEMS陀螺的在轨标定.仿真结果表明:通过标定后,磁强计的三轴偏置估计误差均优于0.02mG,刻度因子与非正交误差矩阵的六要素估计误差均优于1×10-4,而MEMS陀螺三轴漂移估计误差分别为1.5°/h、0.45°/h和0.94°/h,从而验证了本策略的可行性. 展开更多
关键词 MEMS陀螺 三轴磁强计 在轨标定 UKF算法
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基于梯度自适应规则的自适应UKF算法及其应用 预览 被引量:1
13
作者 郝顺义 刘华伟 +1 位作者 黄国荣 夏奇 《计算机测量与控制》 北大核心 2014年第4期1205-1208,共4页
针对量测噪声方差统计值未知的非线性UKF(Unscented Kalman Filter)滤波问题,提出了一种基于梯度自适应规则的自适应UKF算法;在标准的非线性UKF算法基础上,根据残差方差阵的估计值与真实值之差构造代价指标函数,并将该函数相对于... 针对量测噪声方差统计值未知的非线性UKF(Unscented Kalman Filter)滤波问题,提出了一种基于梯度自适应规则的自适应UKF算法;在标准的非线性UKF算法基础上,根据残差方差阵的估计值与真实值之差构造代价指标函数,并将该函数相对于参数变化的负梯度方向作为参数更新的方向,构建自适应调节机制;将算法应用于GPS/DR(Dead—Reckoning)组合导航系统中,仿真结果显示状态估计误差具有良好的收敛性,估计精度较噪声观测器有明显改善,表明算法对量测噪声方差阵的动态变化具有较强的适应性。 展开更多
关键词 组合导航 UKF算法 梯度自适应规则 代价函数 残差
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利用EKF、CMKF和UKF算法处理模型非线性的性能比较 预览
14
作者 廖咏一 岳小飞 郭丽宝 《科学与财富》 2014年第6期67-68,共2页
分析EKF、CMKF和UKF三种算法对非线性量测方程的处理方法,并从航迹跟踪性能、滤波性能、收敛性能、滤波器快速性以及计算量等方面进行仿真对比,表明UKF、CMKF相对忽略高阶项的EKF滤波算法精度高,具有非线性滤波效果好的特点。
关键词 非线性 EKF算法 CMKF算法 UKF算法
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基于WAMS/SCADA混合量测和离散粒子群优化算法的PMU优化配置 被引量:2
15
作者 吴星 刘天琪 +1 位作者 李兴源 姚薇薇 《现代电力》 北大核心 2014年第6期10-14,共5页
当前应用于状态估计的量测数据由广域测量系统(wide area measurement system,WAMS)和数据监控及采集系统(supervisory control and data acquisition,SCADA)采集,WAMS向量测量单元(phasor measurement unit,PMU)的优化配置问题... 当前应用于状态估计的量测数据由广域测量系统(wide area measurement system,WAMS)和数据监控及采集系统(supervisory control and data acquisition,SCADA)采集,WAMS向量测量单元(phasor measurement unit,PMU)的优化配置问题成为研究的重点.本文在分析WAMS/SCADA混合量测数据成分、时间断面、精度、刷新频率4个方面差异的基础上,实现了混合量测数据的有效兼容,提出了一种基于无迹卡尔曼滤波(unscented kalman filter,UKF)动态状态估计和离散粒子群优化(discrete particle swarm optimization,DPSO)算法的PMU优化配置方案.采用该方案下的混合量测数据进行UKF动态状态估计,很好地提高了状态估计精度.在IEEE39节点系统上模拟日负荷变化验证了该PMU配置方案的有效性. 展开更多
关键词 状态估计 PMU优化配置 UKF算法 WAMS SCADA 数据兼容
UKF算法与SVDKF算法性能的比较 预览 被引量:1
16
作者 周磊 董乃铭 洪振杰 《温州职业技术学院学报》 2013年第1期81-83,86共4页
在模式识别领域,基于Unscented的卡尔曼滤波算法(UKF)广受关注,但在求解过程中经常会遇到病态问题,从而影响算法的性能。基于奇异值分解(SVD)的卡尔曼滤波算法(SVDKF)以SVD代替Cholesky分解协方差矩阵产生sigma样本点,可以提... 在模式识别领域,基于Unscented的卡尔曼滤波算法(UKF)广受关注,但在求解过程中经常会遇到病态问题,从而影响算法的性能。基于奇异值分解(SVD)的卡尔曼滤波算法(SVDKF)以SVD代替Cholesky分解协方差矩阵产生sigma样本点,可以提高协方差矩阵的数值稳定性。通过对两种算法性能进行仿真比较发现,SVDKF算法优于UKF算法,具有良好的鲁棒性,能有效改善滤波性能,提高算法的精度。 展开更多
关键词 UKF算法 SVDKF算法 滤波 CHOLESKY分解 SVD
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基于Adams预估校正的UKF跟踪外推算法 预览 被引量:2
17
作者 张静 蒋德富 徐玉超 《现代雷达》 CSCD 北大核心 2012年第10期32-36,共5页
不敏Kalman滤波(UKF)算法可以广泛用于各种目标运动的非线性估计中,传统的UKF滤波算法对于时间更新(即一步预测),一般采用对目标运动方程进行离散化或线性化处理,其结果不可避免地产生离散化误差,当目标运动非线性较强时,会导... 不敏Kalman滤波(UKF)算法可以广泛用于各种目标运动的非线性估计中,传统的UKF滤波算法对于时间更新(即一步预测),一般采用对目标运动方程进行离散化或线性化处理,其结果不可避免地产生离散化误差,当目标运动非线性较强时,会导致跟踪误差增大,甚至无法给出正确的预测结果。文中提出的基于阿当姆斯(Adams)预估校正的UKF算法(即Admas.UKF),很好地解决了弹道目标过顶点的跟踪外推问题,仿真结果显示,与传统的UKF算法相比,此算法提高了跟踪外推精度,而计算时间远少于龙格库塔不敏Kalman滤波(RungeKutta-UKF)算法。 展开更多
关键词 跟踪 滤波 外推 UKF算法 Admas—UKF算法
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固定单站被动目标跟踪算法性能分析 预览 被引量:9
18
作者 徐璟 何明浩 +1 位作者 郁春来 陈昌孝 《电子信息对抗技术》 2011年第1期 29-33,共5页
被动目标跟踪滤波算法是无源定位的关键技术之一。分析了扩展卡尔曼滤波及其衍生算法和无迹卡尔曼滤波算法的性能,并将这些算法应用于利用空频域信息的定位方法中。计算机仿真验证了这些算法的性能。
关键词 多普勒频率变化率 EKF算法 UKF算法
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基于交互式方法的飞行器短期冲突检测模型 预览
19
作者 徐伟 周欣 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2011年第4期 1462-1465,共4页
为了提高航空器的短期冲突检测的准确性和可靠性,对传统算法与模型进行了研究,在此基础上设计了具有机动检测的交互式UKF算法,提出了短期冲突检测模型。该模型对飞行器的航迹进行了分析,然后对飞行器的冲突域检测、冲突脱离、机动检测... 为了提高航空器的短期冲突检测的准确性和可靠性,对传统算法与模型进行了研究,在此基础上设计了具有机动检测的交互式UKF算法,提出了短期冲突检测模型。该模型对飞行器的航迹进行了分析,然后对飞行器的冲突域检测、冲突脱离、机动检测和冲突确认进行了讨论,并根据该模型设计了冲突检测算法。仿真结果表明,该算法能够精确、实时的检测飞行器的航迹,克服了传统算法的冲突盲警告和轨迹不变问题,提高了冲突预警的准确性,为管制员提供了可靠的保障。 展开更多
关键词 短期冲突检测 UKF算法 冲突检测模型 冲突脱离 冲突检测算法
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UKF在惯导平台误差系数辨识离心机测试中的应用 预览 被引量:1
20
作者 苏宝库 陈才 郭刚 《中国惯性技术学报》 EI CSCD 北大核心 2010年第3期382-386,共5页
针对惯导平台误差系数辨识的离心机测试,利用直接法建立了误差系数辨识的非线性模型,并结合实际系统模型的特点对标准UKF算法进行了简化和改进。改进后的UKF结构简单,与标准UKF具有同样的滤波精度,并且减小了计算量,提高了计算效率。然... 针对惯导平台误差系数辨识的离心机测试,利用直接法建立了误差系数辨识的非线性模型,并结合实际系统模型的特点对标准UKF算法进行了简化和改进。改进后的UKF结构简单,与标准UKF具有同样的滤波精度,并且减小了计算量,提高了计算效率。然后利用扩展Kalman滤波(EKF)算法和改进的UKF算法对惯导平台误差系数辨识离心机测试进行仿真。结果表明,与EKF算法相比,改进的UKF算法能提高惯导平台误差系数的辨识精度,并且更容易实现。 展开更多
关键词 惯导平台 非线性滤波 参数辨识 UKF算法
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