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42 个结果
  • 简介:Recentlytherehavebeenresearchesaboutnewefficientnonlinearfilteringtechniques[1]~[3]inwhichthenonlinearfiltersgeneralizeelegantlytononlinearsystemswithouttheburdensomelinearizationsteps.Thus,truncationerrorsduetolinearizationcanbecompensated.ThesefiltersincludetheunscentedKalmanfilter(UKF),thecentraldifferencefilter(CDF)andthedivideddifferencefilter(DDF),andtheyarealsocalledSigmaPointFilters(SPFs)inaunifiedway[4].Forhigherorderapproximationofthenonlinearfunction.ItoandXiong[6]introducedanalgorithmcalledtheGaussHermiteFilter,whichisrevisitedin[5].TheGaussHermiteFiltergivesbetterapproximationattheexpenseofhighercomputationburden,althoughit’slessthantheparticlefilter.TheGaussHermiteFilterisusedasintroducedin[5]withadditionalpruningstepbyaddingthresholdfortheweightstoreducethequadraturepoints.

  • 标签: 卡尔曼滤波器 正交滤波器 西格马滤波器 目标跟踪
  • 简介:AnewmethodofunscentedextendedKalmanfilter(UEKF)fornonlinearsystemispresented.ThisnewmethodisacombinationoftheunscentedtransformationandtheextendedKalmanfilter(EKF).TheextendedKalmanfilterissimilartothatinaconventionalEKF.However,ineveryrunningstepoftheEKFtheunscentedtransformationisrunning,thedeterministicsampleiscaughtbyunscentedtransformation,thenposteriormeanofnonlinearityiscaughtbypropagating,buttheposteriorcovarianceofnonlinearityiscaughtbylinearizing.TheaccuracyofnewmethodisalittlebetterthanthatoftheunscentedKalmanfilter(UKF),however,thecomputationaltimeoftheUEKFismuchlessthanthatoftheUKF.

  • 标签: 扩展卡尔曼滤波 目标跟踪 非线性系统 无迹卡尔曼滤波 EKF 计算时间
  • 简介:一个新估计方法被建议,它利用unscentedtransform方法,因此,真平均数和协变性更精确地被接近。没有为EKF必要的linearization进程,新方法能被用于非线性的系统,并且它不要求噪音的Gaussian分布并且什么“s更多的,它实现和更精确的评价特征的容易使它能在卫星轨道模拟的实验表明它的好性能。数字实验证明unscentedKalman过滤器的申请比EKF更有效。

  • 标签: 轨道模拟 卡尔曼滤波器 卫星大地测量 非线性系统
  • 简介:SeveralfiltertechniqueswereavailablefortheGPSpositionestimationproblemofmaneuveringvehiclerangingfromusingdifferentprocessnoisestoInteractiveMultipleModel(IMM).ThelimitationofusingstandardKalmanfiltersislisted.Theperformanceofproposedadaptivefilteriscomparedwiththatofthestandardones,twotypesofdynamicmodelingofthemaneuveringvehicleareused.ThesimulationisbasedonthealmanacdataoftheGPSsatellitestocomputeitsfeasibilityduringthesimulationtimeandpositiononshape8trackwithcontinuousvehiclemaneuvering.Thegoalistoobtaincomputationallyefficientfilterwithreasonableaccuracyforvehicleinmaneuveringsituation.ThefilterproposedisanalternativetothefilterproposedinRef.[1]withlowcomputationalburden.

  • 标签: GPS maneuvering fling KALMAN FILTER ADAPTIVE
  • 简介:ThispapermakesaprobeintotheapplicationoftheKalmanfilteringmethodtothedataprocessingofacross-faultmeasurements.Onthebasisofstatisticalregression,themathematicandstochasticmodelsoffiltrationareestablishedbycombiningtheregressionmethodwithKalmanfiltering.Inthefilteringcomputation,notonlytherandomnessoffaultmovementsbutalsothetime-dependentvariationofenvironmentaleffectshavebeentakenintoconsideration.Byuseoftheadaptivefilteringmethod,anestimationofthedynamicnoisevariancematrixisobtainedthroughiteration.Modelsforonemeasuringline(levelinglineorbaseline),twomeasuringlines(bothlevelinglinesorbothbaselines)andfourmeasuringlines(twolevelinglinesandtwobaselines)arederivedandestablishedsystematically.Bymeansofthesemodels,thedataofacross-faultmeasurementscanbeprocesseddynamicallyinreal-timetoprovidethefilteredvaluesofheightdifferencebetweenbenchmarksorbaselinelengthatdifferenttimein

  • 标签: Across-fault MEASUREMENT KALMAN filtration STATE EQUATION
  • 简介:我们核心之一与使用眼睛的人的计算机相互作用(HCI)系统有关发出的工作地址作为输入凝视。这个问题是在任何眼睛存在的传感器,传播和另外的延期基于追踪者的系统,减少它的表演。延期效果能被眼睛运动轨道的精确预言补偿。这篇论文介绍使用人的视觉系统的解剖性质预言眼睛运动轨道的人的眼睛的一个数学模型。眼睛数学模型被转变成一种Kalman过滤器形式在所有眼睛运动类型期间提供连续眼睛位置信号预言。在这篇论文介绍的模型使用在转变在之间期间采用的大脑茎控制性质快(急束勒马)并且慢(固定,追求)眼睛运动。在这篇论文介绍的结果显示在一种Kalman过滤器形式的建议眼睛模型改进眼睛运动预言的精确性并且能够即时表演。除了HCI,有直接眼睛的系统凝视输入,建议眼睛模型能立即被申请在即时凝视偶然的系统的bit-rate/computational减小。

  • 标签: 人机交互 计算机视觉 图像处理 图像增强
  • 简介:在到单眼用的图象序列的特性的暗示,一个方法基于过滤预言图象序列的飞机姿势的扩大Kalman被建议。与过滤技术的伪鈥?尾鈥?纬马厩状态,一个数学模型被造认识到图象序列的飞机姿势的预言。在模型,不是仅仅噪音的影响,在图象期间,进程被考虑,而且在经常的速度模型的低精确的缺点被克服。加速的推导被认为噪音同样白。预兆的曲线与Matlab阴谋证明使用这个方法的错误的最大值是大约3鈥吗?它的精确因此更高,错误标准差是比经常的速度模型的那些低的。CLC数字TP751由科学的中国学院的革新条款支持了(资助没有。C04708Z)

  • 标签: 图象序列 飞行器 姿态预测 扩展卡尔曼滤波 应用
  • 简介:以SINSiGPS组合导航系统为背景,在对Kalman滤波原理和工程应用进行深入分析的基础上,总结了该方法的不足,提出了应用神经网络和模糊推理技术对系统噪声、观测噪声和其相关阵进行直接调控的方法。该方法根据新息和新息方差的变化,实时调整自适应因子,间接改变Kalman滤波器的当前观测量和过去信息的比例关系。仿真结果表明,该算法对模型和噪声干扰有较强的自适应性,能够有效抑制滤波发散,在不损失原有精度的前提下,提高了系统的鲁棒性。

  • 标签: 模糊控制 神经网络 自适应Kalman滤 SINS/GPS组合导航
  • 简介:Formultisensorsystems,whenthemodelparametersandthenoisevariancesareunknown,theconsistentfusedestimatorsofthemodelparametersandnoisevariancesareobtained,basedonthesystemidentificationalgorithm,correlationmethodandleastsquaresfusioncriterion.SubstitutingtheseconsistentestimatorsintotheoptimalweightedmeasurementfusionKalmanfilter,aself-tuningweightedmeasurementfusionKalmanfilterispresented.Usingthedynamicerrorsystemanalysis(DESA)method,theconvergenceoftheself-tuningweightedmeasurementfusionKalmanfilterisproved,i.e.,theself-tuningKalmanfilterconvergestothecorrespondingoptimalKalmanfilterinarealization.Therefore,theself-tuningweightedmeasurementfusionKalmanfilterhasasymptoticglobaloptimality.Onesimulationexamplefora4-sensortargettrackingsystemverifiesitseffectiveness.

  • 标签: 自校正Kalman滤波器 加权观测融合 多传感器系统 噪声方差估计 卡尔曼滤波器 目标跟踪系统
  • 简介:Targetdynamicsareassumedtobeknowninmeasuringdigitalspeckledisplacement.Useismadeofasimplemeasurementequation,wheremeasurementnoiserepresentstheeffectofdisturbancesintroducedinmeasurementprocess.Fromtheseassumptions,Kalmanfiltercanbedesignedtoreducevarianceofmeasurementnoise.Anopticalandanalysissystemwassetup,bywhichobjectmotionwithconstantdisplacementandconstantvelocityisexperimentedwithtoverifyvalidityofKalmanfilteringtechniquesforreductionofmeasurementnoisevariance.

  • 标签: Kalman滤波技术 方差 散斑 速率常量
  • 简介:这研究检验与一个整体Kalman过滤器(EnKF)联合确定的四维的变化吸收系统(4DVAR)为数据吸收生产一条优异混合途径的性能。当在阻止过滤器分叉利用4DVAR时,从使用州依赖者的不确定性的联合吸收计划(E4DVAR)好处由EnKF提供了:4DVAR分析通过费用的最小化生产以后的最大的可能性答案整体不安关于被转变的功能,和产生整体分析能为下一个吸收周期并且作为整体预报的一个基础向前被宣传。这条联合途径的可行性和有效性与模仿的观察在一个理想化的模型被表明。E4DVAR能够在完美模型、有瑕疵模型的情形下面超过4DVAR和EnKF,这被发现。联合计划的性能比为标准EnKF或4DVAR实现的那些对整体尺寸或吸收窗口长度也不太敏感。

  • 标签: 动态资料同化 气象预报 台风 集合卡尔曼滤波 大气科学
  • 简介:Anewhybridwavelet-Kalmanfiltermethodfortheestimationofdynamicsystemisdeveloped,Usingthismethod,thereal-timemultiscaleestimationofthedynamicsystemisimplemented,andtheobservationequationestablishedisfortheobjectsignalitselfratherthanitswaveletdecomposition.Thesimulationresultsshowthatthismethodcanbeusedtoestimatetheobject'sstateofthestackedsystem,whichisthefoundationofmultiscaledatafusion;besidestheperformanceofthenewalgorithmdevelopedintheletterisalmostoptimal.

  • 标签: 实时系统 多标度估计 动态系统 微波转换 KALMAN滤波
  • 简介:在地球中的错误方程修理了的IMU(惯性的测量单位)协调第一被介绍。过滤的褪色的Kalman简单地被介绍,它的缺点被分析,然后,适应过滤在IMU/GPS综合航行系统,适应因素被褪色的因素在代替被使用。一个实际例子被给。当在IMU/GPS综合航行系统适用时,结果证明与褪色的因素相结合的适应过滤器有效、可靠。

  • 标签: IMU/GPS综合导航系统 自适应卡尔曼滤波算法 应用 大地固定坐标
  • 简介:Basedonthemulti-sensoroptimalinformationfusioncriterionweightedbymatricesinthelinearminimumvariancesense,usingwhitenoiseestimators,anoptimalfusiondistributedKalmansmootherisgivenfordiscretemulti-channelARMA(autoregressivemovingaverage)signals.Thesmoothingerrorcross-covariancematricesbetweenanytwosensorsaregivenformeasurementnoises.Furthermore,thefusionsmoothergiveshigherprecisionthananylocalsmootherdoes.

  • 标签: 信息融合 分布式平整 多波段ARMA信号 交叉协方差
  • 简介:为有一个活动机器人的目标识别和运输的一个基于视觉的计划在这份报纸被建议。首先,照相机刻度试验性地与ZhenyouZhangs方法被执行,并且有单眼用的照相机的一个距离测量方法被介绍并且测试。第二,过滤算法的Kalman被用来作为作为图象分割途径充满算法的输入和种子与HSI模型一起预言一个目标的运动。最后,平底锅倾斜照相机的运动控制和活动机器人被设计完成追踪和运输任务。实验结果表明柔韧的目标识别和建议计划的快追踪能力。

  • 标签: 卡尔曼滤波算法 移动机器人 视觉 设计 交通 图像分割方法
  • 简介:车道线检测是智能驾驶系统的重要组成部分,它提供了车辆与车道位置关系的信息.针对智能车辆驾驶系统在视觉导航过程中车道线检测的精确性和鲁棒性的问题,提出一种有效的车道线检测方法.首先对原始RGB图像分别进行感兴趣区域设定、逆透视变换、灰度化和阈值处理;然后进行霍夫变换处理,利用斜率和中心点位置筛选检测结果;最后利用卡尔曼滤波对检测到的线段进行跟踪,预测当前车道线位置.实验结果表明,该算法能够有效解决图像中车道线不清晰以及一些干扰遮挡的问题,车道线检测准确率可达94%,具有较好的准确性、鲁棒性和较低的计算复杂度,有利于实时性检测系统的构建.

  • 标签: 车道线检测 逆透视变换 霍夫变换 卡尔曼滤波
  • 简介:TheunscentedKalmanfilterisadevelopedwell-knownmethodfornonlinearmotionestimationandtracking.However,thestandardunscentedKalmanfilterhastheinherentdrawbacks,suchasnumericalinstabilityandmuchmoretimespentoncalculationinpracticalapplications.Inthispaper,wepresentanovelsamplingstrongtrackingnonlinearunscentedKalmanfilter,aimingtoovercomethedifficultyinnonlineareyetracking.Intheaboveproposedfilter,thesimplifiedunscentedtransformsamplingstrategywithn+2sigmapointsleadstothecomputationalefficiency,andsuboptimalfadingfactorofstrongtrackingfilteringisintroducedtoimproverobustnessandaccuracyofeyetracking.ComparedwiththerelatedunscentedKalmanfilterforeyetracking,theproposedfilterhaspotentialadvantagesinrobustness,convergencespeed,andtrackingaccuracy.Thefinalexperimentalresultsshowthevalidityofourmethodforeyetrackingunderrealisticconditions.

  • 标签: 卡尔曼滤波器 眼睛跟踪 非线性 采样点 应用 无迹卡尔曼滤波
  • 简介:Channelfrictionisanimportantparameterinhydraulicanalysis.AchannelfrictionparameterinversionmethodbasedonKalmanFilterwithunknownparametervectorisproposed.Numericalsimulationsindicatethatwhenthenumberofmonitoringstationsexceedsacriticalvalue,thesolutionishardlyaffected.Inaddition,KalmanFilterwithunknownparametervectoriseffectiveonlyatunsteadystate.Forthenonlinearequations,computationsofsensitivitymatricesaretime-costly.Twosimplifiedmeasurescanreducecomputingtime,butnotinfluencetheresults.Oneistoreducesensitivitymatrixanalysistime,theotheristosubstituteforsensitivitymatrix.

  • 标签: KALMAN渗透 未知参数向量 倒置 水道阻力
  • 简介:跟踪系统采用光电经纬仪工作模式,采用Kalman预测滤波技术对计算机接受到的传感器数据(包括电机编码器反馈信号、电视脱靶量信号)进行滤波预测,提供准确的位置、速度信息,进行有效预测外推,可以有效提高跟踪系统对机动目标的跟踪性能,实现对目标的稳定跟踪。

  • 标签: KALMAN滤波 预测技术 跟踪系统 控制技术 应用 反馈信号