作者：赵辉,周欢,翁兴伟,李牧东 单位：东北大学 出版：《控制与决策》2015年第11期 页数：8页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFKZYC2015110170 DOC编号：DOCKZYC2015110179 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑

    • 针对目标跟踪中传感器故障导致滤波发散或者滤波精度不高的问题，提出一种自适应无迹卡尔曼滤波(UKF)算法.该算法在滤波过程中，根据自适应估计原理引入自适应矩阵因子，实时调整系统状态向量和量测新息向量的协方差，以满足无迹卡尔曼滤波算法的最优性条件，并采取措施对滤波发散的情况进行判断和抑制.与传统UKF和已有自适应UKF算法相比，该自适应UKF算法显著提高了滤波精度和数值稳定性，且具有应对传感器故障的自适应能力.仿真实验结果表明了所提出算法的有效性。

    📙 相关资料

    1. 《基于四元数的UKF多传感器卫星姿态确定》PDF+DOC 对采用磁强计和太阳敏感器的卫星姿态模型，应用无迹卡尔曼滤波(UKF)算法确定卫星姿态。由四元数描述姿态，在算法中将其转换成旋转矢量，另设计了四元数求均值的迭代算法，解决了四元数在UKF算法中的处理。仿真结果表明：广义卡尔曼滤波(EKF)算法对初值依赖性较大，UKF算法不受初值影响且精度高于EKF，具......
    2. 《基于自适应变结构信息滤波的目标跟踪算法》PDF+DOC 目前目标跟踪算法采用的交互多模型，大多是通过固定模型之间的切换来完成目标跟踪，这容易出现模型集与目标真实运动不匹配问题，降低目标跟踪的精度。同时，现在大部分观测平台都能提供多传感器量测，这要求跟踪算法能对不同量测信息进行高效数据融合。针对上述问题，提出一种基于自适应变结构多模型和信息滤波的跟踪算法，......
    3. 《EKF和UKF算法在无线传感器网络目标跟踪中的应用》PDF+DOC 目标跟踪技术随着无线传感器网络的发展，已经成为倍受重视的研究课题，而目标跟踪技术中的一个核心部分就是滤波算法。扩展卡尔曼滤波(EKF)和无迹卡尔曼滤波(UKF)是重要的非线性滤波方法。本文介绍了EKF和UKF的基本思想和算法实现步骤，并对无线传感器网络下的目标跟踪进行了仿真。结果表明，UKF算法的跟......
    4. 《基于UKF无传感器矢量控制技术理论综述》PDF+DOC 在永磁同步电机矢量控制设计中，针对传统方式的利用机械传感器检测转子位置和转速等输出反馈信号难以检测的问题，提出基于无传感器技术的卡尔曼滤波技术。在永磁同步电机控制系统中利用该技术可以在线估算永磁同步电机转子的位置和转速等反馈信号。本文详细阐述了扩展卡尔曼算法(Extended Kalman Filt......
    5. 《基于UKF的异类传感器集中式融合算法》PDF+DOC 综合考虑航天器跟踪测量中速度和精度的要求，对异类传感器集中式融合问题进行了研究，提出了基于无迹卡尔曼滤波(UKF，Unscented Kalman Filter)和简化的分类数据压缩技术的非线性系统实时集中式融合算法。仿真表明新的算法融合性能优于基于扩展卡尔曼滤波(EKF，Extended Kalm......
    6. 《基于UKF的雷达/红外分布式加权融合算法》PDF+DOC 为了提高雷达/红外复合制导精度，针对雷达/红外复合制导信息融合中量测模型非线性问题，提出一种基于不敏卡尔曼滤波器(UKF)的分布式雷达红外加权融合算法。该算法在解决量测模型非线性函数问题上，不是对非线性函数进行近似，而是对非线性函数的概率密度分布进行近似，因而避免了扩展卡尔曼滤波的模型线性化误差导致......
    7. 《含有多普勒频率的毫米波/红外融合滤波算法》PDF+DOC 由于毫米波雷达(MMV)和红外(IR)两种传感器在跟踪目标方面具有各自的优势，故使用两种传感器进行数据融合可以得到较单一传感器更高精度的目标数据，从而提高滤波精度。针对上述两种传感器的特点，对采样数据进行时空对准，结合UT变换思想，并在此基础上提出一种含有多普勒频率的无迹卡尔曼滤波(UKF)算法。新......
    8. 《多被动传感器UKF与EKF算法的应用与比较》PDF+DOC 针对多被动传感器条件下的目标跟踪问题，给出了推广卡尔曼滤波在多被动传感器条件下的具体算法；考虑到多被动传感器目标跟踪需要解决观测非线性的问题，故而将用于非线性系统的基于UT变换的UKF算法应用于所讨论的跟踪问题中，采用检测融合方案，将多个被动传感器的角度观测组合成量测向量，推导了多被动传感器的UKF......
    9. 《基于UKF的目标状态与系统偏差的联合估计算法》PDF+DOC 研究了三维系统偏差条件下的扩维目标跟踪问题，提出了一种基于不敏卡尔曼滤波器(UKF)的系统偏差和目标状态的联合估计算法(ASUKF)。Monte-Carlo仿真结果表明，ASUKF算法较好地避免了扩展卡尔曼滤波器的模型线性化误差易导致滤波发散的问题，能更加有效地对目标状态和系统偏差进行实时联合估计。...
    10. 《基于模糊自适应无迹卡尔曼滤波的多源异构信息融合弹道目标跟踪测量系统》PDF+DOC 本文将多源信息融合理论应用于弹道目标跟踪系统，综合考虑到“当前”统计模型能够准确描述主动段导弹飞行特性，和卡尔曼滤波器预测的无偏性，稳定性和最优化特点。在“当前”统计模型的基础上，利用无迹卡尔曼滤波器做最优估计实时预测跟踪，同时运用模糊理论能够描述和处理传感器信息的不确定性的特点，对卡尔曼滤波器的测......

    提示：百度云已更名为百度网盘（百度盘），天翼云盘、微盘下载地址……暂未提供。