卡尔曼滤波
卡尔曼滤波的相关文献在1985年到2023年内共计8884篇,主要集中在自动化技术、计算机技术、无线电电子学、电信技术、航空
等领域,其中期刊论文6832篇、会议论文637篇、专利文献68143篇;相关期刊1404种,包括科学技术与工程、系统工程与电子技术、火力与指挥控制等;
相关会议474种,包括第六届中国卫星导航学术年会、第九届中国多智能体系统与控制会议(MASC2013)、2012中国制导、导航与控制学术会议等;卡尔曼滤波的相关文献由19098位作者贡献,包括刘建业、秦永元、熊智等。
卡尔曼滤波—发文量
专利文献>
论文:68143篇
占比:90.12%
总计:75612篇
卡尔曼滤波
-研究学者
- 刘建业
- 秦永元
- 熊智
- 房建成
- 王新龙
- 张磊
- 王伟
- 杨军
- 王超
- 申功勋
- 高伟
- 李杰
- 杨波
- 袁信
- 李旭
- 王磊
- 王鹏
- 刘伟
- 孙伟
- 张宇
- 张涛
- 文成林
- 范跃祖
- 陈熙源
- 张鹏
- 李志良
- 潘泉
- 胡恒章
- 万德钧
- 付梦印
- 刘俊
- 周军
- 孙永辉
- 宋迎春
- 张洪钺
- 李勇
- 李辉
- 杨功流
- 陈帅
- 崔平远
- 张友民
- 张辉
- 李鹏
- 林雪原
- 王义
- 黄亮
- 刘刚
- 刘辉
- 娄泰山
- 孙永荣
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王富;
韩保民;
胡亮亮;
孟昊;
郭振华
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摘要:
针对城市环境下GNSS车辆导航存在卫星信号易受影响的问题,利用GNSS/INS组合算法提高复杂环境下城市车辆定位性能.基于城市环境下实测GNSS数据评估分析定位结果,使用GNSS/INS组合的常规卡尔曼滤波算法实现卫星失锁区域导航.同时,提出一种基于新息的自适应卡尔曼滤波算法,可有效增强卫星数较少及信号干扰严重区域的车辆导航定位能力.该方法利用量测与预测的关系构造自适应因子,改善定位精度.结果表明,常规卡尔曼滤波可在20 s卫星信号失锁情况下保证亚m级导航精度,自适应卡尔曼滤波算法在卫星信号受到严重干扰时,其定位精度相比于常规卡尔曼滤波算法提高30%,可满足在城市复杂环境下的高精度、高可靠性车辆导航定位服务需求.
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周隽杰;
付东翔
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摘要:
针对风洞流量测量中传统静态软测量模型估计精度低、鲁棒性差等问题,提出了注意力机制(Attention mechanism,Attention)、长短时记忆神经网络(Long short-term memory,LSTM)和卡尔曼滤波(Kalman filtering,Kalman)结合的Attention-LSTM-Kalman软测量模型:通过LSTM网络建立静态软测量模型,在此基础上,提出一种基于注意力机制的改进方案,考虑到系统的动态特性,使用卡尔曼滤波动态调整软测量模型输出序列。实验结果表明,静态预测模型LSTM的预测效果优于循环神经网络(Recurrent neural network,RNN)和门控循环单元(Gated recurrent unit,GRU)等模型;基于LSTM、Attention-LSTM和Attention-LSTM-Kalman的3种模型的对比预测测量结果表明,注意力机制能有效提高模型精准度,引入卡尔曼滤波改善了模型的动态测量特性。该模型方案在风洞系统的流量测量验证了其可行性和有效性。
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安竞轲;
熊智;
王融;
康骏;
张新睿;
刘建业
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摘要:
空天飞行器高动态、长航时的运动特性可能导致一体化安装的惯性/天文组合导航系统中星敏感器与惯导间产生安装误差角。设计了一种星敏感器安装误差角动态辨识方法,建立了星敏感器安装误差角模型,设计了基于天文角度观测的星敏感器安装误差角动态辨识方案,分析了不同机动飞行方式下星敏感器安装误差角的可观测度。仿真结果表明,所设计的基于卡尔曼滤波的动态辨识方法能够在飞行器机动过程中快速地对星敏感器安装误差角进行在线标定,对安装误差角的标定值可以达到实际误差值的85%以上,有效地提高了组合导航系统的精度。
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杨森;
罗利强;
高剑;
张西平
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摘要:
针对非等间隔采样场景,提出了一种非等间隔采样条件下卡尔曼滤波器设计与实现方法。该方法在非等间隔采样条件下,首先完成初始状态估计和初始协方差估计,然后完成滤波器参数迭代。仿真结果表明,非等间隔采样场景下,该方法滤波精度更优,其有效性、可靠性高,具有一定的工程应用价值。
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孟文晔
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摘要:
目的为提高包装过程定量称量精度,结合卡尔曼滤波算法和模糊控制原理设计一种称量信号处理方法。方法定量称量控制系统一般由触摸屏、控制器、称量传感器、变频器等电气设备组成。以传感器信号处理为主要研究对象,提出一种改进卡尔曼滤波算法。采用卡尔曼滤波器实现称量信号中随机噪声的处理。利用模糊控制器来实时监测卡尔曼滤波每次更新后实际方差和理论方差的差值。最后,进行实验研究。结果实验结果表明,改进卡尔曼滤波的实际性能比较理想,滤波处理前,称量误差最大可以达到2.5%;经滤波处理后,最大称量误差只有0.26%。结论所述信号处理方法可以有效地降低称量信号噪声,提高称量精度。
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阎磊;
曲全福;
白涛;
舒东亮;
周超
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摘要:
针对接收机定位动态适应性需求,分析了采用扩展卡尔曼滤波的接收机环路跟踪算法,给出了基于扩展卡尔曼滤波的接收机环路跟踪算法的数学模型,基于采集卫星信号模拟器输出的射频信号与程序生成的接收机中频信号,从动态适应性和跟踪灵敏度两个方面,仿真分析了基于标准卡尔曼滤波和基于扩展卡尔曼滤波的环路跟踪算法性能。仿真结果表明,基于扩展卡尔曼滤波的环路跟踪算法在动态环境中具有更好的跟踪性能,且能够改善跟踪灵敏度1 dB,这表明其对复杂应用场景具有更好的适应性。该分析结果能够为算法工程化提供参考和借鉴。
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刘耀胜;
廖育荣;
林存宝;
李兆铭;
倪淑燕
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摘要:
随着社会的不断发展和科技的不断进步,视频卫星越来越受到重视,而在卫星视频中对小目标的跟踪也逐渐成为一种新的研究方向。针对卫星视频中目标背景复杂、目标较小、跟踪过程中准确度较低的问题,提出了改进的核相关滤波(KCF)算法对卫星视频中的小目标进行实时性地跟踪。该算法结合卡尔曼滤波算法,解决目标跟踪过程中目标被遮挡的问题,利用局部模板匹配的方法对目标进行精确地跟踪,使用固定目标尺寸来保证目标跟踪的成功率。所用的视频数据集由“吉林一号”视频卫星拍摄,并且经过多次实验,最终实验结果表明所改进的算法不仅能够解决目标遮挡的问题,并且还能在复杂背景下对目标进行准确地跟踪,目标跟踪的成功率得到了很大的提高。
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赵斌;
李昊
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摘要:
锂电池组的SOC估算是纯电动汽车剩余里程估计与能量管理的基础,也是电池管理系统的基础工作。卡尔曼滤波算法便于实现实时估计、能更好地适应电动汽车剧烈变化的工况而被广泛使用。为获得基于卡尔曼滤波算法的锂电池组SOC估算的影响因素,文章以磷酸铁锂电池组为研究对象,建立锂电池组的PNGV状态空间模型,并设计了EKF算法和UKF算法。在ADVISOR工况放电数据下,分别估算了锂电池组的SOC,分析了影响锂电池组滤波器滤波性能的因素。仿真实验结果表明,卡尔曼滤波算法相关参数初值的选择对SOC估算精度产生了重要影响。
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陈子璇;
席燕辉;
沈银
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摘要:
针对实际电能质量扰动数据大、识别多重扰动精度不高的问题,提出了一种基于自适应最大似然卡尔曼滤波和深度置信网络相结合的电能质量扰动识别方法。首先,该方法使用自适应最大似然卡尔曼滤波对含有噪声的原始扰动信号进行去噪。然后,通过深度置信网络对去除噪声的扰动信号进行训练、分类,以此实现电能质量扰动类型的识别。最后,在20类不同噪声水平下的电能质量扰动信号上进行测试。由仿真结果可知,在不同的噪声水平下,该方法都具有较高的分类正确率,表明了该方法的有效性及对噪声的强鲁棒性。
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张忠超;
高同跃;
丁昭;
柏代状;
郭伟平
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摘要:
随着室内定位需求的不断提高,室内定位精度的提高成为目前研究的热点,单一传感器定位技术在复杂的室内环境中定位误差较大、精度较低。针对上述问题提出了一种基于UWB和IMU融合的室内定位方法。该方法首先利用卡尔曼滤波算法对UWB定位技术的伪距信息进行非视距误差的处理,利用最小二乘法解算出位置信息,进而与IMU定位系统解算出来的位置进行松耦合,将UWB定位信息作为量测方程,IMU定位信息作为系统方程最终得到松耦合之后的定位结果。通过仿真实验表明,上述方法可以有效地抑制UWB非视距误差和IMU累积误差对定位精度的影响,提高室内定位的精度。
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薛世强;
牟浩嘉;
胡文建;
王昊
- 《江苏省测绘地理信息学会2020年学术年会》
| 2020年
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摘要:
指纹数据库质量影响着室内定位的精度,卡尔曼滤波通过平衡实测值与状态值可构建高质量指纹数据库,但其初始参数的选取影响滤波效果.通过分析RSSI信号的波动性,利用均值滤波后的RSSI方差设置阈值,提出一种基于自适应方差的卡尔曼滤波建库方法.当原始RSSI超过阈值时,剔除RSSI实测值中偏离均值最大的RSSI并进行新一轮循环直至小于阈值.实验表明,基于自适应方差的卡尔曼滤波相对于高斯滤波,可将定位精度提高15%,同时最大定位误差控制在1.8m以内.
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KUANG Yingcai;
邝英才;
LV Zhiping;
吕志平;
LI Chonghui;
李崇辉;
CHEN Zhengsheng;
陈正生
- 《第九届中国卫星导航学术年会》
| 2018年
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摘要:
卡尔曼滤波因其实时更新的特点,已经作为一种重要的参数估计方法被广泛运用于动态导航定位中.为削弱模糊度参数影响,提高收敛速度,可以将正反向卡尔曼滤波的思想引入动态精密单点定位的参数估计中.但当模型描述不准确或噪声设置不合理时,第一次滤波提供的初始信息将不再可靠,此时正反向滤波也不再起作用甚至导致滤波发散.针对这个问题,本文将方差分量估计引入正反向卡尔曼滤波,基于严密的Helmert方差分量估计模型,对第一次滤波的随机模型进行验后估计.通过仿动态定位和车载动态PPP实验验证发现,本文提出的方法可以较合理地平衡先验信息和观测信息对首次滤波解的影响,使第二次反方向滤波能更准确地进行.
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LI Deng-ao;
李灯熬;
DENG Dou-dou;
邓豆豆;
ZHAO Ju-min;
赵菊敏;
ZHAO Xiaofang;
赵晓芳;
HAN Chong;
韩冲
- 《第九届中国卫星导航学术年会》
| 2018年
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摘要:
卫星信号的捕获过程需要一定的硬件资源,且消耗时间,为了节约硬件资源,减少成本,同时为了提高捕获性能,去除量测噪声,文章提出一种基于卡尔曼滤波的压缩感知卫星信号捕获算法.首先,分析北斗卫星信号的稀疏性,构造稀疏变换矩阵,选择测量矩阵进行观测;其次,在信号重构阶段引入Kalman滤波,用Kalman滤波代替最小二乘法,每次迭代都获得最佳信号估计,同时采用弱匹配的方式筛选有效信息,剔除冗余信息从而重构信号.最后得到码相位的准确估计值.实验结果表明,与传统的捕获算法相比,该算法重构性能好,且大大地降低了硬件接收机的成本,计算量明显减少.
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Chan Xiaogang;
镡晓刚
- 《第十五届中国智能交通年会》
| 2020年
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摘要:
本文提出了一种基于INS/GPS组合导航方法在列车定位技术中的应用.介绍了INS/GPS组合导航系统设计原理,建立了组合导航系统误差数学模型,采用间接卡尔曼滤波算法完成了INS/GPS组合导航滤波器的设计.MATLAB计算机仿真结果表明,INS/GPS组合导航系统比单一的INS系统具有更好的导航定位性能,能够满足列车定位的基本要求,有很好的应用价值.
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Ziwen Dong;
董子文;
Tao He;
何涛
- 《第七届高分辨率对地观测学术年会》
| 2020年
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摘要:
高时空分辨率反照率产品对地表辐射能量平衡估算和气候变化监测具有重要意义.本文将MODIS反照率的直接反演方法拓展到“高分一号”(GF-1)影像上,将GF-1光谱响应函数和MODIS双向反射分布函数(BRDF)数据库输入辐射传输模型中,从而直接从GF-1表观反射率数据中估算地表反照率.通过黑河通量站点的实测数据对逐景16米空间分辨率的GF-1反照率反演结果进行验证,结果表明:均方根误差(RMSE)低于0.04,决定系数(R2)高于0.693.同时,为了得到高时空分辨率的反照率结果,本文提出了一种基于改进卡尔曼滤波器的数据同化方法,该方法用于整合高时间分辨率的MODIS反照率和高空间分辨率的反照率以获得高时空分辨率的反照率数据.通过将GF-1加入观测数据中,数据同化算法输出的反照率RMSE低于0.034,R2高于0.787,相比于单一使用Landsat8反照率作为观测数据,反照率的时间序列长度得到明显的提升,验证的精度也得到提升.同时,该研究也可以为其他国产高分辨率卫星反照率的反演提供技术支撑.
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Junnan Du;
杜君南;
Rong Wang;
王融;
Zhi Xiong;
熊智;
Jianye Liu;
刘建业;
Chuanyi Li;
李传意
- 《第十届中国卫星导航学术年会》
| 2019年
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摘要:
飞行器集群飞行能够扩大工作范围,提高整体效率.飞行器集群飞行中存在着不同用途、不同类型以及性能的飞行器协同飞行情况.但是对于不同类型和性能的飞行器进行集群飞行时,由于不同飞行器的导航性能差距较大,使得各飞行器无法同时准确到达既定阵列位置,因而会影响飞行器的整体集群.本文在分析到达时间差(TDOA)方程求解目标位置坐标原理的基础上,针对分析阵列飞行时的特点以及集群飞行中不同类型飞机定位精度差异,研究了将定位精度较高的飞行器作为基准飞行器,利用飞行器相互之间的距离信息来提高定位误差较大飞行器的定位精度的方法.该方法通过将飞行器机载平台导航系统输出的导航参数转化为地球坐标系(ECEF)坐标系下的坐标,通过构建集群飞行器协同导航模型并采用集群飞行器协同导航算法来计算目标飞行器的位置坐标并对计算结果进行优化.结合协同算法求解的目标飞行器位置解算结果,利用卡尔曼滤波对机载导航信息进行修正.仿真验证表明,该算法可提高性能较低飞机的定位精度,有效修正机载导航信息.
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Yang Chuxiong;
杨楚雄;
Yan Jiahan;
严甲汉;
Guo Chengjun;
郭承军
- 《第九届中国卫星导航学术年会》
| 2018年
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摘要:
随着微机电系统(MEMS)技术和计算机技术的不断发展成熟以及对低成本因素的考虑,对飞行器姿态解算的各种性能指标要求也日趋提高,采用常规的姿态解算算法或者单纯只采用卡尔曼滤波算法来求解已经不能满足现在对飞行器姿态解算精度高、可靠性高、环境自适应能力强和成本低的要求.针对捷联惯性测量单元(IMU)噪声大、误差累积的缺点和传统的卡尔曼滤波姿态解算算法精度不高、环境适应性能力差等缺点,本文在研究卡尔曼滤波模型和神经网络模型的基础上,提出了BP-卡尔曼融合滤波的姿态解算算法,对卡尔曼滤波模型的预测结果用BP神经网络予以模型优化,以补偿卡尔曼滤波自身存在的模型误差,得到最终解算结果.通过仿真实验,对比传统的卡尔曼滤波模型和BP-卡尔曼融合滤波模型的解算结果,结果表明该算法提高了姿态解算精度而且增强了对环境的自适应能力.
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Kun Liu;
刘坤;
Ling Pei;
裴凌;
Yifan Zhu;
朱一帆;
Danping Zou;
邹丹平;
Wenxian Yu;
郁文贤
- 《第九届中国卫星导航学术年会》
| 2018年
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摘要:
近年来,随着智能手机的逐渐普及,越来越多的室内定位技术进入了我们的视线.当前的室内定位研究方法多种多样,大体上可以分为基于惯性测量单元、无线网络如WIFI和蓝牙、相机、超声波等方法.行人航位推算(PDR)是一种不依赖外部设备的,只需利用自身提供的传感器来定位的一种方法.由于其定位的高精度特性,行人航位推算逐渐成为了室内定位研究领域中重要的方法之一.然而,由于惯性测量单元固有的特性,行人航位推算系统一旦在大场景,长距离环境下将会造成相当大的累积误差.这篇文章提出了一种结合视觉结构线条信息来提高行人航位推算系统精度的新方法.由于目前智能手机的快速发展,几乎所有的设备都至少有一颗高分辨率的镜头和高精度的传感器单元,使得这种基于智能手机的新方法成为可能.我们提出了视觉陀螺仪这个概念,能够从连续帧图像中获得设备的航向角变化,再将其与PDR中的航向角通过卡尔曼滤波结合起来,得到一个更加精确的航向从而使得定位更加精确.
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Ning Li;
李宁;
Haijun Jiang;
姜海君;
Zhongliang Deng;
邓中亮;
Xinmei Bian;
边新梅;
Shiwei Fan;
范时伟
- 《第九届中国卫星导航学术年会》
| 2018年
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摘要:
在室内环境中,接收机接收信号衰减严重甚至出现频率阶跃的情况,传统接收机跟踪环路无法稳定跟踪,从而影响接收机的最终定位精度.针对上述问题,本文提出了一种基于自适应权值调整的载波跟踪方法.根据动态门限,自适应地调整鉴频值和鉴相值的权值,将调整后的鉴频值和鉴相值作为观测误差矢量,采用卡尔曼滤波器替代传统的载波环路滤波器,建立新型的二阶锁频环辅助三阶锁相环的载波跟踪环模型.仿真结果表明,在弱信号环境下,该算法有效提高时分码分正交频分复用(Time&Code Division-Orthogonal Frequency Division Multiplexing,TC-OFDM)定位接收机的频率收敛速度,提高接收机跟踪灵敏度1-2dB.
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Chao YU;
余超;
Wen CHEN;
陈雯;
Zhengqi ZHENG;
郑正奇
- 《第十届中国卫星导航学术年会》
| 2019年
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摘要:
本文对共时钟四天线GNSS/SINS紧组合的几种改进算法进行了研究和仿真,以实现高精度定位和测姿.以共时钟四天线GNSS/SINS紧组合模型为基础,改进了几个关键算法:将传统的双差载波相位观测模型用共时钟单差模型代替,由于共时钟意味着四个接收天线共用一个时钟,同传统双差模型相比,共时钟单差模型降低了参数的相关性.本文的单差模型采用一种新的载波相位模糊度确定算法,即模糊度替代法,其特点是可以减少模糊度搜索范围,提高整数模糊度固定效率;利用共时钟四天线GNSS存在多余基线观测值这一优势,研究了实时多基线测姿的平差算法;改进了共时钟四天线GNSS/SINS紧组合融合算法,将GNSS伪距、伪距率和载波相位观测值与惯导测量值组合,基于新息协方差自适应渐消滤波,分析了滤波算法过程.仿真结果显示,基于新息协方差的自适应渐消滤波算法较好地抑制滤波器的发散和动态系统误差的影响,表明该算法是可行的和有效的.