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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

期刊论文>

论文:6832 占比:9.04%

会议论文>

论文:637 占比:0.84%

专利文献>

论文:68143 占比:90.12%

总计:75612篇

卡尔曼滤波—发文趋势图

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
  • 期刊论文
  • 会议论文
  • 专利文献

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作者

    • 王富; 韩保民; 胡亮亮; 孟昊; 郭振华
    • 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.
    • 周隽杰; 付东翔
    • 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。
    • 安竞轲; 熊智; 王融; 康骏; 张新睿; 刘建业
    • 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。
    • 杨森; 罗利强; 高剑; 张西平
    • 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。
    • 孟文晔
    • 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。
    • 阎磊; 曲全福; 白涛; 舒东亮; 周超
    • 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。
    • 刘耀胜; 廖育荣; 林存宝; 李兆铭; 倪淑燕
    • 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。
    • 赵斌; 李昊
    • 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。
    • 陈子璇; 席燕辉; 沈银
    • 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。
    • 张忠超; 高同跃; 丁昭; 柏代状; 郭伟平
    • 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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