基于求积分卡尔曼滤波的交互式多模型算法
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基于UKF的自适应网格交互式多模型算法张园;董受全;刘淑波;初俊博;高松【期刊名称】《指挥控制与仿真》【年(卷),期】2014(000)004【摘要】针对非线性观测条件下的机动目标跟踪问题,基于机动目标的协同转弯( CT)模型,采用无迹卡尔曼滤波( UKF)方法和自适应网格( AG)的模型集自适应策略,研究了一种变结构交互式多模型算法,即基于UKF的自适应网格交互式多模型( UKF-AGIMM)算法。
对二维机动目标跟踪的仿真结果表明,本算法与相应的固定结构交互式多模型算法相比,可以解决固定结构多模型算法存在的问题,有效提高多模型算法的精度和费效比,缩短计算时间,且适合工程应用。
【总页数】5页(P47-50,55)【作者】张园;董受全;刘淑波;初俊博;高松【作者单位】大连海事大学信息与技术学院,辽宁大连 116026; 海军大连舰艇学院,辽宁大连 116018;海军大连舰艇学院,辽宁大连 116018;海军大连舰艇学院,辽宁大连 116018;海军大连舰艇学院,辽宁大连 116018;海军大连舰艇学院,辽宁大连 116018【正文语种】中文【中图分类】E911【相关文献】1.图像增强的自适应网格交互式多模型算法 [J], 陈海;单甘霖;吉兵;张凯2.基于S修正RBUKF的自适应网格交互式多模型算法 [J], 张园;董受全;刘淑波;初俊博3.防发散无迹卡尔曼滤波自适应网格交互式多模型算法 [J], 张园;董受全;钟志通;刘淑波;初俊博4.基于噪声自适应的交互式多模型算法研究 [J], 谷鹏; 颜明; 张世仓5.基于自适应转弯模型的交互式多模型算法研究 [J], 程遥; 吕植勇因版权原因,仅展示原文概要,查看原文内容请购买。
卡尔曼滤波器算法卡尔曼滤波器算法是一种常见的数据处理算法,它能够通过对数据进行滤波,去除噪声和干扰,提高数据质量,广泛应用于各个领域。
本文将对卡尔曼滤波器算法进行详细介绍,包括其原理、应用场景以及实现方法。
一、卡尔曼滤波器算法的原理卡尔曼滤波器算法的原理是基于贝叶斯概率理论和线性系统理论的。
其核心思想是通过对系统状态的不断测量和预测,根据预测值和实际值之间的误差来调整状态估计值,从而获得更准确的状态估计结果。
具体来说,卡尔曼滤波器算法可以分为两个步骤:预测和更新。
1. 预测步骤在预测步骤中,通过上一时刻的状态估计值和状态转移矩阵对当前时刻的状态进行预测。
状态转移矩阵是描述系统状态变化的数学模型,可以根据实际情况进行定义。
2. 更新步骤在更新步骤中,通过测量值和状态预测值之间的误差,计算出卡尔曼增益,从而根据卡尔曼增益调整状态估计值。
卡尔曼增益是一个比例系数,它的大小取决于预测误差和测量误差的比例。
二、卡尔曼滤波器算法的应用场景卡尔曼滤波器算法具有广泛的应用场景,下面列举几个常见的应用场景:1. 飞机导航系统在飞机导航系统中,卡尔曼滤波器算法可以通过对飞机的位置、速度和姿态等参数进行滤波,提高导航的准确性和精度。
2. 机器人控制系统在机器人控制系统中,卡尔曼滤波器算法可以通过对机器人的位置、速度、姿态和力量等参数进行滤波,提高机器人的控制精度和稳定性。
3. 多传感器融合系统在多传感器融合系统中,卡尔曼滤波器算法可以通过对多个传感器的数据进行滤波和融合,提高数据质量和精度。
三、卡尔曼滤波器算法的实现方法卡尔曼滤波器算法的实现方法具有一定的复杂性,下面介绍一般的实现步骤:1. 定义状态向量和状态转移矩阵根据实际情况,定义状态向量和状态转移矩阵,描述系统状态的变化规律。
2. 定义测量向量和观测矩阵根据实际情况,定义测量向量和观测矩阵,描述传感器测量数据与状态向量之间的联系。
3. 计算预测值和预测误差协方差矩阵根据状态向量、状态转移矩阵和误差协方差矩阵,计算预测值和预测误差协方差矩阵。
多模型卡尔曼滤波
多模型卡尔曼滤波(Multi-Model Kalman Filter)是一种控制系统中常用的状态估计方法,广泛应用于机器人、汽车、飞行器等各类自动化系统中。
该算法的核心思想是通过多种“子卡尔曼滤波器”来对某个系统的状态进行估计,从而更准确地反映出系统的实际状态。
多模型卡尔曼滤波算法的基本流程如下:
1.建立多个卡尔曼滤波器模型,每个模型都有自己的状态估计方程、观测方程和协方差矩阵。
2.通过一定的“模型选择策略”,根据不同的系统状态或环境参数,选择最合适的一个卡尔曼滤波模型进行状态估计。
3.当系统的状态或环境参数发生变化,根据实时的观测数据和卡尔曼滤波器的预测结果,重新选择最合适的卡尔曼滤波模型。
4.根据不同的模型权重,将各个卡尔曼滤波器的状态估计结果进行加权平均,得到最终的状态估计结果。
多模型卡尔曼滤波的主要优点在于,能够适应不同的系统状态或环境
条件,并且可以自动地选择最优的卡尔曼滤波模型进行状态估计。
此外,多模型卡尔曼滤波还可以提高系统的鲁棒性和容错性,即使某个
卡尔曼滤波模型由于某些原因失效,仍然可以通过其他模型保持系统
的正常运行。
在实际应用中,多模型卡尔曼滤波可以应用于各类自动化系统中,如
机器人、自动驾驶汽车、导航系统等。
例如,在自动驾驶汽车中,多
模型卡尔曼滤波可以用于对车辆的位置、速度、加速度等状态进行估计,从而实现精准的控制和导航。
总之,多模型卡尔曼滤波是一种有效的状态估计方法,具有高鲁棒性、高容错性和自适应性的优点,在自动化系统中有着广泛的应用前景。