中国博士后科学基金(20070420740)
- 作品数：11 被引量：217H指数：7
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- 发文基金：中国博士后科学基金国家自然科学基金更多>>
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- 粒子滤波算法中的有限收敛界被引量：10
- 2008年
- 在已有的关于粒子滤波(PF)收敛性研究的成果上,指出了其在工程实践中存在的问题;根据粒子滤波在实际应用中普遍存在的收敛现象,提出了粒子滤波算法的有限收敛界(LCB)的概念,并针对一个经典的非线性滤波估计例子,给出了关于自举PF、裂变自举PF、高斯PF、无味高斯PF和辅助变量PF这5种典型粒子滤波算法有限收敛界的计算结果。LCB既可作为粒子滤波算法性能的度量指标之一,也可作为工程应用中某种粒子滤波算法粒子数选取的一个参考值。
- 程水英张剑云
- 关键词：递推非线性滤波扩展卡尔曼滤波粒子滤波
- 无味变换与无味卡尔曼滤波被引量：32
- 2008年
- 综述了非线性估计问题的由来、无味变换(UT,Unscented Transformation)的基本思路与基本算法、各种衍变形式、σ点集的设计原则、无味卡尔曼滤波(UKF,Unscented Kalman Filtering)的基本算法及其各种改进算法、UT的本质、UKF与几种免微分非线性滤波方法的比较、UT与UKF的相关应用、针对几种UKF算法的仿真实例,以及目前在UT与UKF的研究中尚存在的一些问题和对今后研究的展望等;提出了笔者的一些最新研究成果和见解。
- 程水英
- 关键词：无味变换无味卡尔曼滤波扩展卡尔曼滤波粒子滤波
- 迭代无味卡尔曼滤波器被引量：7
- 2009年
- 通过对无味卡尔曼滤波器（Unscented Kalman filter，UKF）的误差进行分析，提出了迭代UKF（IUKF）算法。该基本思路是用测量更新后的状态估计去重新对状态量和观测量的一步预测，然后再次应用LMMSE估计子估计状态量的均值和协方差阵，如此多次迭代后的滤波估计输出具有更高的精度和更小的方差，故滤波器表现出更好的一致性。Monte Carlo仿真表明，IUKF主要应用于观测噪声较小的场合，其中的迭代只需进行2～3次即可。
- 程水英毛云祥
- 关键词：递推非线性滤波
- UKF与EKF在空对海单站TO-TMA中的应用被引量：1
- 2009年
- 探讨了目标运动分析(Target moving analysis,TMA)中基本的非线性估计问题,介绍了基于UT的UKF算法的设计思想与具体实现,特别针对空对海单站无源到达时间TMA(TO-TMA)问题应用UKF和EKF进行了对照研究,建立了问题的离散非线性滤波估计模型,设计了典型的应用场景,给出了Monte Carlo仿真运行结果;表明UKF在该特定应用背景下,由于模型的非线性较弱,使得UKF在精度上与EKF相当,而且在运算量上也有所增加。
- 程水英
- 关键词：目标运动分析递推非线性滤波无味变换无味卡尔曼滤波
- 免微分非线性Bayesian滤波方法评述被引量：14
- 2009年
- 以非线性递推Bayesian滤波问题的求解及其历史渊源为起点,分两类对各种免微分非线性Bayesian滤波方法或免微分方法的原理和算法进行了评述:一类是以线性最小均方误差最优估计子为特点的免微分高斯滤波,包括无味卡尔曼滤波、均差滤波器、中心差分滤波器和Gauss-Hermite滤波器或积分卡尔曼滤波器;另一类是后验密度数值逼近免微分方法,包括栅格法(GBMs)与近似栅格法、矩近似法和以粒子滤波为代表的Monte Carlo方法。其中还包括了作者的一些最新研究成果,如迭代UKF算法、裂变自举PF算法和关于粒子滤波算法有限收敛界的概念等。之后从加权统计线性回归的角度对两类免微分方法进行了统一认识,统一为以数值方法为特点的广义PF。为了建立一个关于各种免微分算法性能的整体印象,论文还通过一个复杂的递推非线性滤波估计例子,用MonteCarlo仿真实验的方法对7种典型的免微分方法和和传统的EKF算法进行了比较研究。最后对两类免微分方法进行了简单的比较,并指出了进一步研究的方向。
- 程水英邹继伟汤鹏
- 关键词：无味变换无味卡尔曼滤波均差栅格法CARLO方法
- 裂变自举粒子滤波被引量：57
- 2008年
- 自举粒子滤波(BPF:Bootstrap Particle Filtering)是一种经典而应用广泛的粒子滤波算法,但其重采样后常会引起严重的样本枯竭问题.本文提出在权值蜕化较为严重时,在原先的重采样前增加SFN预处理,即权值排序、裂变繁殖(fission)和权值归一,得到裂变BPF(FBPF)算法.针对一个典型的后验密度为双峰的强非线性滤波估计问题,通过Monte Carlo仿真表明,FBPF算法在保持与BPF算法相当的估计精度和运算时间的条件下,克服了样本枯竭问题,算法的鲁棒性更强.
- 程水英张剑云
- 关键词：递推非线性滤波扩展卡尔曼滤波粒子滤波
- 无味卡尔曼滤波在空对海单站BDO-TMA中的应用
- 2008年
- 针对空对海单站无源只测方位-多普勒目标运动分析(BDO-TMA)问题应用无味卡尔曼滤波(UKF:Unscented Kalman Filtering)和EKF进行了对照研究,建立了该应用场景下的离散非线性滤波估计模型,Monte Carlo仿真运行结果表明,UKF在该应用背景下是切实可行的,具有更高的估计精度和更强的收敛特性。
- 程水英张剑云
- 关键词：递推非线性滤波扩展卡尔曼滤波无味变换无味卡尔曼滤波
- 基于UKF的只测方位TMA中数据率因素影响的仿真研究被引量：2
- 2008年
- 应用无味卡尔曼滤波(UKF)来解决只测方位目标运动分析(BO-TMA)问题,研究了其中数据率因素的实际影响。提出了一种对估计标准差及均方根误差(RMSE)进行归一化的新方法,并据此经过仿真分析揭示了估计的标准差及RMSE与数据率之间存在着简单的1/2次幂的反比关系;而同样的结论在EKF中则无法得到。
- 程水英张剑云
- 关键词：目标运动分析数据率递推非线性滤波
- 基于无味卡尔曼滤波的空对海单站无源BO-TMA被引量：3
- 2008年
- 探讨了目标运动分析(TMA)问题中的递推非线性滤波问题,介绍了基于无味变换(UT)的无味卡尔曼滤波(UKF)的设计思想与具体实现,特别针对空对海单站无源只测向TMA(BO-TMA)问题,建立了问题的离散非线性滤波估计模型,设计了典型的应用场景,并应用UKF和EKF(扩展卡尔曼滤波)分初值无偏和有偏两种情况,从算法的估计值、估计方差、均方根误差(RMSE)和归一化新息平方(NIS)等方面进行了对照研究,给出了Monte Carlo仿真运行结果;表明UKF在该应用背景下是切实可行的,显示出良好的滤波一致性,具有更高的估计精度和更强的收敛特性。
- 程水英张剑云
- 关键词：递推非线性滤波无味变换无味卡尔曼滤波
- 粒子滤波评述被引量：115
- 2008年
- 以最优Bayesian滤波的求解为起点,综述了粒子滤波的发展历程、基本思想、算法的各个基本环节、基本的滤波算法及其收敛性以及算法的多种重要衍变形式,包括辅助变量粒子滤波、自适应粒子滤波、实时粒子滤波、分布式粒子滤波、Rao-Blackwellised粒子滤波、免重采样粒子滤波和裂变自举粒子滤波,并通过一个复杂的递推非线性滤波估计例子,用Monte Carlo仿真实验的方法对几种典型的粒子滤波算法进行了比较研究,最后总结了粒子滤波的应用并展望了进一步研究的方向。
- 程水英张剑云
- 关键词：非线性非高斯粒子滤波重要性采样重采样
