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黄玉龙: 作品数：11 被引量：127H指数：6; 供职机构：哈尔滨工程大学自动化学院更多>>; 发文基金：国家自然科学基金中央高校基本科研业务费专项资金中国博士后科学基金更多>>; 相关领域：电子电信兵器科学与技术交通运输工程自然科学总论更多>>

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一种带多步随机延迟量测高斯滤波器的一般框架解被引量：13: 2015年; 提出了一种适用于线性和非线性系统的带多步随机延迟量测高斯滤波器的一般框架解.为了完成状态的递归更新估计,噪声向量和先前时刻状态向量被扩展到当前时刻状态向量中.然后基于贝叶斯方法推导了扩展后状态向量的一般框架解.对于非线性系统,通过利用不同的数值计算方法计算贝叶斯解中的高斯加权积分可以推导获得不同的高斯近似滤波器.最后本文利用三阶球径容积准则来实施提出的方法,并通过量测被随机延迟多步的目标跟踪模型对所提出的方法进行了仿真,仿真结果验证了提出方法的有效性和优点.; 张勇刚黄玉龙赵琳; 关键词：高斯滤波器贝叶斯估计

截断的自适应容积粒子滤波器被引量：5: 2016年; 在现有的高斯粒子滤波算法(Gaussian particle filter,GPF)中,粒子的重要性密度函数是由高斯滤波器(Gaussian filter,GF)结合当前最新量测来构建的。在高精度、强非线性的量测条件下,传统GF并不能很好地近似状态真实后验概率密度函数,为了解决这一问题,提出一种截断的自适应容积卡尔曼滤波器,并用其来构建粒子的重要性密度函数,从而推导出了截断的自适应容积粒子滤波器。仿真表明,在高精度、强非线性的量测条件下,所提出的滤波算法比现有的GPF具有更高的估计精度。; 张勇刚程然黄玉龙李宁; 关键词：强非线性

一种带有色量测噪声的非线性系统辨识方法被引量：14: 2015年; 利用最大似然判据,本文提出了一种带有色量测噪声的非线性系统辨识方法.首先,利用量测差分方法将有色量测噪声白色化,获得新的量测方程,从而将带有色量测噪声的非线性系统辨识问题转化成带白色量测噪声和一步延迟状态的非线性系统辨识问题.其次,利用期望最大化(Expectation maximization,EM)算法提出了一种新的基于最大似然估计的非线性系统辨识方法,该算法由期望步骤(Expectation step,E-step)和最大化步骤(Maximization step,M-step)两部分组成.在期望步骤中,基于当前估计的参数并利用带有色量测噪声的高斯近似滤波器和平滑器,近似计算完整的对数似然函数的期望.在最大化步骤中,近似计算的似然函数期望值被最大化,并且通过解析更新获得噪声参数估计,通过Newton更新方法获得模型参数的估计.最后,数值仿真验证了本文提出算法的有效性.; 黄玉龙张勇刚李宁赵琳; 关键词：非线性系统辨识期望最大化算法

带有色厚尾量测噪声的鲁棒高斯近似滤波器和平滑器被引量：1: 2017年; 为了解决带有色厚尾量测噪声的非线性状态估计问题,本文提出了新的鲁棒高斯近似(Gaussian approximate,GA)滤波器和平滑器.首先,基于状态扩展方法将量测差分后带一步延迟状态和白色厚尾量测噪声的非线性状态估计问题,转化成带厚尾量测噪声的标准非线性状态估计问题.其次,针对量测差分后模型中的噪声尺度矩阵和自由度(Degrees of freedom,DOF)参数未知问题,设计了新的高斯近似滤波器和平滑器,通过建立未知参数和待估计状态的共轭先验分布,并利用变分贝叶斯方法同时估计未知的状态、尺度矩阵、自由度参数.最后,利用目标跟踪仿真验证了本文提出的带有色厚尾量测噪声的鲁棒高斯近似滤波器和平滑器的有效性以及与现有方法相比的优越性.; 黄玉龙张勇刚武哲民李宁王刚; 关键词：STUDENT T分布

带一步随机延迟量测非线性序列贝叶斯估计的条件后验克拉美罗下界被引量：7: 2015年; 为了解决带一步随机延迟量测非线性状态估计器可获得最优性能的评价问题,提出了一种适用于带一步随机延迟量测非线性系统的条件后验克拉美罗下界(Conditional posterior Cram′er-Rao lower bound,CPCRLB),且现有的CPCRLB仅是所提出的CPCRLB在延迟概率为零时的一种特例.为了递归地计算提出的CPCRLB,本文提出了一种带一步随机延迟量测的粒子滤波器(Particle filter,PF),继而推导了提出的CPCRLB一般近似解和在高斯噪声情况下的特殊近似解.单变量非平稳增长模型、纯方位跟踪和频率调制信号模型的数值仿真证明了本文提出方法与现有方法相比的有效性和优越性.; 张勇刚黄玉龙李宁赵琳; 关键词：粒子滤波器非线性滤波贝叶斯估计

带不确定量测和未知虚警概率的粒子滤波器被引量：4: 2015年; 为了解决带不确定量测和未知虚警概率的非线性非高斯系统状态估计问题,本文提出了一种新的粒子滤波方法,利用随机不确定量测模型来更新粒子和权值,并基于极大似然准则来辨识未知的虚警概率.本文所提出的带不确定量测和已知虚警概率的粒子滤波方法与现有标准的粒子滤波方法具有几乎一致的计算复杂度,但是更适合用于处理带不确定量测的非线性非高斯系统状态估计问题.此外,在状态转移密度函数被选择为建议密度函数时,本文证明了基于所提出的虚警概率辨识方法的极大似然估计唯一,从而为精确辨识虚警概率提供了理论保证.单变量非平稳增长模型和纯方位跟踪的数值仿真验证了所提出粒子滤波方法的有效性和与现有方法相比的优越性.; 黄玉龙张勇刚李宁赵琳; 关键词：虚警概率粒子滤波器非线性滤波极大似然估计

基于非线性映射的自适应混合Kalman/H_∞滤波器被引量：2: 2013年; Kalman滤波器的精度高,但是鲁棒性差。H∞滤波器虽然鲁棒性好,但是精度不高,将两种滤波器进行混合获得新的滤波器可同时具备高精度和对干扰噪声的鲁棒性。通过对Kalman滤波器的实时性能评价,提出了一种基于非线性映射的自适应调节权值混合Kalman/H∞滤波器,并通过全球定位系统/推位组合导航模型对提出的方法进行了仿真验证。仿真结果表明,在干扰噪声统计特性变化和系统模型存在摄动条件下,与Kalman滤波和H∞滤波方法相比,所提出的混合Kalman/H∞滤波方法具有更高的滤波精度,更适用于实际应用。; 张勇刚黄玉龙李宁李雷雷; 关键词：KALMAN滤波 H∞滤波非线性映射混合滤波自适应

一种高阶无迹卡尔曼滤波方法被引量：45: 2014年; 现有的研究中,高阶无迹变换(Unscented transform,UT)还不存在具体的解析解,因此,无法利用高阶无迹变换获得具备更高精度的高阶无迹卡尔曼滤波器(Unscented Kalman filter,UKF).为了解决这一问题,本文在五阶容积变换(Cubature transform,CT)的基础上,通过引入一个自由参数κ,得到高阶无迹变换的解析解,从而获得了高阶无迹卡尔曼滤波器(Unscented Kalman filter,UKF).同时验证了现有的五阶容积变换和五阶无迹变换分别是本文所提出的高阶无迹变换在κ=2和κ=6-n时的两个特例.进而分析和讨论了高阶无迹卡尔曼滤波器在系统不同维数条件下κ值的最优选取,并讨论了其稳定性.纯方位跟踪模型和弹道目标再入模型仿真验证了本文方法的正确性,且与现有方法相比具有更高的精度.; 张勇刚黄玉龙武哲民李宁

递推更新高斯粒子滤波器被引量：5: 2016年; 传统高斯粒子滤波算法(Gaussian particle Filter,GPF)中,粒子的重要性密度函数是由高斯滤波器结合当前最新量测来构建的.由于传统高斯滤波器在量测更新阶段直接利用量测对状态进行线性更新,在某些条件下会导致所构建的重要性密度函数并不能很好地近似状态真实分布.为了解决这一问题,结合递推更新的思想,本文推导出了递推更新高斯滤波器(recursive update Gaussian filter,RUGF)的一般结构.并在此基础上,选用RUGF来构建粒子滤波的重要性密度函数,从而提出了基于递推更新的高斯粒子滤波算法(recursive update gaussian particle filter,RUGPF).仿真表明,在非线性系统状态估计问题中,递推更新可以很好的利用量测信息,相比于传统的GPF,本文所提出的RUGPF滤波算法可以提供更高精度的估计结果.; 张勇刚王刚黄玉龙李宁; 关键词：高斯滤波器粒子滤波递推算法非线性滤波

自主水下航行器导航方法综述被引量：43: 2019年; 自主水下航行器(AUV)水下导航技术的准确性是在水下开展搜索、探测及反潜等任务的有力保障。现有AUV的导航方法大多以捷联惯性导航系统(SINS)为主,以水声测速与定位技术、地球物理导航技术及协同导航技术为辅。基于此,文中回顾了国内外近年来AUV水下导航技术最新的研究进展;简述了AUV各种水下导航技术的基本原理,并指出了各种方法的适用条件及优缺点;分析了AUV水下导航方法存在的技术难点,并给出了相对应的解决思路。同时对未来的AUV水下导航技术的发展趋势进行了展望。; 黄玉龙张勇刚赵玉新; 关键词：自主水下航行器水下导航协同导航

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