發(fā)布時(shí)間：2017-08-16 01:02

  本文關(guān)鍵詞：面向參數(shù)不精準(zhǔn)系統(tǒng)的Kalman濾波理論研究

  更多相關(guān)文章： 性能分析 不精準(zhǔn)噪聲 卡爾曼濾波 均方誤差 目標(biāo)跟蹤 非線性系統(tǒng) 多傳感器融合

【摘要】：隨著現(xiàn)代技術(shù)的快速發(fā)展,尤其是傳感器技術(shù)、計(jì)算機(jī)技術(shù)和各種智能信息處理技術(shù)等在眾多民用和國(guó)防領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用。面對(duì)復(fù)雜的環(huán)境,使得對(duì)目標(biāo)的跟蹤的精度以及算法的有效性和合理性等要求不斷提高。由于受到各種因素的影響,在處理實(shí)際系統(tǒng)模型時(shí)往往面臨著參數(shù)不精準(zhǔn)的情況,使得濾波估計(jì)結(jié)果與實(shí)際不匹配,導(dǎo)致假設(shè)下的性能評(píng)估不能精準(zhǔn)刻畫實(shí)際的估計(jì)性能。因此,研究參數(shù)不精準(zhǔn)系統(tǒng)的Kalman濾波理論是很有必要的。由參數(shù)不精準(zhǔn)導(dǎo)致的問題有1)線性系統(tǒng)中Kalman濾波估計(jì)性能評(píng)估的不精準(zhǔn),2)非線性系統(tǒng)的線性化及人為加入因子對(duì)估計(jì)性能評(píng)估的影響,3)非線性系統(tǒng)不精準(zhǔn)時(shí)濾波器設(shè)計(jì)及多傳感器融合估計(jì)性能。針對(duì)上述問題,本文有針對(duì)性的開展如下研究工作:1)研究線性系統(tǒng)噪聲方差不精準(zhǔn)情況下的Kalman濾波估計(jì)性能。在工程實(shí)踐中噪聲方差特性并不能完全已知,那么,不精準(zhǔn)的噪聲方差必定會(huì)對(duì)濾波估計(jì)性能造成影響。因此,主要研究了在不同定義下的估計(jì)性能度量MSEs,并對(duì)它們進(jìn)行排序及相對(duì)接近程度進(jìn)行分析。最后,給出工程實(shí)踐指導(dǎo),為實(shí)際系統(tǒng)濾波估計(jì)性能評(píng)估提供幫助。2)研究非線性系統(tǒng)擴(kuò)展強(qiáng)跟蹤濾波的估計(jì)性能。由于擴(kuò)展強(qiáng)跟蹤濾波引入自適應(yīng)漸消因子能夠根據(jù)實(shí)時(shí)測(cè)量新息修正一步預(yù)測(cè)誤差協(xié)方差,從而,對(duì)于模型不精準(zhǔn)及狀態(tài)和參數(shù)突變的系統(tǒng)具有較強(qiáng)的跟蹤能力。然而,引入的自適應(yīng)漸消因子則會(huì)打破常規(guī)Kalman濾波的一些機(jī)理結(jié)論。因此,主要研究了ESTF與EKF在統(tǒng)計(jì)參數(shù)的比較;ESTF和EKF估計(jì)性能的不一致性研究;ESTF性能度量的不匹配性研究。結(jié)果表明,對(duì)于ESTF而言,改變或打破了Kalman濾波的一些基本特性。最后,通過智能小車目標(biāo)跟蹤系統(tǒng)平臺(tái)驗(yàn)證了研究?jī)?nèi)容的有效性。3)研究一種新的容積Kalman濾波算法及其融合方法分析。為了提高估計(jì)精度和具有較好的穩(wěn)定性,結(jié)合容積信息濾波、五階容積規(guī)則、迭代方法以及集合策略,提出五階集合迭代容積信息濾波(EnFICIF)算法�；贓nFICIF研究四種多傳感器融合方法的估計(jì)性能的等價(jià)性和測(cè)量更新的可交換性。最后,通過仿真實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了結(jié)論的正確性。
【關(guān)鍵詞】：性能分析 不精準(zhǔn)噪聲 卡爾曼濾波 均方誤差 目標(biāo)跟蹤 非線性系統(tǒng) 多傳感器融合
【學(xué)位授予單位】：杭州電子科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TN713
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-11
• 第1章 緒論11-17
• 1.1 研究背景及意義11-12
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀及分析12-16
• 1.2.1 Kalman濾波理論12-13
• 1.2.2 參數(shù)不精準(zhǔn)系統(tǒng)13-16
• 1.3 論文主要研究?jī)?nèi)容介紹16
• 1.4 論文的內(nèi)容安排16-17
• 第2章 Kalman濾波基礎(chǔ)知識(shí)17-22
• 2.1 Kalman濾波17-18
• 2.2 擴(kuò)展強(qiáng)跟蹤濾波18-19
• 2.3 容積Kalman濾波19-21
• 2.4 本章小結(jié)21-22
• 第3章 噪聲方差不精準(zhǔn)的Kalman濾波性能分析22-37
• 3.1 引言22-23
• 3.2 系統(tǒng)描述23
• 3.3 測(cè)量噪聲方差不精準(zhǔn)23-28
• 3.3.1 測(cè)量噪聲方差精準(zhǔn)下的MSE23-24
• 3.3.2 測(cè)量噪聲方差不精準(zhǔn)下的MSEs24
• 3.3.3 測(cè)量噪聲方差不精準(zhǔn)測(cè)下的三種MSEs排序24-26
• 3.3.4 測(cè)量噪聲方差不精準(zhǔn)下的三種MSEs相對(duì)接近程度26-28
• 3.4 過程噪聲方差不精準(zhǔn)28-33
• 3.4.1 過程噪聲方差精準(zhǔn)下的MSE28-29
• 3.4.2 過程噪聲方差不精準(zhǔn)下的MSEs29
• 3.4.3 過程噪聲方差不精準(zhǔn)下的三種MSEs排序29-31
• 3.4.4 過程噪聲方差不精準(zhǔn)下的三種MSEs相對(duì)接近程度31-33
• 3.5 工程實(shí)踐指導(dǎo)33
• 3.6 仿真實(shí)驗(yàn)33-36
• 3.6.1 仿真一33-34
• 3.6.2 仿真二34-36
• 3.7 本章小結(jié)36-37
• 第4章 擴(kuò)展強(qiáng)跟蹤濾波性能分析研究37-53
• 4.1 引言37-38
• 4.2 補(bǔ)充知識(shí)38-40
• 4.2.1 目標(biāo)與節(jié)點(diǎn)間的距離38-39
• 4.2.2 建立基于RSSI的測(cè)量模型39-40
• 4.3 系統(tǒng)描述40-41
• 4.4 EKF和ESTF濾波參數(shù)比較41-45
• 4.4.1 比較預(yù)測(cè)MSE41-42
• 4.4.2 比較濾波計(jì)算MSE42-43
• 4.4.3 比較增益43-45
• 4.5 EKF和ESTF估計(jì)性能不一致性研究45-47
• 4.5.1 均方根誤差45
• 4.5.2 性能度量的不一致性45-47
• 4.6 ESTF估計(jì)性能表達(dá)式的不匹配性研究47
• 4.7 仿真實(shí)驗(yàn)47-51
• 4.7.1 仿真一49-50
• 4.7.2 仿真二50
• 4.7.3 仿真三50-51
• 4.7.4 仿真四51
• 4.8 本章小結(jié)51-53
• 第5章 自適應(yīng)集合五階迭代容積Kalman濾波融合方法53-71
• 5.1 引言53-54
• 5.2 系統(tǒng)描述54-55
• 5.3 五階集合迭代容積信息濾波55-59
• 5.3.1 五階CKF55
• 5.3.2 迭代容積信息濾波CIF(FICIF)55-56
• 5.3.3 集合容積Kalman濾波(EnCKF)56-57
• 5.3.4 集合五階迭代容積信息濾波(EnFICIF)57-59
• 5.4 多傳感器五階集合迭代容積信息濾波59-62
• 5.4.1 集中式測(cè)量值擴(kuò)維融合60
• 5.4.2 集中式測(cè)量值加權(quán)融合60-61
• 5.4.3 集中式序貫濾波融合61
• 5.4.4 分布式反饋融合61-62
• 5.5 多傳感器融合算法性能分析62-67
• 5.5.1 算法I與算法II融合性能比較62-63
• 5.5.2 算法I與算法III融合性能比較63-64
• 5.5.3 算法I與算法IV融合性能比較64-65
• 5.5.4 測(cè)量更新次序的可交換性研究65-67
• 5.6 仿真實(shí)驗(yàn)67-70
• 5.6.1 仿真一67-68
• 5.6.2 仿真二68
• 5.6.3 仿真三68-69
• 5.6.4 仿真四69
• 5.6.5 仿真五69-70
• 5.7 本章小結(jié)70-71
• 第6章 總結(jié)和展望71-73
• 6.1 論文工作總結(jié)71
• 6.2 論文工作展望71-73
• 致謝73-74
• 參考文獻(xiàn)74-81
• 附錄81

【相似文獻(xiàn)】

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