无迹卡尔曼滤波算法的改进及应用研究
发布时间：2021-06-21 16:39
卡尔曼滤波器（Kalman Filter）是一种基于最小方差意义下的时域滤波方法,通过状态空间方程描述系统状态,递推估计系统状态输出,具备数据存储量小、易实现等优点。但卡尔曼滤波器只适用于线性系统,而实际系统大都呈现不同程度的非线性,限制了卡尔曼滤波的发展应用。无迹卡尔曼滤波器（Unscented Kalman Filter,UKF）是一种适用于非线性系统的方法,本文将对无迹卡尔曼滤波器展开研究。本文主要研究UKF滤波算法的改进及其在连续离散的导航系统中的应用。UKF是基于无迹变换（Unscented Transform,UT）对系统状态向量进行采样,并计算相应的权值,得到的采样点称为Sigma点集。经非线性函数传递逼近系统的高斯密度,处理了均值和协方差的非线性传递问题。论文主要研究工作如下:首先,对UKF滤波算法的采样策略和比例因子自适应做研究分析。从采样精度和实时性两方面分析了三种主要的UT变换采样策略:比例对称采样,最小偏度单形采样,超球体单形采样。详述了各自的优缺点以及适用范围,在此基础上提出了一种基于采样策略实时切换的UKF滤波算法。并对比例因子对采样精度的影响进行研究分析。...
【文章来源】：成都理工大学四川省
【文章页数】：74 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
FUDS工况干路电流数据
图 3-3 FUDS 工况端电压数据选择该模型能够较好的分析本文在采样策略上的改进能否较好处理系统的态问题。改进 UKF 滤波算法初始相关参数的选取：模型温度为室温 25oC，状态变量始值和方差为:0 0[ , ] [1,3.3149]T TSOC V （3-45） 0Q 2 e 1 , R 2 e 1 ， P diag ([1e 6,1e 8,2 e 4])（3-46）对上述模型采用两种不同的 UKF 算法：算法一为传统 UKF 算法记为 UKF，用比例对称采样策略，比例因子选取为 0.5， 2；算法二为采样策略实切换 UKF 算法记为 AUKF，采样策略和初始比例因子选取不变，初始迭代次 N 20。在 MATLAB 上对改进 UKF 滤波算法进行仿真验证。结果如图 3-4,3-5示：
SOC状态估计值
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于改进Sage-Husa的自适应无迹卡尔曼滤波的锂离子电池SOC估计[J]. 杨海学,张继业,张晗. 电工电能新技术. 2016(01)
[2]基于勒让德多项式逼近的4级4阶隐式Runge-Kutta方法[J]. 刘翠翠,张瑞平. 数值计算与计算机应用. 2015(01)
[3]基于改进连续-离散无迹卡尔曼滤波的水下航行器故障诊断[J]. 徐德民,刘富樯,张立川,崔荣鑫. 西北工业大学学报. 2014(05)
[4]一种新的自适应UKF算法及其在组合导航中的应用[J]. 胡高歌,高社生,赵岩. 中国惯性技术学报. 2014(03)
[5]基于Sage-Husa的线性自适应平方根卡尔曼滤波算法[J]. 周勇,张玉峰,张超,张举中. 西北工业大学学报. 2013(01)
[6]对Sage-Husa算法的改进[J]. 魏伟,秦永元,张晓冬,张亚崇. 中国惯性技术学报. 2012(06)
[7]自适应UKF算法在目标跟踪中的应用[J]. 石勇,韩崇昭. 自动化学报. 2011(06)
[8]Duffing振子中随机微分方程的“欧拉-丸山”数值解法[J]. 张嵩,芮国胜,孙文俊,张洋,崔文. 电子测量技术. 2011(03)
[9]比例最小偏度单形采样的UKF及其在卫星定轨中的应用[J]. 姜伟南,周海银,段晓君,潘晓刚. 上海航天. 2008(05)
[10]比例UT变换的一种比例因子自适应选取方法[J]. 姜伟南,周海银,段晓君,潘晓刚. 中国空间科学技术. 2008(03)
博士论文
[1]随机微分方程的稳定性及分岔研究[D]. 罗超良.湖南大学 2016
[2]改进容积卡尔曼滤波及其导航应用研究[D]. 李秋荣.哈尔滨工程大学 2015
[3]小卫星多传感器自主导航关键技术研究[D]. 李丹.南京航空航天大学 2008
硕士论文
[1]随机微分方程的数值解[D]. 刘玲.中国科学技术大学 2016
[2]UKF算法及其改进算法的研究[D]. 刘铮.中南大学 2009
本文编号：3241023
【文章来源】：成都理工大学四川省
【文章页数】：74 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
FUDS工况干路电流数据
图 3-3 FUDS 工况端电压数据选择该模型能够较好的分析本文在采样策略上的改进能否较好处理系统的态问题。改进 UKF 滤波算法初始相关参数的选取：模型温度为室温 25oC，状态变量始值和方差为:0 0[ , ] [1,3.3149]T TSOC V （3-45） 0Q 2 e 1 , R 2 e 1 ， P diag ([1e 6,1e 8,2 e 4])（3-46）对上述模型采用两种不同的 UKF 算法：算法一为传统 UKF 算法记为 UKF，用比例对称采样策略，比例因子选取为 0.5， 2；算法二为采样策略实切换 UKF 算法记为 AUKF，采样策略和初始比例因子选取不变，初始迭代次 N 20。在 MATLAB 上对改进 UKF 滤波算法进行仿真验证。结果如图 3-4,3-5示：
SOC状态估计值
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于改进Sage-Husa的自适应无迹卡尔曼滤波的锂离子电池SOC估计[J]. 杨海学,张继业,张晗. 电工电能新技术. 2016(01)
[2]基于勒让德多项式逼近的4级4阶隐式Runge-Kutta方法[J]. 刘翠翠,张瑞平. 数值计算与计算机应用. 2015(01)
[3]基于改进连续-离散无迹卡尔曼滤波的水下航行器故障诊断[J]. 徐德民,刘富樯,张立川,崔荣鑫. 西北工业大学学报. 2014(05)
[4]一种新的自适应UKF算法及其在组合导航中的应用[J]. 胡高歌,高社生,赵岩. 中国惯性技术学报. 2014(03)
[5]基于Sage-Husa的线性自适应平方根卡尔曼滤波算法[J]. 周勇,张玉峰,张超,张举中. 西北工业大学学报. 2013(01)
[6]对Sage-Husa算法的改进[J]. 魏伟,秦永元,张晓冬,张亚崇. 中国惯性技术学报. 2012(06)
[7]自适应UKF算法在目标跟踪中的应用[J]. 石勇,韩崇昭. 自动化学报. 2011(06)
[8]Duffing振子中随机微分方程的“欧拉-丸山”数值解法[J]. 张嵩,芮国胜,孙文俊,张洋,崔文. 电子测量技术. 2011(03)
[9]比例最小偏度单形采样的UKF及其在卫星定轨中的应用[J]. 姜伟南,周海银,段晓君,潘晓刚. 上海航天. 2008(05)
[10]比例UT变换的一种比例因子自适应选取方法[J]. 姜伟南,周海银,段晓君,潘晓刚. 中国空间科学技术. 2008(03)
博士论文
[1]随机微分方程的稳定性及分岔研究[D]. 罗超良.湖南大学 2016
[2]改进容积卡尔曼滤波及其导航应用研究[D]. 李秋荣.哈尔滨工程大学 2015
[3]小卫星多传感器自主导航关键技术研究[D]. 李丹.南京航空航天大学 2008
硕士论文
[1]随机微分方程的数值解[D]. 刘玲.中国科学技术大学 2016
[2]UKF算法及其改进算法的研究[D]. 刘铮.中南大学 2009
本文编号：3241023
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