面向参数不精准系统的Kalman滤波理论研究

发布时间：2017-08-16 01:02

  本文关键词：面向参数不精准系统的Kalman滤波理论研究

  更多相关文章： 性能分析 不精准噪声 卡尔曼滤波 均方误差 目标跟踪 非线性系统 多传感器融合

【摘要】：随着现代技术的快速发展,尤其是传感器技术、计算机技术和各种智能信息处理技术等在众多民用和国防领域得到广泛应用。面对复杂的环境,使得对目标的跟踪的精度以及算法的有效性和合理性等要求不断提高。由于受到各种因素的影响,在处理实际系统模型时往往面临着参数不精准的情况,使得滤波估计结果与实际不匹配,导致假设下的性能评估不能精准刻画实际的估计性能。因此,研究参数不精准系统的Kalman滤波理论是很有必要的。由参数不精准导致的问题有1)线性系统中Kalman滤波估计性能评估的不精准,2)非线性系统的线性化及人为加入因子对估计性能评估的影响,3)非线性系统不精准时滤波器设计及多传感器融合估计性能。针对上述问题,本文有针对性的开展如下研究工作:1)研究线性系统噪声方差不精准情况下的Kalman滤波估计性能。在工程实践中噪声方差特性并不能完全已知,那么,不精准的噪声方差必定会对滤波估计性能造成影响。因此,主要研究了在不同定义下的估计性能度量MSEs,并对它们进行排序及相对接近程度进行分析。最后,给出工程实践指导,为实际系统滤波估计性能评估提供帮助。2)研究非线性系统扩展强跟踪滤波的估计性能。由于扩展强跟踪滤波引入自适应渐消因子能够根据实时测量新息修正一步预测误差协方差,从而,对于模型不精准及状态和参数突变的系统具有较强的跟踪能力。然而,引入的自适应渐消因子则会打破常规Kalman滤波的一些机理结论。因此,主要研究了ESTF与EKF在统计参数的比较;ESTF和EKF估计性能的不一致性研究;ESTF性能度量的不匹配性研究。结果表明,对于ESTF而言,改变或打破了Kalman滤波的一些基本特性。最后,通过智能小车目标跟踪系统平台验证了研究内容的有效性。3)研究一种新的容积Kalman滤波算法及其融合方法分析。为了提高估计精度和具有较好的稳定性,结合容积信息滤波、五阶容积规则、迭代方法以及集合策略,提出五阶集合迭代容积信息滤波(EnFICIF)算法。基于EnFICIF研究四种多传感器融合方法的估计性能的等价性和测量更新的可交换性。最后,通过仿真实验验证了结论的正确性。
【关键词】：性能分析 不精准噪声 卡尔曼滤波 均方误差 目标跟踪 非线性系统 多传感器融合
【学位授予单位】：杭州电子科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TN713
【目录】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-11
• 第1章 绪论11-17
• 1.1 研究背景及意义11-12
• 1.2 国内外研究现状及分析12-16
• 1.2.1 Kalman滤波理论12-13
• 1.2.2 参数不精准系统13-16
• 1.3 论文主要研究内容介绍16
• 1.4 论文的内容安排16-17
• 第2章 Kalman滤波基础知识17-22
• 2.1 Kalman滤波17-18
• 2.2 扩展强跟踪滤波18-19
• 2.3 容积Kalman滤波19-21
• 2.4 本章小结21-22
• 第3章 噪声方差不精准的Kalman滤波性能分析22-37
• 3.1 引言22-23
• 3.2 系统描述23
• 3.3 测量噪声方差不精准23-28
• 3.3.1 测量噪声方差精准下的MSE23-24
• 3.3.2 测量噪声方差不精准下的MSEs24
• 3.3.3 测量噪声方差不精准测下的三种MSEs排序24-26
• 3.3.4 测量噪声方差不精准下的三种MSEs相对接近程度26-28
• 3.4 过程噪声方差不精准28-33
• 3.4.1 过程噪声方差精准下的MSE28-29
• 3.4.2 过程噪声方差不精准下的MSEs29
• 3.4.3 过程噪声方差不精准下的三种MSEs排序29-31
• 3.4.4 过程噪声方差不精准下的三种MSEs相对接近程度31-33
• 3.5 工程实践指导33
• 3.6 仿真实验33-36
• 3.6.1 仿真一33-34
• 3.6.2 仿真二34-36
• 3.7 本章小结36-37
• 第4章 扩展强跟踪滤波性能分析研究37-53
• 4.1 引言37-38
• 4.2 补充知识38-40
• 4.2.1 目标与节点间的距离38-39
• 4.2.2 建立基于RSSI的测量模型39-40
• 4.3 系统描述40-41
• 4.4 EKF和ESTF滤波参数比较41-45
• 4.4.1 比较预测MSE41-42
• 4.4.2 比较滤波计算MSE42-43
• 4.4.3 比较增益43-45
• 4.5 EKF和ESTF估计性能不一致性研究45-47
• 4.5.1 均方根误差45
• 4.5.2 性能度量的不一致性45-47
• 4.6 ESTF估计性能表达式的不匹配性研究47
• 4.7 仿真实验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 本章小结51-53
• 第5章 自适应集合五阶迭代容积Kalman滤波融合方法53-71
• 5.1 引言53-54
• 5.2 系统描述54-55
• 5.3 五阶集合迭代容积信息滤波55-59
• 5.3.1 五阶CKF55
• 5.3.2 迭代容积信息滤波CIF(FICIF)55-56
• 5.3.3 集合容积Kalman滤波(EnCKF)56-57
• 5.3.4 集合五阶迭代容积信息滤波(EnFICIF)57-59
• 5.4 多传感器五阶集合迭代容积信息滤波59-62
• 5.4.1 集中式测量值扩维融合60
• 5.4.2 集中式测量值加权融合60-61
• 5.4.3 集中式序贯滤波融合61
• 5.4.4 分布式反馈融合61-62
• 5.5 多传感器融合算法性能分析62-67
• 5.5.1 算法I与算法II融合性能比较62-63
• 5.5.2 算法I与算法III融合性能比较63-64
• 5.5.3 算法I与算法IV融合性能比较64-65
• 5.5.4 测量更新次序的可交换性研究65-67
• 5.6 仿真实验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 本章小结70-71
• 第6章 总结和展望71-73
• 6.1 论文工作总结71
• 6.2 论文工作展望71-73
• 致谢73-74
• 参考文献74-81
• 附录81

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1 张钟俊,姚勇;非线性系统学[J];信息与控制;1987年05期

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3 胡钋,刘岚,韩进能;非线性系统等效的充分必要条件[J];武汉水利电力大学学报;2000年04期

4 张凌波,吴敏,桂卫华;一类具有加法不确定性非线性系统的鲁棒性分析[J];中南工业大学学报(自然科学版);2000年03期

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6 范子彦,韩正之;一类非线性系统的监督控制[J];上海交通大学学报;2001年02期

7 冯巧玲,牛月兰,孙君曼,赵秀花;非线性系统的来源及奇异性分析[J];郑州轻工业学院学报;2001年03期

8 张友安,梁国强,关新平;非线性系统的递推设计[J];燕山大学学报;2002年02期

9 钱慧芳,陈增禄,冯智;一种非线性系统的线形定常控制方法仿真研究[J];西安工程科技学院学报;2005年03期

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3 刘士荣;俞金寿;;非线性系统的最优模糊模型与模型鲁棒性研究及其应用[A];面向21世纪的科技进步与社会经济发展（上册）[C];1999年

4 彭晓华;屠兴汉;;求解模糊非线性系统[A];中国运筹学会模糊信息与模糊工程分会第五届学术年会论文集[C];2010年

5 贾理群;;非线性系统评价的若干方法研究[A];全国青年管理科学与系统科学论文集（第1卷）[C];1991年

6 韩存武;张竞新;顾兴源;;输入受限的非线性系统的自适应镇定[A];1993中国控制与决策学术年会论文集[C];1993年

7 费树岷;霍伟;;一类非线性系统的全局渐近跟踪[A];1995年中国控制会议论文集（上）[C];1995年

8 吴方向;戴冠中;;奇异非线性系统的线性化问题[A];1996年中国控制会议论文集[C];1996年

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本文编号：680687