多终端五阶强跟踪容积卡尔曼滤波实时定轨

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卡尔曼滤波_卡尔曼算法

卡尔曼滤波_卡尔曼算法1.引言1.1 概述卡尔曼滤波是一种用于估计系统状态的技术，通过融合传感器测量值和系统模型的预测值，提供对系统状态的最优估计。

它的应用十分广泛，特别在导航、图像处理、机器人技术等领域中发挥着重要作用。

在现实世界中，我们往往面临着各种噪声和不确定性，这些因素会影响我们对系统状态的准确估计。

卡尔曼滤波通过动态调整系统状态的估计值，可以有效地抑制这些干扰，提供更加精确的系统状态估计。

卡尔曼滤波的核心思想是利用系统模型的预测和传感器测量值之间的线性组合，来计算系统状态的最优估计。

通过动态地更新状态估计值，卡尔曼滤波可以在对系统状态的准确估计和对传感器测量值的实时响应之间进行平衡。

卡尔曼滤波算法包括两个主要步骤：预测和更新。

在预测步骤中，通过系统模型和上一时刻的状态估计值，预测当前时刻的系统状态。

在更新步骤中，将传感器测量值与预测值进行比较，然后根据测量误差和系统不确定性的权重，计算系统状态的最优估计。

卡尔曼滤波具有很多优点，例如它对传感器噪声和系统模型误差具有鲁棒性，可以提供较为稳定的估计结果。

此外，卡尔曼滤波还可以有效地处理缺失数据和不完全的测量信息，具有较高的自适应性和实时性。

尽管卡尔曼滤波在理论上具有较好的性能，但实际应用中还需考虑诸如系统模型的准确性、测量噪声的特性等因素。

因此，在具体应用中需要根据实际情况进行算法参数的调整和优化，以提高估计的准确性和可靠性。

通过深入理解卡尔曼滤波的原理和应用，我们可以更好地应对复杂环境下的估计问题，从而在实际工程中取得更好的效果。

本文将介绍卡尔曼滤波的基本原理和算法步骤，以及其在不同领域的应用案例。

希望通过本文的阅读，读者们可以对卡尔曼滤波有一个全面的了解，并能够在实际工程中灵活运用。

1.2文章结构文章结构部分的内容可以按照以下方式编写：1.2 文章结构本文将围绕卡尔曼滤波和卡尔曼算法展开论述。

首先，我们会在引言部分对卡尔曼滤波和卡尔曼算法进行简要概述，介绍其基本原理和应用领域。

gps卡尔曼滤波算法

gps卡尔曼滤波算法摘要：1.概述2.卡尔曼滤波算法的原理3.GPS 定位系统与卡尔曼滤波算法4.卡尔曼滤波算法在GPS 定位系统中的应用5.总结正文：一、概述卡尔曼滤波算法是一种线性高斯状态空间模型，可以用于估计动态系统的状态变量。

该算法通过预测阶段和更新阶段两个步骤，不断优化状态估计值，使其更接近真实值。

卡尔曼滤波算法在许多领域都有应用，如导航定位、机器人控制等。

本文主要介绍卡尔曼滤波算法在GPS 定位系统中的应用。

二、卡尔曼滤波算法的原理卡尔曼滤波算法分为两个阶段：预测阶段和更新阶段。

1.预测阶段：在预测阶段，系统模型和上一时刻的状态估计值被用于预测当前时刻的状态值。

预测方程为：x(k),,f(k-1),x(k-1)，其中f(k-1) 是状态转移矩阵。

2.更新阶段：在更新阶段，预测值与观测值进行比较，得到一个残差。

然后根据残差大小调整预测值，以得到更精确的状态估计值。

观测方程为：z(k),,h(k),x(k),,v(k)，其中h(k) 是观测矩阵，v(k) 是观测噪声。

三、GPS 定位系统与卡尔曼滤波算法全球定位系统（GPS）是一种卫星导航系统，可以提供地球上的精确位置、速度和时间信息。

然而，由于信号传播过程中的多路径效应、大气层延迟等因素，GPS 接收机所测得的信号存在误差。

为了提高定位精度，可以采用卡尔曼滤波算法对GPS 接收机的测量数据进行处理。

四、卡尔曼滤波算法在GPS 定位系统中的应用在GPS 定位系统中，卡尔曼滤波算法主要应用于以下两个方面：1.对GPS 接收机测量的伪距进行平滑处理，消除多路径效应和大气层延迟等因素引起的误差，提高定位精度。

2.结合GPS 接收机测量的伪距和载波相位观测值，估计卫星钟差和接收机钟差，从而提高定位精度。

五、总结卡尔曼滤波算法是一种有效的状态估计方法，可以用于处理包含噪声的观测数据。

在GPS 定位系统中，卡尔曼滤波算法可以提高定位精度，消除多路径效应和大气层延迟等因素引起的误差。

自适应高阶容积卡尔曼滤波在目标跟踪中的应用

自适应高阶容积卡尔曼滤波在目标跟踪中的
应用
随着现代科技的发展，目标跟踪系统在各个领域得到了广泛的应用。

无论是在机器视觉、自动驾驶、智能交通等领域，都需要高效可靠的目标跟踪算法。

其中，自适应高阶容积卡尔曼滤波（Adaptive High-order Covariance Kalman Filter，AHCKF）作为一种新型的目标跟踪算法，备受瞩目。

AHCKF是在传统高斯模型Kalman滤波的基础上，引入了动态自适应参数，进一步提高了算法的适应性和鲁棒性。

这些动态自适应参数使得算法能够更准确地估计目标的状态和协方差矩阵，从而有效地应对噪声和非线性影响，提高了跟踪的准确度和鲁棒性。

AHCKF具有许多优点，例如对单一目标和多目标跟踪都能够有效应对，而且可以处理运动轨迹的交叉和分离等情况。

同时，它还能够动态调整参数，保持算法的性能和稳定性。

在目标跟踪中，AHCKF的应用将会有着广泛的前景。

例如，在自动驾驶等领域，AHCKF可以有效地估计车辆的位置和速度，进行车辆间的碰撞预警等；在智能交通等领域，AHCKF可以跟踪行人和其他交通参与者的位置和行动，进行交通流量统计和拥堵控制等。

总之，自适应高阶容积卡尔曼滤波作为新型的目标跟踪算法，具有适应性强、鲁棒性好等优点，并且在各个领域都有着广泛的应用前
景。

随着科技的不断进步，相信AHCKF的性能和应用场景将会不断拓展和优化。

基于强跟踪下的卡尔曼滤波算法道路坡度估计分析

ï
−
îP k = ( I − K k H ) P K
（17）
式中，λ k 为渐消因子，λ k≥1，可通过下式计算：
时间更新方程为：
{
ing Extended Kalman Filter，STEKF）算法［8］。
根据强跟踪滤波理论，将渐消因子引入状态预测协
（14）
式中，H 为测量矩阵。
x̂ −k = f ( x̂ k − 1 )
a.E［（x k + 1-x̂ k + 1）T］=min
b.E［k k + 1 k Tk + 1］=0，k=0，1，…
式中，E［·］为求协方差符号；k k + 1 为实际输出残差序列。
条件 a 是 EKF 算法状态预测步骤中的预测误差协方差
矩阵的定义，为了保证状态变量的估计方差最小；条件 b
是强跟踪滤波的理论基础，是不同时刻的残差向量两两
M K + 1 = H k + 1 J k + 1|K P k J kT + 1|K H kT+ 1
（20）
（21）
式中，λ 0 为待定因子；tr（·）为求迹函数，V k + 1 为残差序
测量更新方程为：
−
T
−
T
−1
ìK k = P k H (HP K H + R k )
ï
−
−
íx̂ k = x̂ k + K k ( z k − Hx̂ k )
时间更新方程是利用前一刻的状态，对下一刻的状态进
结果和所设计的原始坡度值进行比较。本文不考虑行
行预测，对误差进行估计；测量更新方程是用现在的观
驶弯道的情况，整车参数如表 1 所示。

卡尔曼滤波器的工程应用

卡尔曼滤波器的工程应用
卡尔曼滤波器（Kalman Filter）是一种用于估计动态系统状态的算法，广泛应用于工程领域。

以下是一些卡尔曼滤波器的常见工程应用：
1. 导航和定位：卡尔曼滤波器可用于车辆、飞机和船舶等的导航和定位系统，通过融合多个传感器的测量数据来估计物体的位置、速度和姿态。

2. 传感器融合：在传感器融合中，卡尔曼滤波器可以结合多个传感器的测量结果，提高测量的准确性和可靠性。

3. 控制系统：卡尔曼滤波器可用于控制系统的反馈控制，通过对系统状态的估计来实现更精确的控制。

4. 信号处理：卡尔曼滤波器可用于信号处理，例如对音频或视频信号进行降噪和增强。

5. 机器人技术：在机器人领域，卡尔曼滤波器用于估计机器人的位置、速度和姿态，以实现更精确的运动控制。

6. 金融工程：卡尔曼滤波器可用于金融工程中的风险管理和资产定价，通过对市场数据的估计来预测资产价格走势。

这些只是卡尔曼滤波器的一些常见应用，实际上，它在许多其他工程领域也有广泛的应用。

卡尔曼滤波器的优点包括能够在噪声环境下提供准确的状态估计，并且可以有效地处理多传感器数据融合问题。

多频码相结合渐消因子扩展卡尔曼滤波实时定位方法

中图分类号：２８４Ｐ２．文献标识码：Ａ
Ａａ－ｉｅＰｏｉｉｎｉｇＭｅｈｄＵｓｎｇＦａｎＲｅｌｔｍｓｔｏｎｔｏｉｄｉｇＦａｔｒＫａｍａｌｅａｅｎＭｕｔ－ｒｑｕｎｃｒｉｒｃｏｌｎＦｉｔｒｂｓｄｏｌｉｆｅｅｅＣａｒｅＰｈａｅａｅｉｅＣｏｅＯｂｅｖｔ０ｓｎｄＰｒｃｓｄｓｒａｉｎｓ
Ｖｏ．３Ｎｏ．１５，５
Ｍａ２１ｙ，００
火力与指挥控制
Ｆｒｎｒｌ＆ＣｏｉｅＣｏｔｏｍｍａｄＣｏｔｏｎｎｒｌ
第３５卷
第５期
２１００年５月
文章编号：０２Ｏ４（ＯＯＯ — １７０１０一６Ｏ２１）５０１ — ４
言
现代高技术局部战争对武器装备导航、导提制出了快速实时、高可靠性的要求。卫星导航系统以其全天候、时、续提供高精度的位置、度和时间实连速信息等特点，在现代信息化社会及武器导引部中，发
ＣＨＥＭｉｇｊｎ，ＺＮｎ — ａｉＨＯＵｎ — ｉＬＩＨａ—ｅｇＦｅｇｑ，ｉｆｎ
（ｏｌｇｆＡｓｒｎｕｉｓＮｏｔｗｅｔｒｌｔｃｎｃｌＵｎｖｒｉｘｉａ１０２，ｈｎ）Ｃｌｅｅｏｔｏａｔｃ，ｒｈｓｅｎＰｏｙｅｈｉａｉｅｓｔｙ， ’ｎ７０７ＣｉａＡｂｔａｔＢａｅｎｔｈｅｙｏｈｅｌｎａｏｓｒｃ：ｓｄｏｈｅｔｏｒｆｔｉｅｒｃｍｂｉａｉｎｏｕｔ— ｒｑｕｎｃａｒｅｈａｅ，ｗｅｈｖｓｎｔｏｆｍｌｉｆｅｅｙｃｒｉｒｐｓａｅｕｅ

自适应高阶容积卡尔曼滤波在目标跟踪中的应用

自适应高阶容积卡尔曼滤波在目标跟踪中的应用
自适应高阶容积卡尔曼滤波是一种应用于目标跟踪的滤波算法。

它在传统的卡尔曼滤波算法的基础上，引入了自适应的能力，可以根据目标跟踪的实际情况来调整滤波过程中的参数，从而提高跟踪的准确性和稳定性。

在目标跟踪中，通常会使用传感器来获取目标的位置和速度等信息。

这些信息往往受到噪声的影响，使得估计目标状态变得困难。

传统的卡尔曼滤波算法可以通过建立目标的动态模型和观测模型来进行目标状态的估计，但是它假设目标的动态和观测模型是线性的，并且假设噪声是高斯分布的，这在一些实际情况下并不成立。

为了解决这个问题，自适应高阶容积卡尔曼滤波算法引入了非线性函数逼近和协方差自适应能力。

它使用了高阶容积软集成方法来近似非线性函数，从而能够处理非线性动态和观测模型。

同时，它还可以自适应地调整卡尔曼滤波的参数，根据目标跟踪的实际情况来优化滤波性能。

通过自适应高阶容积卡尔曼滤波算法，可以实现更准确、稳定的目标跟踪。

它可以适应目标的非线性动态和观测模型，同时还可以根据目标跟踪的实际情况进行参数调整，进一步提高跟踪性能。

因此，它在目标跟踪领域具有广泛的应用前景。

强跟踪滤波器在实时数据处理中的应用

０引
言
１强跟踪滤波器
强跟踪滤波器，在目标估计状态与实际状态存在偏是
差的情况பைடு நூலகம்下提出来的，过引入正交性原理，解带多重通求
在靶场导弹试验中，达在实时、动全天候地探测雷主
和获取目标的信息中，挥着重要的作用，目标跟踪的发是
必要手段和不可或缺的重要测控设备，导弹实时准确为
ＬｉＬｉ
（２４ — ６Ｈｕｕａ１５０）９９１９ｌｄｏ２００
Ａｂｓｒｃ：ｈｉｎｏｉｅｒｙｔｍｆｔｅｔａｔＴｓｎｌｎａｓｓｅｏｒｈｍｉｓｌｒｎｒａ—ｉｅａａｒｃｓｉｇｉｔｒｓｉｅａｇｅｅｌｔｍｄｔｐｏｅｓｎｆｌｅｄｅｉｐｒｌｍ，ｐｒｏｓｄｓｇｎｏｂｅｏｐｅａｐｉａｉｔｕｔｐｌｉｅ・ａｒｉｇｆｄｎａｃｏｒｏｔｏｒｃｉｇｆｌｅｏｍｅｔｔａｅｒａ－ｉｅｄｔｏｅｓｎｐｌｔｏｎｗｉｈｍｌｉｅｔｍ・ｙｎａｉｇｆｔｎｓｒｎｇｔａｋｎｉｒｔｅｈｅｒｎｇｅｌｔｍａａｐｒｃｓｉｇｃｖｔ — ｆｌｅｅｉｅｒｍｅｓＴａｇｔｓａｅｉｖｅｔｏｎｒｃｉｇｆｌｅｑｕｔｏｎｓａｏｅｉｔｒｄｓｇｎｒｑｕｉｅｎｔ．ｒｅｔｔｓｇｉｎｓｒｇｔａｋｎｉｔｒｅａｉｎｄｔｘｐｌｅｔｉｅｖｒｉａｉｇｏｒｈｅｔｍ — ａｙｎｇｆｄｎｆｃｏｏｄｔｒｉｅｍｅｈｏａｄｏｐａｅｗｉｈｈａｍａｎｆｌｅｓｍｕａｉｅｕｔｐｏｖｈａｉｈａｔｒｔｅｅｍｎｔｄｓｎｃｍｒｄｔｔｅＫｌｉｔｒｉｌｔｏｎｒｓｌｓｒｅｔｔｗｔｍｕｔｐｌｔｍｅｌｉｅｉ — ｖｙｎａｉｇｆｃｏｆｔｔｏｎｔａｋｉｉｔｒｉｔｅｎ — ｉａｙｔｍｓｐｒｅｓｎｇｒａ —ｉｅｄｔｉｔｒｎｇｍｏｄｌａｒｉｇｆｄｎａｔｒｏｈｅｓｒｇｒｃｎｇｆｌｅｎｈｏｎ－ｌｎｅｒｓｓｅｏｃｓｉｅｌｔｍａａｆｌｅｉ。ｅｕｎｅｔｉｙｈａｏｓｒｇｏｂｔｅｓｎｍｕｔｉｎｔｔｓｏｈｔａｋｉａｂｌｙｔｏｖｔｃｒａｎｔｓｇｏｄｔｏｎｒｕｓｎｓａｄａｔｏｓａｕｆｔｅｒｃｎｇｃｐａｉｉｏｓｌｅｈｅｎｏｎｉｅｒｙｓｅｔｌｎａｓｔｍｔａｃｎｇｔｅｈｎｃｌａｐｃｓｏｅｌｔｍｅｄａａｐｒｅｓｎｇｒｋｉｈｅｔｃｉａｓｅｔｆｒａ—ｉｔｏｃｓｉ．Ｋｅｗｏｄｓｓｒｇｔａｋｉｉｔｒｒａ—ｉｅｄｔｏｃｓｉｙｒ：ｔｏｎｒｃｎｇｆｌｅ；ｅｌｔｍａａｐｒｅｓｎｇ；ｎｌｎａｙｓｅｓｎｏｉｅｒｓｔｍ

基于五阶球面单纯形-径向容积准则的多终端一致分布式滤波定轨算法

ＬＩＺｈａｏｍｉｎｇ￣ＹＡＮＧＷ．ｅｎｇｅ＠ＤＩＮＧＤａｎ ② ＷＡＮＧＣｈａｏ＠
（ＣｏｍｐａｎｙｏｌＰｏｓｔｇｒａｄｕａｔｅＭａｎａｇｅｍｅｎｔ，ＡｃａｄｅｍｙｏｌＥｑｕｉｐｍｅｎｔ，Ｂｅｉｊｉｎｇ１０１４１６，Ｃｈｉｎａ）（ＤｅｐａｒｔｍｅｎｔｏｌＯｐｔｉｃａｌａｎｄＥｌｅｃｔｒｉｃａｌＥｑｕｉｐｍｅｎｔ，ＡｃａｄｅｍｙｏｌＥｑｕｉｐｍｅｎｔ，Ｂｅｉｊｉｎｇ１０１４１６，Ｃｈｉｎａ）
ｐｒｏｐｏｓｅｄｔｏｉｍｐｒｏｖｅｔｈｅｒｅａｌｔｉｍｅｏｒｂｉｔｄｅｔｅｒｍｉｎａｔｉｏｎａｃｃｕｒａｃｙａｎｄｆａｕｌｔｔｏｌｅｒａｎｃｅｏｆｍｕｌｔｉｐｌｅｈａｎｄｈｅｌｄｔｅｒｍｉｎａｌｓ．Ｎ— ｓｉｍｐｌｅｘｖｅｒｔｉｃｅｓａｎｄｔｈｅｍｏｍｅｎｔｍａｔｃｈｉｎｇｍｅｔｈｏｄａｒｅｕｓｅｄｒｅｓｐｅｃｔｉｖｅｌｙｔｏｃａｌｃｕｌａｔｅｔｈｅｓｐｈｅｒｉｃａｌａｎｄｒａｄｉｌａｉｎｔｅｇｒａｌ，ａｎｄａｉｆｖｅｏｒｄｅｒｓｐｈｅｒｉｃａｌｓｉｍｐｌｅｘｒａｄｉａｌｒｕｌｅｓｕｉｔａｂｌｅｆｏｒｓｙｓｔｅｍｓｔａｔｅｄｉｍｅｎｓｉｏｎｎ７ｉｓｏｂｔａｉｎｅｄ．

基于卡尔曼滤波的目标跟踪

卡尔曼滤波的基本概念
卡尔曼滤波是一种线性二次估算算法，通过建立系统模型，对系统状态进行最优估计。
卡尔曼滤波器能够从一系列的不完全的和含有噪声的测量中，估计动态系统的状态。
卡尔曼滤波器被广泛应用于目标跟踪、导航、控制系统等领域。
卡尔曼滤波的数学模型
预测模型用于根据系统的前一时刻状态，预测当前时刻的状态。
初始化
根据目标的初始位置、速度、加速度等参数，对卡尔曼滤波器的状态估计进行初始化。
更新
根据观测数据和运动模型，使用卡尔曼滤波算法更新状态估计，同时更新跟踪参数，如更新目标的速度、加速度等。
05
CATALOGUE
实验结果与分析
实验数据与环境设置
数据集
本实验采用了真实场景下的数据集，包含目标物体的位置、速度、加速度等观测信息。
建立观测模型
观测模型描述了目标状态与观测数据之间的关系，如光学观测、雷达观测等。
判断是否跟踪成功
根据状态估计结果，判断目标是否被成功跟踪。
目标检测与特征提取
目标检测
通过图像处理技术，检测出目标的位置和形状。
VS
特征提取
从目标图像中提取出用于识别和区分目标的特征，如颜色、形状、纹理等。
跟踪参数的初始化与更新
卡尔曼滤波算法
总结词
卡尔曼滤波算法是一种经典的线性系统预测和估计方法，具有高精度、低计算量和实时性好的优点。
详细描述
卡尔曼滤波算法通过建立线性系统模型，利用系统的输入和输出数据，结合先验知识进行预测和估计，得到目标的最优估计值。该算法适用于对目标位置、速度和加速度等参数的精确跟踪，常应用于航天、军事和导航等领域。
卡尔曼滤波的数学模型可以用状态空间方程来表示。

五阶容积卡尔曼滤波算法及其应用

行性。
关键词：容积卡尔曼滤波；五阶容积卡尔曼滤波；滤波精度；目标跟踪
中图分类号：Ｕ６６６．１文献标志码：Ａ文章编号：１００７ — ２２７６（２０１５）０４ —１３７７ — ０５
（ＳｅｃｏｎｄＡｒｔｉｌｌｅｒｙＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｘｉａｎ７１００２５，Ｃｈｉｎａ）
Ａｂｓｔｒａｃｔ：ＣｕｂａｔｕｒｅＫａｌｍａｎＦｉｌｔｅｒ（ＣＫＦ）ｉｓｏｎｅｏｆｎｅｗｎｏｎｌｉｎｅａｒｉｆｌｔｅｒｓ，ｉｔｓａｃｃｕｒａｃｙａｎｄｅｉｃｆｉｅｎｃｙａｒｅｂｅｔｔｅｒｔｈａｎＥｘｔｅｎｄｅｄＫａｌｍａｎＦｉ１ｔｅｒ（ＥＩ（Ｆ）ａｎｄＵｎｓｃｅｎｔｅｄＫａｌｍａｎＦｉｌｔｅｒ（ＵＩ（Ｆ）．ＢｕｔｔｈｅｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌＣＫＦ
ｍａｎｅｕｖｅｉｎｇｒｔｒｇａｅｔｔｒａｃｉｎｋｇｓｈｏｗｈｅｔｖａｌｉｄｉｔｙｎｄａｆｅａｓｉｂｉｌｉｔｙ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｃｕｂａｔｕｒｅＫａｌｍａｎｉｌｆｔｅｒ；ｆｉｆｍｏｒｄｅｒＣＫＦ；ｆｉｌｔｅｒａｃｃｕｒａｃｙ；ｔｒｇａｅｔｔｒａｃｉｎｋｇ

卡尔曼滤波目标跟踪算法

卡尔曼滤波目标跟踪算法1. 引言1.1 背景介绍在目标跟踪领域，卡尔曼滤波算法是一种广泛应用的估计方法，它通过处理传感器测量数据和系统动态模型，实现对目标状态的预测和更新。

随着目标跟踪应用的普及和需求的增加，卡尔曼滤波算法在实时目标跟踪中发挥着重要作用。

卡尔曼滤波算法最初由R.E. Kalman和R.S. Bucy在20世纪60年代提出，被广泛应用于航空航天领域。

随着计算机技术的不断发展和普及，卡尔曼滤波算法被应用到了更多领域，包括机器人导航、目标追踪、人脸识别等。

在目标跟踪中，卡尔曼滤波算法能够通过对目标状态的动态建模和传感器测量的融合，实现对目标位置、速度等信息的精准估计。

这为实时目标跟踪系统提供了重要支持，使得系统能够更好地适应复杂环境和动态场景。

本文将介绍卡尔曼滤波算法的原理、在目标跟踪中的应用，同时分析其优缺点并提出改进的方法，最后通过案例分析展示其在实际应用中的效果。

通过本文的研究，可以更深入了解卡尔曼滤波目标跟踪算法的原理和实际应用，为进一步研究和应用提供参考和借鉴。

1.2 研究意义卡尔曼滤波目标跟踪算法在目标跟踪领域具有重要的研究意义。

目标跟踪是计算机视觉和机器人领域的重要研究方向，涉及到目标识别、运动估计、位置预测等问题。

传统的目标跟踪算法往往受限于噪声、运动模型不准确等因素，难以取得准确的跟踪结果。

而卡尔曼滤波算法通过对系统的动态模型和观测模型进行建模，并根据最小均方误差准则对系统状态进行优化估计，能够有效地解决这些问题。

卡尔曼滤波目标跟踪算法在目标跟踪任务中具有较高的准确性和鲁棒性，能够适应各种复杂的场景。

卡尔曼滤波算法还能够自适应地根据实时观测数据对系统进行调整，具有较强的实时性和稳定性。

深入研究和应用卡尔曼滤波目标跟踪算法可以为目标跟踪技术的发展提供重要的理论支持和技术保障，推动相关领域的进步和发展。

研究卡尔曼滤波目标跟踪算法不仅有助于提高目标跟踪的精度和效率，还对实际应用具有重要的意义。

基于强跟踪容积卡尔曼滤波的单站无源跟踪算法

第３５卷
第１１期
现代雷达
ＭｏｄｅｒｎＲａｄａｒ
Ｖ０１．３５Ｎｏ．１１
ＮＯＶ．２Ｏ１３
２０１３年１１月
・
பைடு நூலகம்
信号／童殳据处理・
中图分类号：ＴＮ９７３
文献标志码：Ａ
文章编号：１００４ — ７８５９（２０１３｝ｌｌ一００５２ — ０６
ｍａｎｅｕｖｅｒｃａｓｅ．Ｔｈｅｃｕｂａｔｕｒｅｕｌｒｅｂａｓｅｄｎｕｍｅｉｒｃｌａｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｉｓｄｉｒｅｃｔｌｙｕｓｅｄｔｏｃｌｃａｕｌａｔｅｔｈｅｍｅａｎａｎｄｃｏｖａｒｉａｎｃｅｏｆｔｈｅｎｏｎｌｉｎｅａｒｒａｎｄｏｍｆｕｎｃｔｉｏｎｉｎｔｈｉｓａｌｇｏｉｔｒｈｍａｎｄｔｈｅｉｍｐｌｅｍｅｎｔａｔｉｏｎｏｆｔｈｅｍｅｔｈｏｄｉｓｓｉｍｐｌｅａｎｄｈｉｇｈｅｒａｃｃｕｒａｃｙｏｆｓｔａｔｅｅｓｔｉｍａｔｅｉｓ
子自适应在线调节增益矩阵，增强了系统对突发机动的跟踪能力。结合空频域单站无源定位模型进行仿真实验表明，
ＳＴＣＫＦ算法在对一般机动目标进行跟踪时，性能与ＣＫＦ算法相当，并优于传统的ＥＫＦ算法。当目标突变大机动时，ＳＴＣＫＦ算法的滤波性能要高于ＥＫＦ以及ＣＫＦ算法。

多站仅测速实时定轨的容积卡尔曼滤波方法

电子设计工程Electronic Design Engineering第26卷Vol.26第22期No.222018年11月Nov.2018收稿日期：2018-01-22稿件编号：201801114基金项目：国家高技术研究发展计划（2015AA7026085）作者简介：陈帅（1993—），女，湖北武汉人，硕士研究生。

研究方向：航天测控。

在一些极端情况下，地面固定测控站遭到破坏或干扰，设备无法准确获取卫星的量测信息及正常工作时，课题考虑利用机动测控设备来保证任务的完成。

备用机动测站体型一般较小，采用硬件条件上更容易实现的多普勒测速系统。

因此研究利用多个仅有测速功能的机动测站对低轨卫星进行实时定轨具有重要意义。

卫星定轨按数据处理方式可以分为两类，一是获取大量的量测数据后进行批处理，称为事后定轨或精密定轨；另一种是每获取一次新的信息就进行轨道估计的更新，称为实时定轨。

只利用测速数据进行实时定轨是一种基于弱观测的滤波估计问题。

常用的非线性滤波算法有3种：扩展卡尔曼滤波（Extended多站仅测速实时定轨的容积卡尔曼滤波方法陈帅1，廖育荣2，倪淑燕2，李春月1（1.航天工程大学研究生院，北京101416；2.航天工程大学电子与光学工程系，北京101416）摘要：针对应急测控条件下低轨卫星轨道状态的实时确定问题，提出一种基于多站测速值的容积卡尔曼滤波方法。

该方法采用三阶球面-径向容积准则对非线性高斯加权积分进行近似，具有比无迹卡尔曼滤波更高的滤波估计精度和数值计算稳定性。

在低轨卫星轨道动力学模型中考虑了J2项非球形引力摄动和大气阻力摄动，并采用四阶龙格库塔法进行离散化处理，有效的提高了状态模型精度，并与轨道状态与测速值间的非线性量测方程一起构成了滤波系统方程。

仿真实验结果表明，三站实时定位均方误差为7.059m ，定速精度为0.065m/s ，可以满足对低轨卫星实时定轨的精度需求，从而验证了本文方法的有效性。

卡尔曼导航操作方法

卡尔曼导航操作方法
卡尔曼导航是一种常用于航空、航海、导弹等领域的实时定位与跟踪算法。

其基本原理是通过融合多个传感器的信息，对系统的状态进行估计并进行优化，从而得到更准确的位置和速度信息。

卡尔曼导航操作方法主要包括以下几个步骤：
1. 系统建模：将导航系统分解为多个子系统，并建立各子系统的状态方程和观测方程。

2. 状态估计：利用卡尔曼滤波算法，对系统状态进行递推估计，得到当前状态的最优估计值和协方差矩阵。

3. 卡尔曼增益计算：根据当前状态的协方差矩阵和各传感器的噪声特性，计算卡尔曼增益，用于融合各传感器的信息。

4. 观测更新：根据卡尔曼增益和各传感器的观测值，对系统状态进行更新，得到更准确的状态估计值和协方差矩阵。

5. 数据关联：针对传感器数据可能存在的错误和丢失，采用数据关联技术对传感器数据进行优化和补偿，提高系统精度和鲁棒性。

6. 故障检测与恢复：针对传感器故障或非正常工作情况，采用故障检测和恢复技术，保证系统可靠性和稳定性。

卡尔曼导航操作方法需要根据具体应用场景进行调整和优化，同时也需要结合实际数据和环境特性进行实时调整和改进。

- 1 -。

基于强跟踪五阶容积卡尔曼滤波的眼睛跟踪算法

第19卷第6期太赫兹科学与电子信息学报Vo1.19，No.62021年12月 Journal of Terahertz Science and Electronic Information Technology Dec.，2021文章编号：2095-4980(2021)06-1008-06基于强跟踪五阶容积卡尔曼滤波的眼睛跟踪算法殷晓春1a，蔡晨晓2，李建林1b(1.南京信息职业技术学院 a.人工智能学院；b.网络与通信学院，江苏南京 210023；2.南京理工大学自动化学院，江苏南京 210094)摘要：非侵入式眼睛跟踪在许多基于视觉的人机交互应用中扮演十分重要的角色，但由于眼睛运动的强非线性，如何确保眼睛跟踪过程中对外界干扰的鲁棒性以及跟踪精确度是其应用的关键问题。

为提高眼睛跟踪的鲁棒性和精确度，提出强跟踪五阶容积卡尔曼滤波算法(ST-5thCKF)，将强跟踪滤波(STF)次优渐消因子引入具有接近最少容积采样点且保持五阶滤波精确度的五阶容积卡尔曼滤波(5thCKF)，获取5thCKF对强非线性良好滤波精确度同时具备STF对外界干扰的鲁棒性。

真实条件下的实验结果验证了所提算法在眼睛跟踪中的有效性。

关键词：眼睛跟踪；强跟踪滤波；五阶容积卡尔曼滤波；强跟踪五阶容积卡尔曼滤波中图分类号：TP391.4 文献标志码：A doi：10.11805/TKYDA2020427Eye tracking algorithm based on strong tracking fifth-degree cubature Kalman filterYIN Xiaochun1a，CAI Chenxiao2，LI Jianlin1b(1a.Institute of Artificial Intelligence；1b.School of Network and Communication，Nanjing Vocational College of Information Technology，Nanjing Jiangsu 210023，China；. All Rights Reserved.2.School of Automation，Nanjing University of Science and Technology，Nanjing Jiangsu 210094，China)Abstract：Non-intrusive eye tracking plays an important role in many vision-based human computer interaction applications. How to ensure the robustness of external interference and tracking precisionduring eye tracking is the key problem to its applications owing to the strong nonlinearity of eye motion.To improve the robustness and precision of eye tracking, the Strong Tracking fifth-degree CubatureKalman Filter(ST-5thCKF) algorithm is proposed. The algorithm introduces the suboptimal fading factor ofStrong Tracking Filter(STF) into fifth-degree Cubature Kalman Filter(5thCKF) which almost has the leastcubature sampling points while maintaining the fifth-degree filtering accuracy. The proposed algorithmbears the high filtering precision to strong nonlinearity of 5thCKF, as well as the robustness to externalinterference of STF. The experimental results under practical conditions show the validity of the proposedalgorithm in eye tracking.Keywords：eye tracking；Strong Tracking Filter(STF)；fifth-degree Cubature Kalman Filter(5thCKF)；Strong Tracking fifth-degree Cubature Kalman Filter(ST-5thCKF)眼睛跟踪对于提高日常人机交互的质量具有重要作用，在司机疲劳驾驶检测[1-4]、虚拟现实系统(Virtual Reality System，VR)的图像扫描、飞行人员行为检测[5]、眼睛与电脑交互[6]等领域得到广泛应用。

奇异值分解五阶容积卡尔曼滤波汽车状态估计

奇异值分解五阶容积卡尔曼滤波汽车状态估计
吴伟斌;黄靖凯;曾锦彬;李浩欣
【期刊名称】《重庆理工大学学报（自然科学）》
【年(卷),期】2024(38)3
【摘要】针对三阶滤波对高维汽车非线性模型估计精度有限的问题,以电动汽车为研究对象,提出了一种基于奇异值分解的五阶容积卡尔曼滤波(SVD-FCKF)车辆状态估计器。

首先基于Dugoff轮胎模型,构建高维非线性7自由度车辆动力学模型。

然后根据三阶球面-径向容积规则将CKF拓展到五阶,使其具有五阶泰勒级数展开
精度,同时利用奇异值分解代替传统Cholesky分解,提高估计器的鲁棒性。

最后利
用Carsim和Matlab/Simulink联合仿真平台对SVD-FCKF进行验证,结果表明:改进的SVD-FCKF估计器能够有效提高电动汽车纵向速度、侧向速度、质心侧偏角
和四轮转速的估计精度和稳定性,多工况适应能力强,整体估计效果优于CKF估计器。

研究结果为电动汽车主动安全研究提供了理论支撑,具有实际应用价值。

【总页数】10页(P74-83)
【作者】吴伟斌;黄靖凯;曾锦彬;李浩欣
【作者单位】华南农业大学工程学院
【正文语种】中文
【中图分类】U461.1
【相关文献】
1.基于交互式多模型和容积卡尔曼滤波的汽车状态估计
2.未知状态模型下基于高阶容积卡尔曼滤波和神经网络的状态估计算法
3.基于奇异值分解无迹卡尔曼滤波的锂电池荷电状态估计
4.基于自适应容积卡尔曼滤波的车辆状态参数估计与仿真分析
5.基于核极限学习机与容积卡尔曼滤波融合的锂电池荷电状态估计
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基于多渐消因子强跟踪SRUKF的故障参数辨识

基于多渐消因子强跟踪SRUKF的故障参数辨识贾小刚【摘要】To solve the problem of nonlinear system fault parameter estimation,the multiple fading factors strong tracking square root unscented Kalman filter(MST⁃SRUKF)algorithm is proposed. The multiple fading factors are introduced into covari⁃ance matrix square root by means of MST⁃SRUKF. Then the fading factor computational formula suitable for square root unscent⁃ed Kalman filter(SRUKF)is deduced to adjust the gain matrix in SRUKF in real time to ensure filter accuracy when the model has big error or changes abruptly. The experiment result shows that,compared with SRUKF and strong tracking unscented Kal⁃manfilter(STUKF),the MST⁃SRUKF has higher estimation accuracy of fault parameter.%为了解决非线性系统中故障参数估计问题，提出多重渐消因子强跟踪平方根无迹卡尔曼滤波（MST⁃SRUKF）算法。

MST⁃SRUKF将多重渐消因子引入到协方差矩阵平方根中，推导适用于平方根无迹卡尔曼滤波（SRUKF）的渐消因子计算公式，从而实时调整SRUKF中的增益矩阵，保证其对模型存在较大误差或者突变情况下的滤波精度。