【导语】下面是小编为大家整理的多传感器多目标粒子滤波算法（共10篇），欢迎大家借鉴与参考，希望对大家有所帮助。
篇1：多传感器多目标粒子滤波算法
多传感器多目标粒子滤波算法
为了能够有效解决非线性、非高斯环境中多传感器多目标跟踪问题,提出了一种基于粒子滤波的多传感器联合概率数据互联粒子滤波算法(MJPDAP).该算法应用广义S-D分配的'规则对每个传感器送来的观测数据进行排列组合以形成等效量测点,并计算所有等效量测点的联合似然函数.在此基础上,结合联合概率数据互联(JPDA)的思想计算各个粒子权值,以获得最终的跟踪结果.仿真结果表明,与单传感器联合概率数据互联粒子滤波算法(SJPDAP)相比,该算法位置跟踪精度能提高20m左右.
作 者：熊伟 何友 张晶炜 XIONG Wei HE You ZHANG Jing-wei 作者单位：海军航空工程学院,信息融合技术研究所,山东,烟台,264001 刊 名：光电工程 ISTIC PKU英文刊名：OPTO-ELECTRONIC ENGINEERING 年，卷(期)： 32(4) 分类号：V556 关键词：目标跟踪 粒子滤波 数据互联 滤波算法篇2：小卫星多传感器融合滤波定姿算法
小卫星多传感器融合滤波定姿算法
虽然扩展卡尔曼滤波被成功应用于许多非线性系统,但由于其对高阶项的截断误差等因素,其用于小卫星多传感器定姿系统时性能受到限制.针对上述问题,本文提出了一种将扩展卡尔曼滤波器与两步滤波器相结合的方法.利用Gibss矢量做姿态参数,避免了四元数在进行迭代时的归一化约束.以太阳敏感器、星敏感器、MEMS陀螺、磁强计为敏感器件,通过仿真,将本文算法与扩展卡尔曼滤波器进行了对比.结果说明,本文算法能将最大稳态定姿误差降低4.4×10-30.
作 者：段方 刘建业 李荣冰 DUAN Fang LIU Jian-ye LI Rong-bing 作者单位：南京航空航天大学导航研究中心,南京,210016 刊 名：宇航学报 ISTIC PKU英文刊名：JOURNAL OF ASTRONAUTICS 年，卷(期)： 27(2) 分类号：V448.22 关键词：两步滤波器 卡尔曼滤波 姿态 卫星篇3：基于改进自适应滤波算法的控制系统传感器故障诊断
基于改进自适应滤波算法的控制系统传感器故障诊断
应用标准的多模自适应滤波算法进行故障诊断时,需要一组与假设模型等数量的卡尔曼滤波器进行滤波计算,计算量很大而且耗时,这对于实时性要求很强的工程应用是不合适的,因此提出了一种改进自适应滤波算法,它只需要单个卡尔曼滤波器就可得到与标准的多模自适应滤波算法等价的残差,因此可以有效地减少计算量和计算时间.将此算法应用于某无人机控制系统的`传感器故障诊断,仿真结果验证了该方法的有效性.
作 者：贾彩娟 祝小平周洲 JIA Cai-juan ZHU Xiao-ping ZHOU Zhou 作者单位：西北工业大学第365研究所,西安,710072 刊 名：传感技术学报 ISTIC PKU英文刊名：CHINESE JOURNAL OF SENSORS AND ACTUATORS 年，卷(期)：2006 19(6) 分类号：V2 关键词：多模自适应滤波(MMAE) 卡尔曼滤波器 故障诊断篇4：多传感器跟踪系统自适应Kalman滤波融合
多传感器跟踪系统自适应Kalman滤波融合
多传感器目标跟踪的一个实际问题是如何获得目标的`过程噪声信息,以获得较好的跟踪性能.针对多传感器分布式估计融合系统,利用这种自适应技术给出了一种自适应Kalman滤波的融合方法,它具有与中心式相近的跟踪性能.计算机模拟结果表明:这种方法具有较优良的性能.
作 者： 作者单位： 刊 名：传感器与微系统 PKU英文刊名：TRANSDUCER AND MICROSYSTEM TECHNOLOGIES 年，卷(期)： 28(9) 分类号：O231.1 关键词：自适应Kalman滤波 目标跟踪 估计融合 adaptive Kalman filtering target tracking estimation fusion篇5：空间非合作目标的相对导航粒子滤波算法
空间非合作目标的相对导航粒子滤波算法
针对激光交会雷达作为在空间交会对接过程中的相对导航敏感器,研究了未来特殊背景下,非合作目标航天器对雷达信号发射干扰的情况下的相对导航滤波算法.针对高维模型计算量大的'特点对传统粒子滤波算法进行了改进,并与扩展卡尔曼滤波器进行了仿真比较,仿真结果表明改进后的粒子滤波器的滤波效果远远优于扩展卡尔曼滤波器,且计算量优于传统粒子滤波.
作 者：金煌煌 温奇咏 夏红伟 王常虹 JIN Huanghuang WEN Qiyong XIA Hongwei WANG Changhong 作者单位：哈尔滨工业大学控制工程系,哈尔滨,150001 刊 名：空间控制技术与应用 英文刊名：AEROSPACE CONTRD AND APPLICATION 年，卷(期)：2009 35(4) 分类号：V4 关键词：非合作目标 自主相对导航 粒子滤波 激光雷达篇6：代表点理论在粒子滤波算法中的应用
代表点理论在粒子滤波算法中的应用
将统计学中的数论方法应用于粒子滤波,使用随机分布的均方差代表点,对粒子滤波中关键的初始粒子生成、重点密度采样及再采样过程给出了相应的代表点算法,得到了一个包含最少随机操作的'、使用非等权值粒子的改进粒子滤波算法.
作 者：王鑫 胡昌华 蔡光斌 WANG Xin HU Chang-hua CAI Guang-bin 作者单位：第二炮兵工程学院,西安,710025 刊 名：电光与控制 ISTIC PKU英文刊名：ELECTRONICS OPTICS & CONTROL 年，卷(期)： 14(6) 分类号：V271.4 TN713 关键词：粒子滤波 蒙特卡罗方法 非线性滤波 均方差代表点篇7：基于FCM的多传感器融合多目标跟踪的数据关联
基于FCM的多传感器融合多目标跟踪的数据关联
数据关联是实现多目标跟踪的核心技术之一,也是实现多传感器信息融合的前提.本文采用改进的`模糊c-均值法求解关联概率,并通过在不同的传感器所对应的观测空间上建立多目标运动状态的投影,将单传感器数据关联算法推广到多传感器信息融合系统,从而可在密集杂波环境中实现对多目标的数据关联和精确跟踪.仿真实验结果说明了本文方法的有效性.
作 者：韩红 韩崇昭 朱洪艳 刘允才 作者单位：韩红(上海交通大学自动化系,上海,30;西安交通大学综合自动化研究所,西安,710049)韩崇昭,朱洪艳(西安交通大学综合自动化研究所,西安,710049)
刘允才(上海交通大学自动化系,上海,200030)
刊 名：系统仿真学报 ISTIC PKU英文刊名：JOURNAL OF SYSTEM SIMULATION 年，卷(期)： 16(9) 分类号：V247 关键词：模糊聚类 数据关联 多传感器融合 多目标跟踪篇8：考虑目标威胁等级的多传感器管理算法
考虑目标威胁等级的多传感器管理算法
提出了一种考虑目标威胁等级的多传感器管理算法.该算法通过基于互熵的传感器效能矩阵,引入目标威胁等级产生多传感器的`最优管理策略.仿真结果表明,该算法在保证跟踪效能的前提下能最大限度地跟踪重点目标.
作 者：程红斌 张凤鸣 韩疵 CHENG Hong-bin ZHANG Feng-ming HAN Zhe-min 作者单位：程红斌,张凤鸣,CHENG Hong-bin,ZHANG Feng-ming(空军工程大学工程学院,西安,710038)韩疵,HAN Zhe-min(中国人民解放军93897部队,西安,710006)
刊 名：电光与控制 ISTIC PKU英文刊名：ELECTRONICS OPTICS & CONTROL 年，卷(期)： 13(3) 分类号：V271.4 TP212.9 关键词：传感器管理 互熵 威胁等级篇9：卡尔曼预测滤波对跟踪传感器延迟补偿的算法研究
卡尔曼预测滤波对跟踪传感器延迟补偿的算法研究
针对跟踪传感器延迟对伺服系统的精度和稳定性的不利的影响,本文提出了一种补偿方法.根据已延迟的跟踪传感器信号通过卡尔曼预测滤波来计算当前的目标位置和速度信号,并将这两个信号分别作为伺服系统的位置引导信号和速度顺馈信号进行闭环跟踪.理论分析和仿真数据表明,卡尔曼预测滤波能够在几帧内预测得到较准确的`目标位置和速度信号,该补偿方法能够有效地提高伺服系统的跟踪精度和稳定性.
作 者：黄永梅 张桐 唐涛 马佳光 HUANG Yong-mei ZHANG Tong TANG Tao MA Jia-guang 作者单位：黄永梅,张桐,马佳光,HUANG Yong-mei,ZHANG Tong,MA Jia-guang(中国科学院光电技术研究所,四川,成都,610209)唐涛,TANG Tao(中国科学院光电技术研究所,四川,成都,610209;中国科学院研究生院,北京,100039)
刊 名：光电工程 ISTIC PKU英文刊名：OPTO-ELECTRONIC ENGINEERING 年，卷(期)：2006 33(6) 分类号：V556 关键词：卡尔曼滤波 跟踪传感器 信号延迟 误差补偿篇10：TS/GPS/Galileo多星座组合定位系统Kalman滤波算法研究
TS/GPS/Galileo多星座组合定位系统Kalman滤波算法研究
给出了北斗改进系统(TS)的Kalman滤波模型.进一步研究了用于TS/GPS/Galileo多星座组合系统的扩展Kalman滤波算法,给出了共用系统Kalman滤波器的结构及工作原理图.对仿真结果的分析表明,该组合系统的Kalman滤波模型是可用的,它提高了北斗系统的`定位性能,并且在相同的误差条件下,该算法与最小二乘法相比,其估计结果具有较高的精度和鲁棒性.
作 者：张志荣 范胜林 刘建业 ZHANG Zhi-rong FAN Sheng-lin LIU Jian-ye 作者单位：南京航空航天大学自动化学院,南京,210016 刊 名：弹箭与制导学报 PKU英文刊名：JOURNAL OF PROJECTILES, ROCKETS, MISSILES AND GUIDANCE 年，卷(期)：2007 27(4) 分类号：V249.328 关键词：GPS 卡尔曼滤波 定位误差 组合系统
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