薛丽
- 作品数：14 被引量：66H指数：6
- 供职机构：西北工业大学自动化学院更多>>
- 发文基金：陕西省自然科学基金中国航空科学基金国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术交通运输工程电子电信更多>>
- 自适应CDPF及其在组合导航中的应用被引量：3
- 2014年
- 在组合导航系统中,高精度的导航算法对导航解算精度有非常重要的影响。为提高捷联惯导(SINS)/合成孔径雷达(SAR)组合导航系统定位的解算精度,针对粒子滤波中密度分布函数难以选取的问题,提出一种新的自适应中心差分粒子滤波(CDPF)算法。通过中心差分卡尔曼滤波来获取状态均值和协方差阵,计算获得自适应因子,并利用得到的因子自适应的调节均值和方差信息,得到一种参数可调节的重要性密度分布函数,提高了滤波精度,使滤波性能明显改善,能更好地解决非线性非高斯系统模型的滤波问题。将提出的算法应用于SINS/SAR组合导航系统中,仿真结果表明,改进的滤波算法能提高导航定位的解算精度,系统优化性能明显优于扩展卡尔曼滤波、粒子滤波以及中心差分粒子滤波。
- 薛丽高社生杨一
- 关键词：粒子滤波组合导航
- 低检测概率条件下的多传感器机动多目标跟踪方法研究被引量：2
- 2013年
- 为解决低检测概率条件下的多传感器非线性、机动、多目标检测、数据关联及滤波问题,首先对目标数量进行随机过程建模,其次应用模型参数以及目标数量对目标状态进行了增广,最后应用多模型粒子滤波器(MMPF)对多传感器在低检测概率条件下的机动多目标跟踪进行了仿真。仿真结果表明:基于MMPF的低检测概率目标跟踪方法能够有效检测目标数量,同时对机动多目标具有良好的跟踪性能。
- 倪龙强高社生薛丽
- 关键词：多传感器融合目标跟踪粒子滤波数据关联
- 一种自适应速率CRC码的实现方法及其装置
- 本发明涉及一种自适应速率CRC码的实现方法和装置，技术特征在于：对输入的总线数据序列进行检测，获取总线的数据传输速率；将接收到的总线数据与初始CRC码的异或运算得到不同速率下的CRC码运算结果；依据获取数据传输速率，从上...
- 冯志华高社生王党辉薛丽王建超杨可
- 文献传递
- 自适应平方根Unscented粒子滤波算法研究被引量：2
- 2011年
- 针对粒子滤波存在的重要性密度函数难以选取和可能出现粒子退化的问题,在吸收平方根滤波、自适应滤波和粒子滤波优点的基础上,提出了一种新的UPF算法。该算法由UKF算法得到重要性密度函数,通过自适应因子实时控制动力学模型误差,采用平方根分解法抑制系统状态协方差矩阵的负定性。仿真结果证明,文中所提出的自适应平方根UPF算法,不但适用于非线性、非高斯动态系统的滤波计算,而且能有效地改善滤波性能,提高SINS/SAR组合导航系统的定位精度。
- 高社生王建超薛丽李伟
- 关键词：卡尔曼滤波MONTECARLO方法UNSCENTED卡尔曼滤波
- 一种新的抗差自适应Unscented粒子滤波被引量：8
- 2011年
- 针对粒子滤波存在的重要性密度函数难以选取和可能出现粒子退化的问题。提出了一种新的抗差自适应Unscented粒子滤波算法。该算法不但能利用等价权函数和自适应因子合理的分配信息,提高滤波精度,而且具有Unscented粒子滤波的优点,更好的适用于非线性、非高斯系统模型的计算。仿真结果表明,文中提出的抗差自适应Unscented粒子滤波算法,滤波性能明显优于扩展卡尔曼滤波和粒子滤波算法,并且能提高组合导航系统的定位精度。
- 薛丽高社生王建超
- 关键词：抗差估计等价权
- 权值自适应调整Unscented粒子滤波及其在组合导航中的应用被引量：12
- 2012年
- 针对粒子滤波存在的重要性密度函数难以选取和粒子退化问题,提出了一种新的权值自适应调整Unscented粒子滤波算法。该算法在Unscented粒子滤波的采样过程中吸收权值自适应调整的优点,考虑最新量测影响,通过欧氏距离和反映量测噪声统计特性的精度因子来自适应的调整粒子对应权值分布,增加有用粒子的权值,降低粒子退化程度,保持粒子多样性。同时Unscented变换提高了滤波精度,使该算法能更好地适用于非线性、非高斯系统模型的计算。将提出的算法应用于GPS/DR组合导航系统进行仿真验证,结果表明,提出的权值自适应调整Unscented粒子滤波算法得到的东向定位误差控制在±5.5 m附近,北向定位误差则在±5.2 m附近,滤波性能明显优于扩展卡尔曼滤波和Unscented粒子滤波,能提高GPS/DR组合导航系统解算精度。
- 薛丽高社生赵岩
- GPS/DR组合导航抗差自适应滤波算法被引量：7
- 2010年
- 针对GPS/DR车辆组合导航系统的数学模型具有非线性,应用扩展卡尔曼滤波进行线性化会导致滤波结果出现较大误差的问题,引入了抗差自适应滤波算法。利用计算机仿真,分别对抗差自适应Kalman滤波和自适应Kalman滤波算法进行仿真验证,结果表明,抗差自适应滤波不但能自适应地确定观测噪声的协方差矩阵,而且能利用自适应因子调节状态参数噪声的协方差矩阵,可以控制观测异常和动态模型噪声异常对状态参数估值的影响,使状态参数的估值更加合理。自适应Kalman滤波使位置误差控制在30m,而对抗差自适应Kalman滤波能使位置误差控制在18m左右,且误差控制更稳定。
- 焦雅林高社生薛丽
- 关键词：KALMAN滤波航位推算
- GPS/DR车辆组合导航改进的粒子滤波算法研究被引量：10
- 2011年
- 粒子滤波是一种基于Monte Carlo仿真的最优回归贝叶斯滤波算法,在组合导航系统的观测精度较低时能获得较好的滤波效果,但在观测精度较高时,不但可能导致滤波发散,而且存在重要性分布函数难以选取,出现粒子退化的现象。为了克服这些缺点,文章研究GPS/DR车辆组合导航改进的粒子滤波算法,提出了基于改进粒子滤波算法的GPS/DR车辆组合导航信息融合技术。采用马尔科夫链蒙特卡洛(MCMC)移动方法,移动粒子样本到状态空间中的新位置,既保证了移动后的粒子样本和实际概率函数同分布,又防止了大量后选粒子被拒绝。用改进的粒子滤波算法和扩展Kalman滤波算法,分别对GPS/DR车辆组合导航系统进行仿真实验,结果表明,改进的粒子滤波算法能减小导航定位误差,滤波性能明显优于扩展卡尔曼滤波。
- 焦雅林高社生薛丽
- 关键词：全球定位系统航位推算粒子滤波
- 渐消自适应Unscented粒子滤波及其在组合导航中的应用被引量：9
- 2012年
- 提出一种新的渐消自适应Unscented粒子滤波算法,通过Sigma点来获取状态估值和协方差阵,利用渐消因子自适应的调节权值大小,得到一种参数可调节的重要性密度函数。该重要性密度函数考虑了最新量测的影响,更合理地利用有效信息,保证了粒子多样性,使滤波性能明显改善,能更好地解决非线性非高斯系统模型的滤波问题。将提出的算法应用于SINS/SAR组合导航系统中,与扩展Kalman滤波和渐消自适应扩展Kalman滤波比较,仿真结果表明,提出的滤波算法能提高导航解算的精度,其性能明显优于扩展Kalman滤波和渐消自适应扩展Kalman滤波。
- 高社生薛丽魏文辉
- 关键词：组合导航
- 抗差自适应插值粒子滤波及其在组合导航中的应用被引量：4
- 2012年
- 针对粒子滤波存在的粒子退化和重要性密度函数难以选取的问题,在吸收抗差自适应滤波、二阶插值滤波和粒子滤波算法优点的基础上,提出了一种新的抗差自适应插值粒子滤波算法。该算法利用二阶插值滤波算法得到重要性密度函数,通过抗差自适应因子实时控制动力学模型误差及观测异常对导航解的影响。将该算法应用于SINS/CNS/SAR组合导航系统进行计算仿真,并与经典的粒子滤波算法进行比较分析。结果表明,提出的滤波算法得到的姿态误差控制在[-0.3′,+0.3′],速度误差控制在[-0.4 m/s,+0.4 m/s],位置误差控制在[-5 m,+5 m],性能明显优于经典的粒子滤波算法。新的滤波算法不但能够有效地抑制粒子退化,而且能够有效地控制动力学模型误差及观测异常的影响,提高了组合导航的滤波精度。
- 高社生宋飞彪薛丽
- 关键词：粒子滤波插值滤波
