黄蔚
- 作品数：10 被引量：65H指数：6
- 供职机构：哈尔滨工程大学自动化学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金哈尔滨市科技创新人才研究专项资金更多>>
- 相关领域：交通运输工程航空宇航科学技术自动化与计算机技术更多>>
- 基于改进的迭代容积卡尔曼滤波姿态估计被引量：4
- 2014年
- 为了充分利用新的量测信息,提高姿态估计的精度,在分析现有迭代滤波策略存在问题的基础上,采用一种新的容积点迭代策略,将其与容积卡尔曼滤波算法相结合,提出了一种改进的迭代容积卡尔曼滤波(improved iterated cubature Kalman filter,IICKF)算法.该算法采用容积数值积分理论近似非线性函数的均值与方差,利用状态扩维理论来解决量测迭代中量测噪声与状态相关的问题,同时利用一种新的容积点迭代策略,即在量测迭代过程中直接采用容积点迭代,避免每步迭代都进行均方根计算来产生容积点,克服传统迭代策略是基于高斯近似产生采样点的局限,有效地降低扩维带来的计算量.仿真结果表明:该算法的估计精度高于乘性扩展卡尔曼滤波(multiplicative extended Kalman filter,MEKF)以及迭代容积卡尔曼滤波(iterated cubature Kalman filter,ICKF)算法,该算法的提出有助于提高姿态估计的精度.
- 钱华明黄蔚孙龙
- 一种改进的强跟踪滤波算法被引量：7
- 2015年
- 强跟踪滤波算法由于对判断滤波发散的阈值设置较小,以较大概率产生渐消因子而导致对滤波增益过调节,最终对状态估计不够平滑.在分析强跟踪滤波算法运行机理的基础上,提出了一种改进的强跟踪滤波算法.通过适当提高判断滤波发散的阈值,有效降低了误判滤波发散的概率,并能针对不同维数量测方程确定不同的弱化因子,避免了凭经验加入弱化因子解决这一问题的缺陷.数值仿真结果表明:改进的强跟踪滤波算法对系统状态突变不但具有较强的鲁棒性,而且能有效保持滤波精度和对状态估计的平滑性,从而验证了该算法的可行性和有效性.
- 钱华明葛磊黄蔚
- 关键词：鲁棒性
- 基于多重次渐消因子的强跟踪UKF姿态估计被引量：21
- 2013年
- 针对应用于飞行器姿态确定中的乘性扩展卡尔曼滤波(multiplicative extended Kalman filter,MEKF)存在精度低、鲁棒性差的缺点,提出了一种基于多重次渐消因子的强跟踪无迹卡尔曼滤波(multiple fading factors strong tracking unscented Kalman filter,MSTUKF)算法。该滤波算法克服了单渐消因子对多变量跟踪能力差的局限性,通过引入两个多重次渐消因子对预测误差协方差阵进行调整,使得不同的滤波通道具有不同的调节能力,保证预测误差协方差阵的对称性,从而实现滤波算法强跟踪性。仿真结果表明,MSTUKF的滤波精度和鲁棒性均明显优于MEKF,能够更好地满足工程应用对精度和鲁棒性的要求。
- 钱华明黄蔚孙龙徐健雄葛磊
- 关键词：无迹卡尔曼滤波鲁棒性
- 降维CKF算法及其在SINS初始对准中的应用被引量：8
- 2013年
- 针对常规容积卡尔曼滤波(cubature Kalman filter,CKF)算法在捷联惯导系统(strapdown inertialnavigation system,SINS)大方位失准角初始对准中采样点个数与状态向量维数成正比、计算量较大的问题,提出了降维CKF算法。与常规CKF算法相比,该算法只对离散化后的SINS非线性误差模型中的大方位失准角进行采样,再利用三阶球面-相径容积规则计算后验均值和协方差,从而将采样向量从10维降低到1维,采样点数量从20个下降到2个,减小了计算量。仿真实验结果表明,该算法与常规CKF算法具有相同的对准精度,计算时间仅为常规CKF算法的1/3,是一种较为实用的方法。
- 钱华明葛磊黄蔚彭宇
- 关键词：捷联惯导系统
- 四元数约束的容积卡尔曼滤波及其应用被引量：2
- 2014年
- 针对一些非线性系统状态变量中存在四元数约束的情况,提出了一种四元数约束下的容积卡尔曼滤波(quaternion constrained cubature kalman filter,QCCKF)算法.基于最小约束代价函数,采用三阶球面-相径容积规则近似计算系统状态的后验均值和协方差,给出了QCCKF滤波递推公式.设计的QCCKF算法可以有效地对状态进行估计,扩展了CKF的应用范围.最后对飞行器姿态估计系统进行仿真,仿真结果表明,该算法估计精度优于常规CKF和无迹四元数估计法(unscented quaternion estimator,USQUE),并满足四元数约束条件,较好地解决了非线性系统存在四元数约束的问题,验证了算法的有效性.
- 钱华明黄蔚孙龙
- 基于贝叶斯估计噪声相关下的CKF设计被引量：7
- 2012年
- 针对常规容积卡尔曼滤波(cubature Kalman filter,CKF)要求系统噪声和量测噪声必须互不相关的局限性,提出了一种带相关噪声的非线性离散系统CKF设计方法。基于贝叶斯估计准则,给出了系统噪声和量测噪声相关时CKF滤波递推公式,并采用三阶球面-相径容积规则来近似计算系统状态的后验均值和协方差。当系统噪声和量测噪声相关时,常规CKF不适用,本文设计的噪声相关下的CKF可以有效地对状态进行估计,拓展了CKF的应用范围。数值仿真验证了算法的有效性。
- 钱华明葛磊黄蔚刘璇
- 关键词：贝叶斯估计
- 基于四元数平方根容积卡尔曼滤波的姿态估计被引量：6
- 2013年
- 针对飞行器姿态确定中乘性扩展卡尔曼滤波(MEKF,Multiplicative Extend-ed Kalman Filter)在较大初始姿态误差角情况下存在估计精度低及收敛速度慢的问题,提出了一种四元数平方根容积卡尔曼滤波(QSCKF,Quaternion Square-root Cubature Kalman Filter)算法.在推导姿态确定系统四元数非线性误差模型的基础上,采用容积数值积分理论来计算非线性函数的均值与方差,同时使用平方根的形式来提高数值稳定性;针对四元数规范化问题,采用拉格朗日代价函数法求解四元数加权均值.仿真结果表明:在初始姿态误差较大的情况下,该算法相比较于MEKF以及无迹四元数估计法(USQUE,Unscented Quaternion Estimator),估计精度高且收敛速度快,滤波稳定性好,同时估计时间比USQUE缩短了1/3.
- 钱华明黄蔚葛磊张广拓
- 关键词：四元数
- 星图识别的一种扩充栅格算法被引量：7
- 2015年
- 栅格算法作为一种鲁棒性好、识别率高的星图识别算法,要求星图中不少于6颗星才能进行正常的识别,限制了其在小视场或低星等敏感极限的星敏感器中的应用.针对这种情况,提出了星图识别的扩充栅格算法,该算法将扩充星图法与栅格算法结合,将视场进行有效地扩充,得到了更加丰富的星点信息,同时继承了栅格算法的优势,拥有比现有扩充星图法更强的噪声鲁棒性和更高的识别成功率.依据实际情况建立了仿真环境,并进行了大量实验,验证了算法的实时性和高识别率性能.结果表明:当应用于小视场星敏感器时,扩充栅格算法在位置噪声为1像素时的星图识别成功率大于97.4%,明显优于传统的扩充星图算法,同时其近邻星的识别成功率最高可达到86.7%,也明显优于传统栅格算法.扩充栅格算法更加适用于小视场或低星等敏感极限的星敏感器.
- 钱华明孙龙蔡佳楠黄蔚
- 关键词：星图识别星敏感器
- 捷联惯性/星光折射组合导航算法被引量：2
- 2013年
- 基于星光折射间接敏感地平的高精度特性,本文提出了一种捷联惯性/星光折射组合导航方法.利用星敏感器输出的姿态信息修正陀螺漂移,并结合大气折射模型得到星光折射角来修正位置、速度误差.推导了组合导航系统的观测模型,并对系统进行可观测性分析,最后使用卡尔曼滤波进行状态估计.仿真结果表明:捷联惯性/星光折射组合导航系统不但能够准确的估计陀螺漂移,而且能够有效修正由加速度计偏置造成的误差,从而进一步抑制速度、位置误差的发散,是一种提高系统定位精度的实用方法.
- 钱华明孙龙黄蔚蔡佳楠
- 关键词：组合导航星光折射
- 基于加性对偶四元数的惯性/天文组合导航算法被引量：3
- 2013年
- 为了提高惯性/天文组合导航系统在高动态条件下的导航精度,提出了一种基于加性对偶四元数的惯性/天文组合导航算法.该算法将载体的旋转和平移统一起来,使用螺旋矢量更新对偶四元数,同时补偿圆锥误差和划船误差.推导了组合导航系统基于加性对偶四元数的误差模型和导航参数误差的计算方程;把陀螺仪和加速度计的常值误差扩充到状态变量中,随机误差作为系统噪声输入,利用星敏感器输出参数来校正陀螺漂移,通过卡尔曼滤波对状态变量进行估计.仿真结果表明:在高动态条件下,基于对偶四元数的惯性/天文导航算法的导航精度比传统算法提高2倍多.
- 钱华明孙龙黄蔚刘璇
- 关键词：组合导航
