江苏省自然科学基金(BK2012801)
- 作品数：7 被引量：19H指数：3
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- 不完全量测下的水下纯方位系统目标跟踪算法被引量：4
- 2015年
- 针对观测器探测概率小于1的不完全量测情况下的水下纯方位系统的目标跟踪问题,提出了不完全量测下的基于扩展卡尔曼滤波的目标跟踪算法。首先,建立不完全量测情况下的水下纯方位目标跟踪数学模型;其次,在数据出现不完全量测时,采用前一次的更新值对缺失数据进行弥补并完成滤波;最后,采用最优理论性能下界(CRLB)和均方根误差(RMSE)这两种评价准则对此算法进行评估。仿真实验结果表明:在不完全量测下的水下纯方位系统的目标跟踪问题中,所提出的基于扩展卡尔曼滤波的目标跟踪算法在保证预期跟踪精度的前提下,具有较高的实时性。
- 丁薇李银伢
- 关键词：扩展卡尔曼滤波均方根误差
- 量化状态信息下多智能体Gossip算法及分布式优化被引量：4
- 2014年
- 基于量化状态信息的异步随机Gossip算法大多以均匀选择概率的时间模型为基础,未充分考虑网络拓扑结构对局部信息传递的影响。为此,该文提出了一种以非均匀选择概率为时间模型的改进算法。首先给出了非均匀选择概率下的多智能体系统时间模型,在随机性量化策略下给出了一致性误差的收敛性质;并讨论了量化精度和概率化权重矩阵第2大特征值对一致性误差收敛速度的影响,进而利用投影次梯度给出了选择概率的分布式优化方法。仿真结果表明,该基于量化状态信息的算法可通过选择概率的分布式优化,提高一致性误差的收敛速度。
- 王长城戚国庆李银伢盛安冬
- 关键词：多智能体系统
- 非均匀选择概率下异步随机Gossip共识算法及优化
- 2013年
- 异步随机Gossip算法大都采用以均匀选择概率为基础的时间模型,并未充分考虑网络拓扑结构对智能体获取信息的影响,为此本文提出了一种更为合理的基于非均匀选择概率的异步随机Gossip算法.首先给出了非均匀选择概率下的异步时间模型,在概率意义下分析了算法的收敛性.算法的收敛速度取决于概率化权重矩阵的第2大特征值,并利用投影次梯度算法给出了选择概率优化方法.仿真分析表明,在非均匀选择概率下可通过对各智能体选择概率的优化,改善算法的收敛速度,并且弥补了传统的通信概率矩阵优化方法受制于网络拓扑结构的不足.
- 王长城戚国庆李银伢盛安冬
- 关键词：多智能体系统一致性
- 基于SR-UKF的纯方位多移动机器人协同定位算法被引量：2
- 2015年
- 为了解决现有多移动机器人定位算法难以同时兼顾定位精度和实时性的问题,该文给出了一种基于相对方位的平方根无迹卡尔曼滤波(Square-root unscented Kalman filter,SR-UKF)多移动机器人协同定位算法。该方法根据机器人运动学方程和量测方程给出多移动机器人自定位的动态模型,利用相对方位作为量测值,在滤波中直接传递协方差矩阵的平方根对系统状态整体更新,实现了多机器人系统的分布式自定位。仿真结果表明:在同等条件下,SR-UKF算法定位精度比已有算法精度提高了近一倍,单次平均运行时间减少了三分之二。
- 王碧霞李银伢戚国庆盛安冬
- 关键词：多机器人纯方位计算复杂度
- 基于压缩传感的多尺度传感器融合
- 2013年
- 针对传统采样理论需要采集大量观测数据所带来的存储、传输以及经济方面的压力,提出了一种基于压缩传感理论的多尺度传感器融合方法。分析了基于压缩传感理论的重构算法的设计问题,采用曲线拟合方法对多尺度的传感器的时间配准。仿真结果表明,基于正交匹配追踪算法几乎可以完全重构原始信号。与传统采样算法相比,虽然精度没有传统的方法高,但是在误差允许范围内,采集的数据少,所需时间少,减少了数据的传输和存储成本。
- 陈素娟戚国庆盛安冬
- 关键词：压缩传感
- 纯方位目标运动分析可观测性研究被引量：7
- 2015年
- 纯方位目标运动分析(BOTMA)仅利用方位信息实现对目标状态参数的估计,是一种有效的无源被动定位跟踪方法。纯方位系统中的可观测性条件、目标跟踪与估计策略、观测器最优机动轨迹构成了BOTMA的核心研究内容。可观测性问题是BOTMA首先必须解决的关键问题,可观测性条件是后续目标定位与跟踪的前提和基础。介绍了纯方位系统中可观测性的基本概念,从几何方法、线性与非线性方法、数值分析方法等角度,对BOTMA的可观测性研究成果进行了系统的总结和评述,最后对这一领域的研究提出了新的展望。
- 杨婧李银伢戚国庆盛安冬
- 关键词：可观测性
- 基于CRLB的纯方位系统观测器最优机动轨迹算法
- 在纯方位系统中,观测器机动对目标跟踪定位的精度有着重要的影响。本文基于非线性滤波的最优性能指标克拉美-罗下限（CRLB）递归式,利用扩展卡尔曼滤波（EKF）估计目标运动参数,并结合工程实际,考虑观测器先期机动条件,提出了...
- 宁静李银伢戚国庆
- 关键词：纯方位跟踪扩展卡尔曼滤波
- 文献传递
- 基于一致性的分布式多站纯方位目标跟踪算法被引量：2
- 2013年
- 针对多站纯方位目标跟踪与定位问题,给出了一种基于一致性的分布式无迹卡尔曼滤波算法(CDUKF,Consensus-based Dis-tributed Unscented Kalman Filter)。各观测站利用本站和邻接站点信息获得目标状态的局部估计,其次利用联邦滤波器的加权原则和一致性算法,通过相邻观测站之间的局部信息交换获得目标状态的更高精度估计,并提出通过利用各站历史状态信息以改善算法的收敛速度。仿真结果表明论文所提出的算法能够实现多站纯方位被动跟踪,估计结果可接近传统集中式融合的跟踪精度。
- 王长城陈烨戚国庆盛安冬
- 关键词：纯方位无迹卡尔曼滤波目标跟踪
