公开(公告)号：CN111985093B

公开(公告)日：2022-06-21

申请号：CN202010766995.8

申请日：2020-08-03

Applicant: 哈尔滨工程大学

Inventor： 周卫东 ,  侯佳欣 ,  张周 ,  陈晨 ,  张聪 ,  单承豪 ,  郭坤 ,  姜子浩 ,  黄吕芳

IPC: G06F30/20 ,  G06F17/18 ,  G06F17/15 ,  G01S13/66 ,  G01S13/68

Abstract: 本发明提供一种带噪声估计器的自适应UKF状态估计方法，包括：建立目标跟踪非线性离散状态空间模型并确立UT采样点和权值。将采样点经非线性函数传递，加权处理得到一步预测和预测协方差矩阵。完成预测协方差与观测噪声协方差更新。采用UT方法更新滤波相关参数。联合后验概率密度函数的变分近似的参数解算并完成步骤四中的参数更新。联合后验概率密度函数的变分近似的一步预测协方差与观测噪声协方差解算并更新。输出后验状态估计和估计协方差矩阵。本发明的方法在带有非高斯噪声并且噪声统计特性未知的情况下完成目标跟踪过程中的状态估计任务，其精度和时间消耗低于标准UKF算法，具有良好的实际应用价值。

公开(公告)号：CN111985093A

公开(公告)日：2020-11-24

申请号：CN202010766995.8

申请日：2020-08-03

Applicant: 哈尔滨工程大学

Inventor： 周卫东 ,  侯佳欣 ,  张周 ,  陈晨 ,  张聪 ,  单承豪 ,  郭坤 ,  姜子浩 ,  黄吕芳

IPC: G06F30/20 ,  G06F17/18 ,  G06F17/15 ,  G01S13/66 ,  G01S13/68

Abstract: 本发明提供一种带噪声估计器的自适应UKF状态估计方法，包括：建立目标跟踪非线性离散状态空间模型并确立UT采样点和权值。将采样点经非线性函数传递，加权处理得到一步预测和预测协方差矩阵。完成预测协方差与观测噪声协方差更新。采用UT方法更新滤波相关参数。联合后验概率密度函数的变分近似的参数解算并完成步骤四中的参数更新。联合后验概率密度函数的变分近似的一步预测协方差与观测噪声协方差解算并更新。输出后验状态估计和估计协方差矩阵。本发明的方法在带有非高斯噪声并且噪声统计特性未知的情况下完成目标跟踪过程中的状态估计任务，其精度和时间消耗低于标准UKF算法，具有良好的实际应用价值。

公开(公告)号：CN110501686A

公开(公告)日：2019-11-26

申请号：CN201910884600.1

申请日：2019-09-19

Applicant: 哈尔滨工程大学

Inventor： 周卫东 ,  侯佳欣 ,  田园 ,  刘璐 ,  周中元 ,  单承豪 ,  邹涵 ,  宋啸宇 ,  张聪 ,  张杰

IPC: G01S7/41

Abstract: 本发明公开基于一种新型自适应高阶无迹卡尔曼滤波的状态估计方法，属于被动雷达跟踪中对高速运载体的状态估计领域。本发明包括：建立目标跟踪系统的非线性离散的状态模型和量测模型；根据目标跟踪系统状态维数选择最优自由参数κ；确立高阶UT获取状态采用点及权重；将采样点经非线性函数传递；将最优自适应因子带入到状态一步预测协方差矩阵；确立高阶UT获取量测采用点及权重；将采样点经非线性函数传递；增益矩阵的计算；后验状态估计输出和协方差矩阵的输出。本发明有效地抑制了强非线性机动目标和大突变对滤波器的影响，对不同采样间隔和不同转角率有很好的影响，减小了动态模型误差的影响。