雷明
- 作品数：6 被引量：63H指数：4
- 供职机构：西安交通大学电子与信息工程学院更多>>
- 发文基金：国家重点基础研究发展计划国家自然科学基金国家高技术研究发展计划更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信更多>>
- 扩展风险性滤波算法的修正方法
- 2009年
- 针对非线性系统扩展风险性滤波(ERSF)估计精度较低的缺点,提出一种基于二阶Taylor展开对其进行高阶修正的算法.该算法利用高阶项对一阶扩展卡尔曼滤波(EKF)的状态估计向量及协方差阵进行适当修正,并由新息滤波方法得到修正的扩展风险性滤波(MERSF).高度非线性的仿真研究表明,所提出的算法在计算量增加不多的情况下,滤波精度有明显的提高.
- 郭文艳韩崇昭雷明
- 关键词：扩展卡尔曼滤波
- 基于EMD和灰关联技术的航迹关联方法被引量：9
- 2008年
- 针对分布式多传感器融合多目标跟踪系统,提出一种基于经验模态分解(EMD)和灰关联技术的航迹关联方法.首先采用EMD方法将各传感器的航迹信息分解为多个固有模态函数(IMF)之和;然后以各IMF构成矩阵,对其进行奇异值分解;再以奇异值作为各航迹的特征向量,计算特征向量间的灰关联度;最后通过各关联度的融合,得到航迹正确关联的结果.典型情况下的仿真结果表明,与加权法相比,该方法能有效地用于航迹关联.
- 郭文艳韩崇昭雷明
- 关键词：航迹关联经验模态分解奇异值分解灰关联
- 非线性系统的小波分频的扩展Kalman滤波被引量：2
- 2006年
- 基于噪声的小波变换特点,结合量测的多尺度分解和扩展Kalman滤波(EKF),提出了一种小波“最佳”尺度分解的分频EKF滤波算法。该算法依据小波变换模功率谱选择最佳小波分解尺度,并将小波多尺度分解去噪和分频EKF滤波结合起来。对实际中含强噪声的非线性动态系统进行状态估计效果较好。Monte-Carlo仿真表明,与普通EKF滤波相比,本文算法的滤波精度平均提高约10%。
- 雷明韩崇昭元向辉郭文艳
- 关键词：KALMAN滤波小波变换噪声控制
- 非线性时间序列的小波分频预测被引量：17
- 2005年
- 基于噪声的小波变换特点 ,结合小波包分解和模极大重构来抽取含噪信号的主分量 ,提出了一种基于最佳尺度分解和Volterra自适应滤波的分频预测算法 ,使用较少的模型训练样本 ,同时具有强的抗噪能力 .该算法克服了传统小波分解尺度选取的盲目性及单纯Volterra预测器抗噪性能的不足 ,数值仿真表明 ,针对含强噪声的非线性信号可进行有效预测 .
- 雷明韩崇昭郭文艳文小琴
- 关键词：非线性时间序列小波分解高频雷达
- 扩展卡尔曼粒子滤波算法的一种修正方法被引量：23
- 2005年
- 针对扩展卡尔曼粒子滤波(EKF-PF)算法滤波精度较低的缺点,提出对其建议分布进行高阶修正的新算法.该算法针对非线性系统方程,基于二阶泰勒级数展开,利用高阶项对一阶扩展卡尔曼滤波(EKF)的状态估计向量及协方差阵做出适当修正,同时考虑到协方差阵计算中存在矩阵相减运算、计算误差以及参数不匹配等因素的影响,采用矩阵QR分解技术保证了协方差阵的正定性.新算法在一定程度上减小了局部线形化的截断误差,提高了建议分布的逼近程度.仿真实验表明,新算法在计算量增加不多的情况下,滤波精度有明显的提高.
- 雷明韩崇昭肖梅
- 关键词：粒子滤波扩展卡尔曼滤波
- 多级修正的高机动Jerk模型研究被引量：12
- 2006年
- 基于Jerk模型及当前统计模型,提出了一种多级修正的高机动Jerk模型(MJerk).在假设机动加速度变化率(即加加速度)为非0均值指数相关随机过程的条件下,通过对Jerk模型状态分量作Taylor级数展开,得到了各状态分量的Jerk修正方程,使得机动加加速度对系统各状态分量的作用得到反映,减小了模型误差.Monte Carlo数值仿真表明,在进行高机动目标跟踪时,MJerk模型的均方根误差比Jerk模型的约减小了20%,而二者的计算量相当.
- 雷明韩崇昭
- 关键词：当前统计模型目标跟踪
