导读:本文包含了滤波发散论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:组合导航,卡尔曼滤波,渐消记忆
滤波发散论文文献综述
谭攀,伍仲南,康跃耀[1]（2019）在《抑制卡尔曼滤波发散的组合导航算法研究》一文中研究指出卡尔曼滤波是一种递推线性最小方差估计算法,在组合导航数据融合中得到了广泛应用;但由于卡尔曼滤波要求系统模型和噪声统计特性精确已知,而实际中很难做到,因此常常出现滤波发散现象。鉴于此,着重研究了衰减记忆自适应卡尔曼滤波和渐消记忆卡尔曼滤波在INS/GPS组合导航中的应用,并通过对仿真数据的处理,验证了两种滤波算法在抑制滤波发散、提高组合导航系统精度和稳定性方面的可行性。(本文来源于《地理空间信息》期刊2019年09期）
杨丹,曾以成,陈莉,任伟[2]（2016）在《抑制Kalman滤波发散的研究进展》一文中研究指出在Kalman滤波算法的工程应用中,常常由于各种原因导致较大的状态估计误差,甚至造成滤波发散。滤波发散严重影响着滤波器在信号处理过程中的去噪作用。为了抑制滤波发散并提高滤波精度,对此现象进行了简单阐述,分析了Kalman滤波产生发散的主要原因,即模型误差和计算误差,总结出四类常用的抑制滤波发散的方法,分别为调节增益法、预测误差协方差加权法、限定记忆法、自适应Kalman算法,并对各个抑制发散的方法进行了仿真对比分析,证实其各有优劣。其中,调节增益法所需的计算量最少,自适应Kalman算法的计算精度最高,而预测误差协方差加权法则使得计算量少和计算精度高的要求达到了较好的平衡;限定记忆法的滤波效果与加权法相当,但计算略复杂。这对在工程实践中如何抑制滤波发散有实际指导意义。(本文来源于《计算机工程与应用》期刊2016年04期）
李增科,王坚,高井祥,谭兴龙[3]（2013）在《利用SVM的GPS/INS组合导航滤波发散抑制方法研究》一文中研究指出为验证导航模型在GPS信号更新频率较低的情况下的导航能力,给出了GPS/INS组合导航滤波模型。载体运动过程中,分别使信号中断5s、10s、15s。通过实验得出,GPS信号中断时间过长(10s以上),GPS信号恢复后,Kalman滤波器会产生发散现象。引入支持向量机,提出利用SVM内插GPS信号提高信息更新频率消除组合导航滤波器的发散。结果表明,GPS信号中断时间过长导致组合导航系统滤波发散的情况下,通过SVM内插GPS数据提高GPS更新频率,可以有效地抑制滤波发散,提高导航的准确性。(本文来源于《武汉大学学报(信息科学版)》期刊2013年10期）
刘庆刚,陈林元[4]（2012）在《一种新的针对模型误差所致滤波发散的补偿方法》一文中研究指出系统模型误差是导致卡尔曼滤波发散的一个很重要的原因,分析了衰减记忆法和限定记忆法两种对模型误差所致滤波发散的补偿方法,通过引入阈值可以将这两种方法进行有机结合,给出了一种新的衰减限定记忆算法。算例分析验证了衰减限定记忆算法在抑制滤波发散方面具有比衰减记忆和限定记忆法更好的性能,并能自适应调整算法所需观测数据数目。(本文来源于《指挥控制与仿真》期刊2012年03期）
宋杰,晋帆[5]（2012）在《组合导航中抑制自适应滤波发散的研究》一文中研究指出主要分析了Sage-Husa自适应卡尔曼滤波器,通过改进自适应滤波过程中的系统噪声和量测噪声的方差估计方法,使得能够抑制Sage-Husa自适应滤波的发散现象。通过与卡尔曼滤波器的滤波结果进行比较分析,来验证改进后的自适应滤波器的效果。经过实验仿真后,改进后的Sage-Husa自适应滤波的精度有所提高,并且没有出现发散现象。(本文来源于《弹箭与制导学报》期刊2012年02期）
张参贵,刘海斌[6]（2010）在《抑制Kalman滤波发散性的研究》一文中研究指出介绍了Kalman滤波的基本方程及其产生发散的原因,研究了一种抑制Kalman滤波发散的方法,此方法通过减小老数据的影响,不断更新"新息",达到对状态估计值的修正,并缩小真实值和状态估计值之间的差距,从而抑制Kalman滤波发散并将其应用到雷达跟踪问题上,通过Matlab仿真,说明了此方法有着现实的重要意义。(本文来源于《电脑编程技巧与维护》期刊2010年06期）
梁民赞,陆扬,周新鹏[7]（2008）在《一种抑制卡尔曼滤波发散的实时数据处理方法》一文中研究指出由于水声环境的复杂性和水声信道的时空变特性及水下航行载体的机动性,水声定位系统测量的弹道样点野值较多,平滑性差。介绍了一种野值的自动剔除和卡尔曼滤波递推处理方法,克服了滤波发散。文中选取距离D的倒数作为状态变量,使得1/D是近似线性变化的,此时量测方程的误差也近似是线性的,卡尔曼滤波器的表现是稳定的,并且是渐近无偏的。卡尔曼滤波的递推形式,滤波增益矩阵Kk的离线计算出,Qk和Rk值选取固定植,野值设定门限自动剔除,使滤波器收敛和稳定时间短,实现了对快速目标的跟踪和滤波输出,没有出现发散现象。该方法的特点是实时性好,对快速目标具有良好的跟踪能力,而且能达到工程上应用的精度要求。(本文来源于《声学技术》期刊2008年05期）
宁大军,潘鸿飞,金巧生[8]（2007）在《采用渐消卡尔曼滤波器防止捷联惯导系统滤波发散研究》一文中研究指出为了有效防止捷联惯导系统滤波发散,从卡尔曼滤波原理出发并对滤波发散的原因进行了研究,介绍了渐消卡尔曼滤波原理、遗忘因子等内容,通过对渐消因子的推导及计算机仿真,给出了常规卡尔曼滤波器和渐消卡尔曼滤波器对系统进行滤波的结果比较.该结果表明,采用渐消卡尔曼滤波器工程实践上确实可以解决的捷联惯导系统滤波发散的问题.(本文来源于《战术导弹技术》期刊2007年02期）
邱恺,黄国荣,陈天如,杨亚莉[9]（2005）在《基于滤波过程的卡尔曼滤波发散判定方法》一文中研究指出分析了传统的基于单步量测的新息序列不等式判据等方法进行卡尔曼滤波发散判断的局限性,根据卡尔曼滤波过程的稳定性定义,采用矩阵序列极限形式给出了基于滤波过程的更加严格的滤波发散判据以及判断滤波发散的实际算法。根据4个判定条件,不但可以判断滤波过程是否发散,而且可以在很大程度上克服不等式判据的缺陷。该方法是基于整个滤波过程而不是基于单步量测,避免了原方法对量测野值比较敏感的缺点,提高了判断的抗野值能力,有利于减少误判风险以及提高判断的可靠性和准确性。仿真结果表明,结论是正确和有效的。(本文来源于《系统工程与电子技术》期刊2005年02期）
杨柏军,潘鸿飞,才晓峰[10]（2005）在《如何采用渐消卡尔曼滤波器防止捷联惯导系统滤波发散》一文中研究指出为了有效防止捷联惯导系统滤波发散,本文从卡尔曼滤波原理出发,介绍了渐消卡尔曼滤波原理、遗忘因子等内容,通过对渐消因子的推导及计算机仿真,给出了常规卡尔曼滤波器和渐消卡尔曼滤波器对系统进行滤波的结果比较。该结果表明,采用渐消卡尔曼滤波器在工程实践上确实可以解决捷联惯导系统滤波发散的问题。(本文来源于《微计算机信息》期刊2005年04期）
滤波发散论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
在Kalman滤波算法的工程应用中,常常由于各种原因导致较大的状态估计误差,甚至造成滤波发散。滤波发散严重影响着滤波器在信号处理过程中的去噪作用。为了抑制滤波发散并提高滤波精度,对此现象进行了简单阐述,分析了Kalman滤波产生发散的主要原因,即模型误差和计算误差,总结出四类常用的抑制滤波发散的方法,分别为调节增益法、预测误差协方差加权法、限定记忆法、自适应Kalman算法,并对各个抑制发散的方法进行了仿真对比分析,证实其各有优劣。其中,调节增益法所需的计算量最少,自适应Kalman算法的计算精度最高,而预测误差协方差加权法则使得计算量少和计算精度高的要求达到了较好的平衡;限定记忆法的滤波效果与加权法相当,但计算略复杂。这对在工程实践中如何抑制滤波发散有实际指导意义。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
滤波发散论文参考文献
[1].谭攀,伍仲南,康跃耀.抑制卡尔曼滤波发散的组合导航算法研究[J].地理空间信息.2019
[2].杨丹,曾以成,陈莉,任伟.抑制Kalman滤波发散的研究进展[J].计算机工程与应用.2016
[3].李增科,王坚,高井祥,谭兴龙.利用SVM的GPS/INS组合导航滤波发散抑制方法研究[J].武汉大学学报(信息科学版).2013
[4].刘庆刚,陈林元.一种新的针对模型误差所致滤波发散的补偿方法[J].指挥控制与仿真.2012
[5].宋杰,晋帆.组合导航中抑制自适应滤波发散的研究[J].弹箭与制导学报.2012
[6].张参贵,刘海斌.抑制Kalman滤波发散性的研究[J].电脑编程技巧与维护.2010
[7].梁民赞,陆扬,周新鹏.一种抑制卡尔曼滤波发散的实时数据处理方法[J].声学技术.2008
[8].宁大军,潘鸿飞,金巧生.采用渐消卡尔曼滤波器防止捷联惯导系统滤波发散研究[J].战术导弹技术.2007
[9].邱恺,黄国荣,陈天如,杨亚莉.基于滤波过程的卡尔曼滤波发散判定方法[J].系统工程与电子技术.2005
[10].杨柏军,潘鸿飞,才晓峰.如何采用渐消卡尔曼滤波器防止捷联惯导系统滤波发散[J].微计算机信息.2005