UKF滤波中蒙特卡洛采样策略比较分析

UKF滤波算法中,采样策略是关键,它保证了生成的Sigma点的分布特征与输入变量一致。通过算例将新的采样策略———蒙特卡洛采样策略与对称采样策略进行比较分析,验证了新的采样策略与对称采样策略效果相当。     

SPKF滤波方法在变形监测数据分析中的应用

讨论了SP(Sigma Point)变换算法的性质,给出了一种新的扩展型卡尔曼滤波方法SPKF(Sigma Point Kalman Filter).它不仅具有较高的精度,而且不必计算偏导数阵.结合变形监测数据处理进行仿真分析的结果表明,SPKF具有良好的状态估计性能,而且使用简便,适合于非线性系统状态估计.     

基于MRPs估计航天器姿态的IUKF算法及改进

航天器姿态确定的模型具有严重的非线性性.而采样卡尔曼滤波(UKF )通过采用一组确定性采样得到的Sigma点比扩展卡尔曼滤波(EKF)能够更准确地近似初始分布,使滤波在不准确的初始条件下更快地收敛.利用修正罗德里格参数(MRPs)表示姿态,用动力学方程进行角速率的传播,利用UKF的改进算法迭代采样卡尔曼滤波(IUKF)对航天器的姿态进行估计.在分析IUKF 性能的基础上进一步对IUKF算法作了改进,通过仿真算例将3种方法进行了比较.结果表明:IUKF及改进IUKF算法姿态参数的滤波精度比UKF更高,同时改进IUKF算法比IUKF的滤波能更快趋于稳定.     

SPKF滤波方法在变形监测数据分析中的应用

讨论了SP(Sigma Point)变换算法的性质,给出了一种新的扩展型卡尔曼滤波方法SPKF(Sigma PointKalman Filter)。它不仅具有较高的精度,而且不必计算偏导数阵。结合变形监测数据处理进行仿真分析的结果表明,SPKF具有良好的状态估计性能,而且使用简便,适合于非线性系统状态估计。     

几何刚性和法向量采样一致性的点云配准算法

针对三维激光点云配准中随机采样一致性(RANSAC)算法存在采样次数多、准确度低的缺点,该文提出了一种结合几何刚性和法向量一致性的点云配准算法。该算法通过改进采样策略降低采样次数并提升匹配精度,首先将点云的法向量信息加入采样集,使得每次的采样点从三对减少为两对;接着以两对采样点的刚性和法向量一致性计算置信度来确定当前采样是否置信;最后以迭代运算选取采样内点数最高的样本来估算变换矩阵实现点云精确配准。对激光三维点云进行配准试验,结果表明,本文方法在匹配效率及匹配性能上均优于传统RANSAC算法,且配准精度更高。     

基于非下采样Contourlet变换的遥感影像融合

根据非下采样Contourlet变换的特点,提出一种基于非下采样Contourlet变换和IHS变换相结合的遥感影像融合方法.该方法首先对金色影像和多光谱影像经IHS变换后的I分量分别进行非下采样Contourlet 变换;然后采取不同的融合策略分别对高低频系数进行融合:低频系数采用区域能量加权的方法进行融合,高频系数则利用八邻域梯度优先的原则进行融合;最后通过非下采样Contourlet逆变换和IHS逆变换得到融合影像.实验结果表明,该方法在提高融合影像空间分辨率的同时,能更好地保持影像的光谱质量.     

基于MRPs估计航天器姿态的IUKF算法及改进

航天器姿态确定的模型具有严重的非线性性。而采样卡尔曼滤波(UKF)通过采用一组确定性采样得到的Sigma点比扩展卡尔曼滤波(EKF)能够更准确地近似初始分布,使滤波在不准确的初始条件下更快地收敛。利用修正罗德里格参数(MRPs)表示姿态,用动力学方程进行角速率的传播,利用UKF的改进算法迭代采样卡尔曼滤波(IUKF)对航天器的姿态进行估计。在分析IUKF性能的基础上进一步对IUKF算法作了改进,通过仿真算例将3种方法进行了比较。结果表明:IUKF及改进IUKF算法姿态参数的滤波精度比UKF更高,同时改进IUKF算法比IUKF的滤波能更快趋于稳定。     

非线性模型精度评定的Bootstrap方法及其加权采样改进方法

本文将Bootstrap方法引入非线性模型精度评定理论中,通过对原始样本值或因变量的残差向量进行重采样,以获取自助样本的方式代替复杂的求导运算,给出了Bootstrap方法解决非线性精度评定问题的完整算法.针对Bootstrap方法中对模型随机项的等概率采样,通过获取采样过程中随机变量的经验分布函数,提出了加权采样策略,并分别给出了将改进方法用于非线性模型精度评定中的详细计算步骤.通过案例研究分析表明:重采样观测值的Bootstrap方法和重采样残差的Bootstrap方法能够得到比近似函数法、Jackknife法更为合理的参数标准差,具有更强的适用性;而加权采样的重采样观测值Bootstrap方法和加权采样的重采样残差Bootstrap方法能够获取更加精确的精度信息且更具优势,从而验证了将Bootstrap方法用于非线性精度评定及本文改进算法的可行性和有效性.     

一种改进的UKF算法在捷联惯导初始对准中的应用

Unscented卡尔曼滤波具有精度高、稳定性好、实用性强等特点,因此UKF算法逐渐成为处理非线性滤波问题的有效方法和导航系统中数据处理与信息融合技术的研究热点。但是UKF具有计算量大、效率低等缺点,因此限制了UKF在实时导航中的应用。针对这一缺点,本文提出了一种改进的UKF算法,该算法可以减少UT变换中Sigma点的计算数量,从而提高运算效率;推导了改进的算法公式,给出了适合该算法的初始对准非线性模型,并分析了其精度,用实测数据进行了验证。结果显示,改进的UKF算法性能与传统UKF相当,但效率提升了40%左右。     

利用PC-SIFT的多源光学卫星影像自动配准方法

针对多源光学卫星影像几何校正过程中同名点匹配率低、配准过程自动化差等问题,本文采用相位一致性代替原始尺度不变特征变换(scale invitation feature transform,SIFT)算法中的像素灰度值梯度对主方向和特征向量进行描述,提升特征描述的正确率;以频率域下相位分析结果为约束条件对匹配结果进行优化,抑制错误匹配同名点;同时,提出了一种基于随机采样一致性(RANSAC)的自适应选择策略,提高参数估计阶段的自动化水平;最后,实现多源光学卫星影像间的配准。多组数据实验结果表明了该方法在辐射非线性畸变多源光学卫星影像间配准中的有效性和适用性。