基于和声差分进化的UKF改进算法
CSTR:
作者:
作者单位:

(1. 河南理工大学计算机科学与技术学院,河南焦作454000;2. 河南理工大学物理与电子信息学院,河南焦作454000)

作者简介:

贺军义(1982-), 男, 副教授, 博士, 从事惯性测试与控制技术、智能信号处理的研究;李男男(1991-), 女, 硕士生, 从事智能信号处理的研究.

通讯作者:

E-mail: mayi1938736257@sina.com

中图分类号:

TP273

基金项目:

河南省教育厅高校重点应用研究计划基金项目(13150051);河南省教育厅高校博士基金项目(6609007023).


Improved UKF algorithm based on harmony search differential evolution
Author:
Affiliation:

(1. School of Computer Science and Technology,He'nan Polytechnic University,Jiaozuo454000,China;2. School of Physics and Electronic Information Engineering, He'nan Polytechnic University,Jiaozuo454000,China)

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    摘要:

    无迹卡尔曼滤波(UKF)被广泛应用于工程实际中,但传统UKF在滤波过程进行无迹变换(UT)时的待选参数为固定值,这会带来一定误差.为了获取最优的待选参数,提出基于和声差分进化(HSDE)的UKF改进算法,并在目标跟踪中对该算法进行应用.和声差分进化算法对待选参数kappa进行最优选择,跳出局部最优的现象还有很强的收敛性,通过改进可进一步提高UKF算法滤波精度.Matlab仿真结果表明,基于和声差分进化的UKF改进算法精度更高.

    Abstract:

    Unscented Kalman filter(UKF) is widely used in practical engineering, but in the unscented transform(UT) of the filtering process of the traditional UKF, the parameters choose a fixed value, which can bring some errors. In order to obtain the best parameters to be selected, an improved UKF algorithm based on harmony search evolution differential(HSED) is proposed and applied to the target tracking. The harmony differential evolution algorithm can be used to select the optimal parameters, jump out of the local optimum, and has a strong convergence, which can further improve the accuracy of the UKF algorithm. The results of Matlab simulation show that the improved UKF algorithm based on harmonic differential evolution is more accurate.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

贺军义,李男男.基于和声差分进化的UKF改进算法[J].控制与决策,2018,33(4):614-620

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  • 在线发布日期: 2018-04-02
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