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期刊论文 101

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2018 10

2017 13

2016 6

2014 3

2011 2

2009 1

2008 5

2007 6

2006 3

2005 1

2004 4

2003 1

2002 1

2001 3

2000 2

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关键词

体系结构 2

裂纹扩展 2

ARIMA模型；Kalman滤波；建模；训练；预测 1

CRISPR 1

Cas9 1

DFR 1

Doherty功率放大器；输出功率回退；输出阻抗；网络相位 1

HLA/RTI 1

Hadoop，NameNode，元数据，保留位置的哈希，一致性哈希， 1

LMS 1

MSJPDA 1

N-糖基化 1

SOAP 1

Web 服务 1

Weibull分布杂波 1

ZMNL 1

pH值 1

一般秩相关系数；多变量分析；预测指标；斯皮尔曼等级相关系数 1

三峡枢纽 1

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检索范围：

排序：展示方式：

针对目标跟踪的两种基于最大期望算法测量值偏差估计过程的性能分析 None

Zhi-hua LU, Meng-yao ZHU, Qing-wei YE, Yu ZHOU

《信息与电子工程前沿（英文）》 2018年第19卷第9期页码 1151-1165 doi: 10.1631/FITEE.1800214

摘要：其次，假设测量值样本数足够大，基于最大期望算法，利用扩展卡尔曼滤波和平滑，针对两种模型提出不同的循环迭代偏差估计过程。最后，分析这两种估计过程的全局收敛结果，揭示其内在联系。

关键词：非线性状态空间模型；测量值偏差；扩展卡尔曼滤波；扩展卡尔曼平滑；最大期望算法

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基于并行处理机制的多基地雷达多目标跟踪算法

徐洪奎,王东进,陈卫东

《中国工程科学》 2007年第9卷第11期页码 151-156

摘要：该算法将整个观测数据的关联过程拆分成若干个并行子关联进程，并将确定目标的跟踪过程拆分成两个并行的三维子进程，同时对距离和拟测值及多普勒速度拟测值进行迭代滤波。

关键词：多基地雷达系统多目标跟踪并行处理 MSJPDA 并行扩展卡尔曼滤波

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一种新型多样野值鲁棒卡尔曼滤波器 Research Articles

黄玉龙,柏明明,张勇刚

《信息与电子工程前沿（英文）》 2022年第23卷第3期页码 422-437 doi: 10.1631/FITEE.2000642

摘要：针对线性离散随机系统，提出一种新型多样野值鲁棒卡尔曼滤波器（MORKF）。首先提出一种新的多重统计相似度来衡量两个随机向量各维度之间的相似性。仿真结果验证了该滤波器的优越性。

关键词：卡尔曼滤波；多重统计相似度量；多样野值；定点迭代；状态估计

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相对传感网络分布式卡尔曼滤波器的收敛性分析 Research

Che LIN, Rong-hao ZHENG, Gang-feng YAN, Shi-yuan LU

《信息与电子工程前沿（英文）》 2018年第19卷第9期页码 1063-1075 doi: 10.1631/FITEE.1700066

摘要：严格分析了相对传感网络中分布式卡尔曼滤波问题。用无向图对相对传感网络建模，并假设网络中各节点具有相同动力学模型。给出整个系统可观测性的充要条件，并详细证明。通过局部信息和测量通信，设计了一种基于卡尔曼滤波技术的分布式次优估计器，并与集中式最优估计器比较。

关键词：相对传感网络；分布式卡尔曼滤波；Schur稳定；线性矩阵不等式

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近似高斯共轭：非线性、多模态、不确定以及约束下的参数递归滤波等 Review

Tian-cheng LI, Jin-ya SU, Wei LIU, Juan M. CORCHADO

《信息与电子工程前沿（英文）》 2017年第18卷第12期页码 1913-1939 doi: 10.1631/FITEE.1700379

摘要：自上世纪60年代作为现代估计开山之作的卡尔曼滤波器（Kalman filter）的诞生，时间序列状态空间模型应用于各类动态估计问题吸引了大量的研究关注。特别是，寻求实现闭环马尔科夫−贝叶斯递归（比如，从一个高斯先验到一个高斯后验，本文称之为高斯共轭）的解析解成为一般时间序列滤波器设计的主流思路。这些挑战不断触生新的理论、算法与滤波技术，以实现所期望的参数共轭递归。本文对最新研究进行分类、系统回顾，强调了一些容易被忽略的要点。同时，本文提出一些新的思考：一是一阶马尔科夫转移模型的替代模型，二是有关计算复杂度的滤波器评价。

关键词：卡尔曼滤波；高斯滤波；时间序列估计；贝叶斯滤波；非线性滤波；约束滤波；高斯混合；机动；未知输入

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无线传感网络环境下基于信息新鲜度约束的事件触发卡尔曼一致性滤波算法 Research Articles

王蕊1,李雅辉1,孙辉1,张友民2

《信息与电子工程前沿（英文）》 2021年第22卷第1期页码 1-140 doi: 10.1631/FITEE.2000206

摘要：提出一种新的基于无线传感网络的事件触发卡尔曼一致性滤波（ET-KCF）算法。该算法基于信息新鲜度，通过计算采样信息的信息年龄（age of information，AoI）度量信息的新鲜度。该算法集成传统的事件触发机制、信息新鲜度计算方法和卡尔曼一致性滤波（KCF）算法，可以更有效地估计飞机舱内的污染物浓度。

关键词：分布式卡尔曼一致性滤波；事件触发机制；信息年龄（AoI）；稳定性分析；能量优化

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航天器高精度GPS导航定位技术研究

向开恒,曲广吉

《中国工程科学》 2004年第6卷第1期页码 86-91

摘要：

将GPS测量定位技术、求解卫星轨道摄动运动的Encke方法和广义Kalman滤波技术有机地结合在一起，提出了利用GPS实现低轨道航天器高精度自主导航定位的新方法——载波相位

关键词：航天器导航定位全球定位系统载波相位卡尔曼滤波

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三元数域自适应滤波与跟踪算法 Article

Xiao-ming GOU,Zhi-wen LIU,Wei LIU,You-gen XU

《信息与电子工程前沿（英文）》 2016年第17卷第8期页码 834-840 doi: 10.1631/FITEE.1601164

摘要：与纯四元数模型相比，三元数模型更加紧凑，计算量更小，同时在自适应线性滤波方面具有类似或者可比的性能。此外，三元数模型可以有效表征卡尔曼滤波中状态转移的一般性关系，而纯四元数模型则无法对此进行表征。

关键词：三维过程；三元数；最小均方；卡尔曼滤波器

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自适应小波阈值去噪在重力仪信号处理中的应用

赵立业,周百令,李坤宇

《中国工程科学》 2006年第8卷第3期页码 49-52

摘要：

为了有效地消除各种外界干扰噪声对高精度海洋重力仪测量值的影响，提高重力异常测量值的精度，在分析了小波阈值及自适应小波阈值去噪算法的基础上，将其应用到高精度海洋重力仪系统数据处理中，并与自适应卡尔曼滤波做了对比理论分析和仿真实验表明，自适应小波阈值去噪方法、传统的小波阈值去噪方法和自适应卡尔曼滤波都能在一定程度上消除噪声信号对重力仪测量信号的影响，但在相同情况下，自适应小波阈值去噪方法具有明显的优越性。

关键词：重力仪信号处理小波变换自适应阈值去噪自适应卡尔曼滤波

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一种同时控制非完整约束底盘和机械臂的混合视觉伺服方法 Research Articles

李玮,熊蓉

《信息与电子工程前沿（英文）》 2021年第22卷第2期页码 141-286 doi: 10.1631/FITEE.1900460

摘要：为避免由观测引起的位置误差，引入卡尔曼滤波来校正机械臂末端的位置和方向。最后，在一台由Bulldog底盘、UR5机械臂和ZED相机组成的移动操作平台上进行了实验验证。

关键词：移动作业；混合视觉伺服；眼在手上；全局雅可比；卡尔曼滤波

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一种针对测试误差、参数误差和负荷突变故障分析的多功能动态状态估计器 Article

Mehdi AHMADI JIRDEHI,Reza HEMMATI,Vahid ABBASI,Hedayat SABOORI

《信息与电子工程前沿（英文）》 2016年第17卷第11期页码 1218-1227 doi: 10.1631/FITEE.1500301

摘要：本文提出了一种基于卡尔曼滤波理论的动态状态估计新算法，可有效探测、识别并校正电力系统中的测试误差和支路参数误差。同时，该算法亦可成功探测和识别电力系统中的负荷突变。

关键词：动态状态估计器；卡尔曼滤波；测试误差；支路参数误差；负荷突变

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基于可靠特征点分配算法的鲁棒性跟踪框架 Article

Rong-feng ZHANG, Ting DENG, Gui-hong WANG, Jing-lun SHI, Quan-sheng GUAN

《信息与电子工程前沿（英文）》 2017年第18卷第4期页码 545-558 doi: 10.1631/FITEE.1601464

摘要：此外，在检测中应用卡尔曼滤波器，以提高处理速度并减少误检率。最后，将所提出的RPA与卡尔曼滤波器集成到跟踪–学习–检测（Tracking–learning–detection, TLD）算法框架中，提高了跟踪精度，且降低了误检率。实验结果表明，新框架在精度、f值（f-measure）和平均重叠率（%）等方面均优于TLD和核化相关滤波器（KCF）这两个跟踪算法。

关键词：局部最大小波系数；可靠特征点分配；目标跟踪；跟踪-学习-检测（TLD）；卡尔曼滤波器

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复杂形状的扩展目标联合跟踪与分类 Research Articles

王丽萍,占荣辉,黄源,张军,庄钊文

《信息与电子工程前沿（英文）》 2021年第22卷第6期页码 839-861 doi: 10.1631/FITEE.2000061

摘要：本文解决具有复杂形状的单扩展目标联合跟踪与分类（joint tracking and classification, JTC）问题。为描述复杂形状，首先利用随机超曲面模型（random hypersurface model, RHM）将空间扩展状态建模为星凸形状，并将其作为目标分类的特征信息。此外，为解决检测不确定和杂波情况下的单扩展目标JTC问题，将所提JTC-RHM方法整合到Bernoulli滤波框架中，提出JTC-RHM-Ber滤波算法。特别地，推导了该滤波算法的递推表达式。仿真结果表明：（1）与基于随机矩阵模型的JTC算法相比，所提JTC-RHM方法能更准确地对不同形状、相似大小的目标进行分类；（2）与基于星凸RHM的扩展目标跟踪算法相比，所提算法对目标状态性能估计更优；（3）所提JTC-RHM-Ber滤波算法在状态检测和估计方面具有良好性能，能够正确地实现目标分类。

关键词：扩展目标；傅里叶描述子；联合跟踪与分类；随机超曲面模型；伯努利滤波器