基于支持向量回归机的自适应差分滤波算法研究

• 作者: 刘向波 张爱华 徐金龙 李娟 王宏健
• 来源期刊: 上海交通大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 差分滤波器 自适应因子 支持向量回归机 蒙特卡洛仿真 水下目标纯方位角跟踪
• 年，卷（期）: 2014,（7）
• 页码范围: 929-935
• 分类号: TP242.6
• 语种: 中文

摘要

针对差分滤波(DDF)算法存在因噪声统计特性与实际不符而导致的滤波精度降低甚至发散的问题,提出了一种基于支持向量回归机的自适应差分滤波(SVRADDF)算法.将测量值的新息协方差与理论协方差之间的差值作为支持向量回归机的输入、输出调节噪声统计特征的自适应因子,实时修正DDF噪声协方差,根据实际噪声变化调整噪声协方差矩阵,从而提高滤波精度.针对水下目标纯方位角跟踪系统的蒙特卡洛仿真实验表明,在相同初始噪声特性条件下,所提出的SVRADDF算法具有较好的估计效果和鲁棒性,估计精度、稳定性及收敛时间等性能明显优于单纯DDF算法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李娟	哈尔滨工程大学自动化学院	82	687	15.0	22.0
2	王宏健	哈尔滨工程大学自动化学院	66	668	14.0	21.0
3	张爱华	哈尔滨工程大学自动化学院	22	116	7.0	10.0
4	徐金龙	哈尔滨工程大学自动化学院	7	27	4.0	5.0
5	刘向波	哈尔滨工程大学自动化学院	1	4	1.0	1.0