典型文献
自适应SVD-UKF算法及在穿刺状态估计中的应用
文献摘要：
柔性针在实际穿刺过程中会产生不规则形变,导致柔性针模型存在参数不确定性问题,影响穿刺精度.本文针对柔性针穿刺过程存在的不确定性问题以及超声成像等设备存在的量测噪声统计特征不准确性问题,提出了一种带有噪声估计器的自适应奇异值分解无迹卡尔曼滤波算法.该算法采用自适应因子实时修正动力学模型误差,通过奇异值分解抑制系统状态协方差矩阵的负定性,利用Sage-Husa估计器在线估计噪声的统计特性,减小了系统状态估计误差.将新算法应用于带有曲率不定性的柔性针穿刺模型进行计算仿真,仿真结果显示,新的算法较现有的UKF算法相比,估计误差减小了0.28 mm(82.7％),与AUKF算法相比,估计误差减小0.06 mm(52％).因此,新算法可有效改善滤波性能,提高穿刺状态的估计精度.
文献关键词：
自适应滤波;奇异值分解;无迹卡尔曼滤波;Sage-Husa估计器;柔性针
中图分类号：
作者姓名：
楼狄凯;张丹;梁华庚
作者机构：
浙江工业大学信息工程学院,浙江杭州310014;华中科技大学同济医学院附属协和医院,湖北武汉430022
文献出处：
引用格式：
[1]楼狄凯;张丹;梁华庚-.自适应SVD-UKF算法及在穿刺状态估计中的应用)[J].控制理论与应用,2022(12):2322-2330
A类：
柔性针穿刺
B类：
SVD,状态估计,参数不确定性,超声成像,量测噪声,统计特征,不准确性,噪声估计,估计器,奇异值分解,无迹卡尔曼滤波算法,自适应因子,子实,模型误差,抑制系统,协方差矩阵,Sage,Husa,在线估计,统计特性,估计误差,新算法,算法应用,曲率,不定,穿刺模型,计算仿真,AUKF,滤波性能,估计精度,自适应滤波
AB值：
0.312432
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