计算机工程与设计
計算機工程與設計
계산궤공정여설계
COMPUTER ENGINEERING AND DESIGN
2014年
5期
1802-1806
,共5页
非线性系统%强跟踪滤波%求积分卡尔曼滤波%状态估计%卡尔曼滤波
非線性繫統%彊跟蹤濾波%求積分卡爾曼濾波%狀態估計%卡爾曼濾波
비선성계통%강근종려파%구적분잡이만려파%상태고계%잡이만려파
nonlinear system%strong tracking filter%quadrature Kalman filter%state estimation%Kalman filter
在非线性系统滤波问题中,可能出现真实系统和滤波模型不匹配的现象,而标准形式的求积分卡尔曼滤波器对于这种具有模型不确定性系统的鲁棒性较差、滤波精度降低的问题.针对该问题,结合强跟踪滤波器的思想,提出了强跟踪求积分卡尔曼滤波算法.通过引入衰减因子对当前时刻的状态预测协方差矩阵进行修正,使得不同时刻的残差序列保持正交,减弱先前滤波结果对当前滤波过程的影响,增强量测值的作用,减弱模型的作用,克服模型的不确定性对滤波结果的影响.仿真结果表明,在具有模型不确定性情况的非线性滤波问题中,该算法与标准形式的求积分卡尔曼滤波算法相比,能够获得更高的滤波精度.
在非線性繫統濾波問題中,可能齣現真實繫統和濾波模型不匹配的現象,而標準形式的求積分卡爾曼濾波器對于這種具有模型不確定性繫統的魯棒性較差、濾波精度降低的問題.針對該問題,結閤彊跟蹤濾波器的思想,提齣瞭彊跟蹤求積分卡爾曼濾波算法.通過引入衰減因子對噹前時刻的狀態預測協方差矩陣進行脩正,使得不同時刻的殘差序列保持正交,減弱先前濾波結果對噹前濾波過程的影響,增彊量測值的作用,減弱模型的作用,剋服模型的不確定性對濾波結果的影響.倣真結果錶明,在具有模型不確定性情況的非線性濾波問題中,該算法與標準形式的求積分卡爾曼濾波算法相比,能夠穫得更高的濾波精度.
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