计算机工程与应用
計算機工程與應用
계산궤공정여응용
COMPUTER ENGINEERING AND APPLICATIONS
2012年
29期
162-167
,共6页
卡尔曼滤波%高斯度%自适应参数%跟踪精度
卡爾曼濾波%高斯度%自適應參數%跟蹤精度
잡이만려파%고사도%자괄응삼수%근종정도
为了在线提高卡尔曼滤波算法(KF)的跟踪精度,对随机序列进行高斯度的定义,将随机序列的分布分为超高斯、高斯、次高斯和非高斯,找出KF可以工作的范围.针对噪声服从次高斯分布时,KF跟踪精度不高,介绍了两个可以判断KF使用过程中设定的噪声协方差与实际是否一致的参数.提出了参数自适应的方法,使设定的噪声协方差与实际值可以自适应地一致,从而提高了KF的跟踪精度.实验结果表明,噪声服从高斯和超高斯分布时,KF跟踪精度很高；噪声服从次高斯分布时,若噪声协方差的设定值与实际值不一致,跟踪误差会很大,对此使用了参数自适应法,可以大大提高KF的跟踪精度.
為瞭在線提高卡爾曼濾波算法(KF)的跟蹤精度,對隨機序列進行高斯度的定義,將隨機序列的分佈分為超高斯、高斯、次高斯和非高斯,找齣KF可以工作的範圍.針對譟聲服從次高斯分佈時,KF跟蹤精度不高,介紹瞭兩箇可以判斷KF使用過程中設定的譟聲協方差與實際是否一緻的參數.提齣瞭參數自適應的方法,使設定的譟聲協方差與實際值可以自適應地一緻,從而提高瞭KF的跟蹤精度.實驗結果錶明,譟聲服從高斯和超高斯分佈時,KF跟蹤精度很高；譟聲服從次高斯分佈時,若譟聲協方差的設定值與實際值不一緻,跟蹤誤差會很大,對此使用瞭參數自適應法,可以大大提高KF的跟蹤精度.
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