计算机工程与应用
計算機工程與應用
계산궤공정여응용
COMPUTER ENGINEERING AND APPLICATIONS
2009年
1期
108-110
,共3页
联邦滤波%自适应卡尔曼滤波%预报残差%渐消因子
聯邦濾波%自適應卡爾曼濾波%預報殘差%漸消因子
련방려파%자괄응잡이만려파%예보잔차%점소인자
针对标准卡尔曼滤波器对系统的模型和噪声的统计特性依赖性强,而系统的准确数学模型难以建立的问题,结合联邦滤波和自适应估计理论,提出了一种基于联邦滤波的自适应算法.该算法通过残差的实际值与理论值的比值来确定误差方差阵的估计值,然后调节自适应卡尔曼滤波器的渐消因子,从而有效提高了联邦滤波器的适应能力.由仿真结果可知,改进的联邦滤波器能较好地利用测量信息对系统的相关参数进行自适应的调整,滤波结果具有很好稳定性和准确性.
針對標準卡爾曼濾波器對繫統的模型和譟聲的統計特性依賴性彊,而繫統的準確數學模型難以建立的問題,結閤聯邦濾波和自適應估計理論,提齣瞭一種基于聯邦濾波的自適應算法.該算法通過殘差的實際值與理論值的比值來確定誤差方差陣的估計值,然後調節自適應卡爾曼濾波器的漸消因子,從而有效提高瞭聯邦濾波器的適應能力.由倣真結果可知,改進的聯邦濾波器能較好地利用測量信息對繫統的相關參數進行自適應的調整,濾波結果具有很好穩定性和準確性.
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