本文關(guān)鍵詞：量測(cè)提升卡爾曼濾波

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【摘要】：濾波器設(shè)計(jì)是系統(tǒng)辨識(shí)和狀態(tài)估計(jì)的重要基礎(chǔ).卡爾曼濾波通過(guò)狀態(tài)預(yù)測(cè)和量測(cè)更新的實(shí)現(xiàn)框架,在最小方差準(zhǔn)則下實(shí)現(xiàn)對(duì)目標(biāo)狀態(tài)的最優(yōu)估計(jì),但在單傳感器量測(cè)環(huán)境中其濾波精度易受量測(cè)噪聲隨機(jī)性的影響.本文提出一種基于量測(cè)提升策略的卡爾曼濾波算法實(shí)現(xiàn)框架,新方法依據(jù)當(dāng)前時(shí)刻量測(cè)和量測(cè)噪聲先驗(yàn)統(tǒng)計(jì)信息構(gòu)建虛擬量測(cè),并通過(guò)對(duì)虛擬量測(cè)采樣以及融合提升系統(tǒng)量測(cè)信息可靠性,進(jìn)而改善狀態(tài)估計(jì)精度.同時(shí),針對(duì)算法在工程應(yīng)用中實(shí)時(shí)性、準(zhǔn)確性以及魯棒性等需求,設(shè)計(jì)了分布式加權(quán)融合和集中式一致性融合的兩種實(shí)現(xiàn)結(jié)構(gòu).理論分析和仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證了算法的可行性和有效性.
【作者單位】： 河南大學(xué)圖像處理與模式識(shí)別研究所;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(No.61300214) 中國(guó)博士后科學(xué)基金(No.2014M551999) 河南省高�？萍紕�(chuàng)新團(tuán)隊(duì)支持計(jì)劃(No.13IRTSTHN021) 河南省基礎(chǔ)與前沿技術(shù)研究計(jì)劃(No.132300410148) 河南省博士后科學(xué)基金(No.2013029) 河南省高校青年骨干教師資助計(jì)劃(No.2013GGJS-026) 河南大學(xué)優(yōu)秀青年培育基金(No.0000A40366)
【分類號(hào)】：TN713
【正文快照】： 1引言在自動(dòng)控制、通訊、故障診斷和圖像處理等學(xué)科領(lǐng)域,常常會(huì)遇到估計(jì)問(wèn)題,所謂估計(jì),是從帶有隨機(jī)干擾的量測(cè)數(shù)據(jù)中,通過(guò)有用信息的提取和利用,最大可能逼近被量測(cè)系統(tǒng)的真實(shí)狀態(tài).按照被估計(jì)量是否隨時(shí)間發(fā)生變化的性質(zhì),估計(jì)問(wèn)題大致分為參數(shù)估計(jì)和狀態(tài)估計(jì)兩大類[1,2].將參

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中國(guó)重要會(huì)議論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

1 謝佩芬;;MSA}q，

本文編號(hào)：1203588