本文關鍵詞：基于不確定模型誤差系統(tǒng)的變分貝葉斯STCKF

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【摘要】：強跟蹤容積卡爾曼濾波器在對含有模型誤差和時變噪聲的非線性系統(tǒng)進行濾波時,容易出現(xiàn)性能降低甚至發(fā)散.鑒于此,提出一種基于變分貝葉斯的強跟蹤容積卡爾曼濾波算法.該算法運用虛擬噪聲法補償模型誤差,假設虛擬噪聲均值非零,且滿足高斯分布,虛擬噪聲方差服從逆gamma分布,在強跟蹤容積卡爾曼濾波器估計狀態(tài)的同時,采用變分貝葉斯推理估計虛擬噪聲參數(shù).仿真結果表明,所提出算法對含模型誤差與時變噪聲的非線性系統(tǒng)具有較好的估計精度,相比于自適應算法具有更強的魯棒性.
【作者單位】： 西北工業(yè)大學自動化學院;
【基金】：陜西省自然科學基金項目(2014JQ8342) 總裝備部基金項目(91xxxxxx43)
【分類號】：TN713
【正文快照】： 0引言非線性系統(tǒng)的確定采樣型濾波算法在解決非線性狀態(tài)估計問題時具有較好的效果,其核心思想是先對狀態(tài)先驗分布獲取一定數(shù)量的sigma點,運用sigma點近似隨機變量高斯分布的均值和協(xié)方差.對這些sigma點經(jīng)非線性函數(shù)直接傳遞后進行加權求和計算,使得其達到逼近非線性狀態(tài)的目的，

本文編號：1273437