【摘要】：為提高復雜噪聲的濾波精度,基于均方根容積卡爾曼濾波(SCKF)和代價參考粒子濾波(CRPF),提出一種新的均方根容積代價參考粒子濾波算法(SCCRPF)。算法采用SCKF和最新量測信息更新先驗分布函數,生成CRPF的重要密度函數,保留了SCKF對非線性系統(tǒng)的濾波精度,同時獲取了CRPF對噪聲假設未知系統(tǒng)的濾波精度。仿真結果表明,對于噪聲假設未知系統(tǒng),SCCRPF的濾波精度高于均方根容積粒子濾波(SCPF);對于噪聲假設已知系統(tǒng),SCCRPF的濾波精度高于CRPF。
[Abstract]:In order to improve the filtering accuracy of complex noise, a new RMS volumetric cost reference particle filter (SCCRPF).) algorithm based on root-mean-square volumetric Kalman filter (SCKF) and cost reference particle filter (CRPF),) is proposed. The algorithm uses SCKF and the latest measurement information to update the prior distribution function to generate the important density function of CRPF, which preserves the filtering accuracy of SCKF for nonlinear systems, and obtains the filtering accuracy of CRPF for noise assumed unknown systems at the same time. The simulation results show that the filtering accuracy of SCCRPF is higher than that of RMS Particle filter for noise hypothesized unknown system (SCPF); is higher than that of CRPF. for noise hypothetical system.
【作者單位】： 吉林農業(yè)科技學院電氣與信息工程學院;東北電力大學信息工程學院;
【基金】：吉林省教育科學重點項目(ZD115088)
【分類號】：TN713

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本文編號：2273482