基于新息的自適應增量Kalman濾波器
發(fā)布時間:2022-07-29 11:12
在一定環(huán)境條件下,當系統(tǒng)的量測方程沒有進行驗證或校準時,使用該量測方程往往會產(chǎn)生未知的系統(tǒng)誤差,從而導致較大的濾波誤差。增量方程的引入可以有效解決欠觀測系統(tǒng)的狀態(tài)估計問題。該文考慮帶未知噪聲統(tǒng)計的線性離散增量系統(tǒng),首先提出一種基于新息的噪聲統(tǒng)計估計算法?梢缘玫较到y(tǒng)噪聲統(tǒng)計的無偏估計。進而,提出一種新的增量系統(tǒng)自適應Kalman濾波算法。相比已有的自適應增量濾波算法,該文所提算法得到的狀態(tài)估計精度更高。兩個仿真實例證明了其有效性和可行性。
【文章頁數(shù)】:8 頁
【參考文獻】:
期刊論文
[1]平滑約束無跡卡爾曼濾波器[J]. 張宏偉,謝維信. 信號處理. 2019(03)
[2]基于卡爾曼濾波的接收信號強度指示差值定位算法[J]. 耿友林,解成博,尹川,郭蘭圖,王先義. 電子與信息學報. 2019(02)
[3]一種改進自適應增量Kalman濾波的傳遞對準算法[J]. 徐英蛟. 指揮控制與仿真. 2018(04)
[4]基于Kalman濾波的云數(shù)據(jù)中心能耗和性能優(yōu)化[J]. 何麗,湯莉. 計算機工程與科學. 2018(07)
[5]空間目標卡爾曼濾波稀疏成像方法[J]. 汪玲,朱棟強,馬凱莉,肖卓. 電子與信息學報. 2018(04)
[6]Multi-sensor optimal weighted fusion incremental Kalman smoother[J]. SUN Xiaojun,YAN Guangming. Journal of Systems Engineering and Electronics. 2018(02)
[7]自適應增量粒子濾波方法[J]. 傅惠民,吳云章,婁泰山. 航空動力學報. 2013(08)
[8]增量粒子濾波方法[J]. 傅惠民,婁泰山,吳云章. 航空動力學報. 2013(06)
[9]自適應增量Kalman濾波方法[J]. 傅惠民,吳云章,婁泰山. 航空動力學報. 2012(06)
[10]欠觀測條件下的擴展增量Kalman濾波方法[J]. 傅惠民,婁泰山,吳云章. 航空動力學報. 2012(04)
本文編號:3666358
【文章頁數(shù)】:8 頁
【參考文獻】:
期刊論文
[1]平滑約束無跡卡爾曼濾波器[J]. 張宏偉,謝維信. 信號處理. 2019(03)
[2]基于卡爾曼濾波的接收信號強度指示差值定位算法[J]. 耿友林,解成博,尹川,郭蘭圖,王先義. 電子與信息學報. 2019(02)
[3]一種改進自適應增量Kalman濾波的傳遞對準算法[J]. 徐英蛟. 指揮控制與仿真. 2018(04)
[4]基于Kalman濾波的云數(shù)據(jù)中心能耗和性能優(yōu)化[J]. 何麗,湯莉. 計算機工程與科學. 2018(07)
[5]空間目標卡爾曼濾波稀疏成像方法[J]. 汪玲,朱棟強,馬凱莉,肖卓. 電子與信息學報. 2018(04)
[6]Multi-sensor optimal weighted fusion incremental Kalman smoother[J]. SUN Xiaojun,YAN Guangming. Journal of Systems Engineering and Electronics. 2018(02)
[7]自適應增量粒子濾波方法[J]. 傅惠民,吳云章,婁泰山. 航空動力學報. 2013(08)
[8]增量粒子濾波方法[J]. 傅惠民,婁泰山,吳云章. 航空動力學報. 2013(06)
[9]自適應增量Kalman濾波方法[J]. 傅惠民,吳云章,婁泰山. 航空動力學報. 2012(06)
[10]欠觀測條件下的擴展增量Kalman濾波方法[J]. 傅惠民,婁泰山,吳云章. 航空動力學報. 2012(04)
本文編號:3666358
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