本文關(guān)鍵詞：考慮隨機(jī)量測(cè)時(shí)滯和同步相關(guān)噪聲的改進(jìn)高斯濾波算法，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：經(jīng)典高斯濾波算法存在量測(cè)信息實(shí)時(shí)獲取,以及過(guò)程噪聲和量測(cè)噪聲相互獨(dú)立的假設(shè)條件.然而,在工程實(shí)際應(yīng)用中該假設(shè)條件有時(shí)難以滿(mǎn)足.本文針對(duì)一類(lèi)具有隨機(jī)量測(cè)時(shí)滯和同步相關(guān)噪聲的高斯系統(tǒng)的狀態(tài)估計(jì)問(wèn)題,設(shè)計(jì)了一種高斯濾波框架形式的最優(yōu)估計(jì)算法,并給出了所設(shè)計(jì)算法的三階球徑容積法則的次優(yōu)實(shí)現(xiàn)形式-考慮隨機(jī)量測(cè)時(shí)滯和同步相關(guān)噪聲的容積卡爾曼濾波器(CKF RDSCN).其借助Bernoulli隨機(jī)序列,來(lái)描述系統(tǒng)中可能存在的量測(cè)時(shí)滯現(xiàn)象,并利用高斯條件分布性質(zhì)來(lái)解決噪聲相關(guān)問(wèn)題,在此基礎(chǔ)上構(gòu)建所提出的最優(yōu)估計(jì)算法.仿真結(jié)果表明,相比于擴(kuò)展卡爾曼濾波(EKF),無(wú)跡卡爾曼濾波(UKF)以及容積卡爾曼濾波(CKF),在含有隨機(jī)量測(cè)時(shí)滯和噪聲同步相關(guān)的狀態(tài)估計(jì)問(wèn)題中,CKF RDSCN具有更高的精度和更好的數(shù)值穩(wěn)定性.
【作者單位】： 北京宇航系統(tǒng)工程研究所;哈爾濱工業(yè)大學(xué)控制理論與制導(dǎo)技術(shù)研究中心;哈爾濱工業(yè)大學(xué)基礎(chǔ)與交叉科學(xué)研究院;湘潭大學(xué)信息工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 高斯濾波 容積卡爾曼濾波 隨機(jī)時(shí)滯 同步相關(guān)噪聲
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(61174037;61573115) 國(guó)家重點(diǎn)基礎(chǔ)研究發(fā)展計(jì)劃(973計(jì)劃)(2012CB821205) 湖南省自然基金(2015JJ6105) 湖南省教育廳優(yōu)秀青年項(xiàng)目(14B167)資助~~
【分類(lèi)號(hào)】：TN713
【正文快照】： 1引言(Introduction)在許多工程實(shí)際問(wèn)題中,如目標(biāo)跟蹤[1]、無(wú)人機(jī)導(dǎo)航[2]、圖像信息處理[3]以及化工生產(chǎn)[4]等問(wèn)題,要求在線(xiàn)的獲取系統(tǒng)狀態(tài)信息,以達(dá)到實(shí)時(shí)監(jiān)控和控制系統(tǒng)的目的.因此,對(duì)系統(tǒng)狀態(tài)的最優(yōu)估計(jì)問(wèn)題,由于其重要的應(yīng)用價(jià)值與廣泛的應(yīng)用前景,自提出以來(lái)就引起了研究

  本文關(guān)鍵詞：考慮隨機(jī)量測(cè)時(shí)滯和同步相關(guān)噪聲的改進(jìn)高斯濾波算法，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

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本文編號(hào)：501521