本文關(guān)鍵詞：基于高斯分布的多層無跡卡爾曼濾波算法

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【摘要】：在傳統(tǒng)無跡卡爾曼濾波(UKF)中對其估計精度和計算效率起關(guān)鍵作用的是采樣算法,即構(gòu)造具有權(quán)重的樣本點.研究表明,帶權(quán)樣本點匹配隨機(jī)變量的階矩越高濾波的精度越高,如多項式無跡卡爾曼濾波(PUKF),但通常此類算法的復(fù)雜度過高甚至難以求解.為此,基于高斯分布結(jié)合高階矩匹配與無跡卡爾曼濾波線性擴(kuò)張方法(LUKF),提出一種兼顧效率和精度的高斯濾波離線算法.實驗結(jié)果表明,所提出算法擁有比UKF更高的估計精度和比PUKF更好的計算效率.
【作者單位】： 中國科學(xué)院重慶綠色智能技術(shù)研究院自動推理與認(rèn)知研究中心;重慶郵電大學(xué)計算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金項目(61202131) 重慶市科委基金項目(cstc2012gg B40004;cstc2014jcsfglyjs0005;cstc2014zktjccxyy B0031) 中國科學(xué)院“西部之光”項目
【分類號】：TN713
【正文快照】： 0引言目前,在非線性濾波領(lǐng)域常采用兩類濾波方法:一類是線性化近似非線性函數(shù),再應(yīng)用線性估計的方法,其中最廣泛應(yīng)用的是擴(kuò)展卡爾曼濾波(EKF)[1-2];另一類不需要對非線性函數(shù)線性化,而是選擇一些采樣點近似隨機(jī)變量的概率密度分布,其中UKF[3-4]、粒子濾波(PF)[5]和容積濾波(CK

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