【摘要】：針對(duì)傳統(tǒng)卡爾曼濾波器在模型失配和噪聲時(shí)變情況下濾波精度下降甚至發(fā)散的問(wèn)題,設(shè)計(jì)了一種新的多重漸消因子卡爾曼濾波算法。該算法通過(guò)一個(gè)基于漸消記憶指數(shù)加權(quán)的新息協(xié)方差估計(jì)器來(lái)計(jì)算新息協(xié)方差估計(jì)值,并依此引入多重漸消因子對(duì)預(yù)測(cè)誤差協(xié)方差陣進(jìn)行調(diào)整,使得各濾波通道具有不同的調(diào)節(jié)能力,克服了單漸消因子對(duì)多變量跟蹤能力差的局限性,從而提高濾波算法的精度和魯棒性。仿真和試驗(yàn)結(jié)果表明,新算法能有效抑制濾波器發(fā)散,其濾波精度和魯棒性優(yōu)于常規(guī)卡爾曼濾波與單漸消因子卡爾曼濾波,能夠更好地滿足工程應(yīng)用的要求。
[Abstract]:Aiming at the problem that the accuracy of the traditional Kalman filter decreases or even diverges under the condition of model mismatch and noise time-varying, a new multi-fading factor Kalman filter algorithm is designed. In this algorithm, a new covariance estimator based on fading memory exponent weighted is used to calculate the estimated value of innovation covariance, and then multiple fading factors are introduced to adjust the prediction error covariance matrix. The filter channel has different adjusting ability, which overcomes the limitation of single fading factor for multivariable tracking, and improves the accuracy and robustness of the filtering algorithm. The simulation and experimental results show that the new algorithm can effectively suppress the divergence of the filter, and its filtering accuracy and robustness are better than those of the conventional Kalman filter and the single fading factor Kalman filter, which can better meet the requirements of engineering applications.
【作者單位】： 第二炮兵工程大學(xué)兵器發(fā)射理論與技術(shù)國(guó)家重點(diǎn)學(xué)科實(shí)驗(yàn)室;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(41174162)資助課題
【分類(lèi)號(hào)】：TN713;TN96

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本文編號(hào)：2125453