【摘要】：為了提高非線性變換的近似精度,提出了一種高階無跡變換(High orderUnscented Transform,HUT)機制,利用HUT確定采樣點并進行數(shù)值積分去近似狀態(tài)的后驗概率密度函數(shù),建立了高階無跡卡爾曼濾波(High-order UnscentedKalman Filter,HUKF)算法.進一步的為了解決非線性、非高斯系統(tǒng)的狀態(tài)估計問題,將HUKF與高斯和濾波(Gaussian Sum Filter,GSF)相結(jié)合,提出了一種高斯和高階無跡卡爾曼濾波算法(Gaussian Sum High order Unscented Kalman filter,GS-HUKF),該算法的核心思想是利用一組高斯分布的和去近似狀態(tài)的后驗概率密度,同時針對每一個高斯分布采用高階無跡卡爾曼濾波算法進行估計.數(shù)值仿真實驗結(jié)果表明,提出的HUT機制與普通的無跡變換(Unscented Transform,UT)相比,具有更高的近似精度;提出的GS-HUKF與傳統(tǒng)的GSF以及高斯和粒子濾波器(Gaussian Sum Particle Filter,GS-PF)相比,兼容了二者的優(yōu)點,即具有計算復(fù)雜度低和估計精度高的特性.
[Abstract]:In order to improve the approximate accuracy of nonlinear transformation, a higher order unscented transformation (High orderUnscented Transform,HUT) mechanism is proposed, in which the sampling points are determined by HUT and the posterior probability density function of approximate state is obtained by numerical integration. A high order unscented Kalman filter (High-order UnscentedKalman Filter,HUKF) algorithm is established. In order to solve the nonlinear state estimation problem of non-Gao Si system, a novel state estimation algorithm (Gaussian Sum High order Unscented Kalman filter,GS-HUKF) is proposed, which combines HUKF with Gao Si and filtering (Gaussian Sum Filter,GSF, and has a high order unscented Kalman filter algorithm (Gaussian Sum High order Unscented Kalman filter,GS-HUKF). The core idea of the algorithm is to use a set of posterior probability densities of Gao Si distribution and de-approximation state, and to estimate each Gao Si distribution using high-order unscented Kalman filtering algorithm. The numerical simulation results show that the proposed HUT mechanism has a higher approximate accuracy than the conventional unscented transformation (Unscented Transform,UT). Compared with traditional GSF and Gao Si and particle filter (Gaussian Sum Particle Filter,GS-PF, the proposed GS-HUKF has the advantages of low computational complexity and high estimation accuracy.
【作者單位】： 安徽科技學(xué)院電氣與電子工程學(xué)院;東南大學(xué)儀器科學(xué)與工程學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(No.61374215) 安徽科技學(xué)院人才穩(wěn)定項目;安徽科技學(xué)院重點學(xué)科建設(shè)(No.AKZDXK2015C02)
【分類號】：TN713

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本文編號：2322291