【摘要】：針對(duì)帶有附加噪聲且噪聲特性未知的系統(tǒng),提出了一種非線性卡爾曼濾波方法——自適應(yīng)平方根無跡卡爾曼濾波(NASRUKF)方法,該方法基于平方根濾波的思想,對(duì)傳統(tǒng)的Sage-Husa自適應(yīng)濾波算法進(jìn)行了改進(jìn),并與平方根無跡卡爾曼濾波(SRUKF)算法相結(jié)合用來進(jìn)行非線性濾波。該算法能直接對(duì)非線性系統(tǒng)的狀態(tài)方差陣和噪聲方差陣的平方根進(jìn)行遞推與估算,確保狀態(tài)和噪聲方差陣的對(duì)稱性和非負(fù)定性。將所提方法通過計(jì)算機(jī)仿真技術(shù)與SRUKF算法進(jìn)行對(duì)比,結(jié)果表明NASRUKF方法在濾波精度、穩(wěn)定性和自適應(yīng)能力方面均優(yōu)于SRUKF方法。
[Abstract]:For systems with additional noise and unknown noise characteristics, an adaptive square root unscented Kalman filter (NASRUKF) method is proposed. Based on the idea of square root filtering, the traditional Sage-Husa adaptive filtering algorithm is improved and combined with the square root unscented Kalman filter (SRUKF) algorithm for nonlinear filtering. The algorithm can directly iterate and estimate the square root of the state variance matrix and the noise variance matrix of the nonlinear system, and ensure the symmetry and non-negative characterization of the state and noise variance matrix. The proposed method is compared with the SRUKF algorithm by computer simulation technology. the results show that the NASRUKF method is superior to the SRUKF method in filtering accuracy, stability and adaptive ability.
【作者單位】： 西安科技大學(xué)電控學(xué)院;西北工業(yè)大學(xué)航空學(xué)院;中船重工第713研究所;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(No.51307137) 西安科技大學(xué)培育基金項(xiàng)目(No.201317)
【分類號(hào)】：TN713

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本文編號(hào)：2499020