【摘要】：針對高斯型非線性濾波器在大初始偏差條件下性能下降、甚至發(fā)散的問題,提出了一種新的非線性濾波算法,即迭代更新擴(kuò)展卡爾曼濾波器(iterated update extended Kalman filter,IU-EKF)。首先,該算法在EKF框架下,將傳統(tǒng)的一步量測更新在偽時間上分為多步進(jìn)行,采用部分增益將當(dāng)前量測信息逐步地引入量測更新過程實(shí)現(xiàn)對狀態(tài)的后驗(yàn)估計(jì);其次,由于多步量測更新過程引入了每一步的過程噪聲,因此將量測噪聲與每一步更新后的狀態(tài)估計(jì)誤差之間的互協(xié)方差代入誤差協(xié)方差矩陣,再利用此誤差協(xié)方差矩陣的跡對標(biāo)準(zhǔn)卡爾曼增益矩陣求導(dǎo)并令結(jié)果為零,以導(dǎo)出噪聲相關(guān)條件下的最優(yōu)卡爾曼增益矩陣表達(dá)式;最后,根據(jù)后驗(yàn)量測殘差自適應(yīng)地調(diào)整迭代更新次數(shù),在保證一定濾波精度的前提下,降低了算法的計(jì)算量。以2維目標(biāo)跟蹤問題為例,在大初始偏差條件下,通過仿真實(shí)驗(yàn)將本文算法分別與EKF、IEKF、UKF、CKF算法進(jìn)行對比,并針對不同迭代次數(shù)對濾波精度的影響進(jìn)行對比分析。仿真結(jié)果表明:本文算法較EKF大幅提高了濾波估計(jì)精度,且在大初始偏差條件下,本文算法性能優(yōu)于現(xiàn)有經(jīng)典高斯假設(shè)濾波器。同時,當(dāng)?shù)螖?shù)按1、2、5、10、20遞增時,本文算法的濾波精度也隨之提升,但提升幅度逐漸減緩。

【相似文獻(xiàn)】

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1 張燕;一類非線性動力系統(tǒng)的φ_0實(shí)用穩(wěn)定性分析[D];華北電力大學(xué);2012年

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本文編號：2564244