卡爾曼濾波器（Kalman Filter）是一種基于最小方差意義下的時域濾波方法,通過狀態(tài)空間方程描述系統狀態(tài),遞推估計系統狀態(tài)輸出,具備數據存儲量小、易實現等優(yōu)點。但卡爾曼濾波器只適用于線性系統,而實際系統大都呈現不同程度的非線性,限制了卡爾曼濾波的發(fā)展應用。無跡卡爾曼濾波器（Unscented Kalman Filter,UKF）是一種適用于非線性系統的方法,本文將對無跡卡爾曼濾波器展開研究。本文主要研究UKF濾波算法的改進及其在連續(xù)離散的導航系統中的應用。UKF是基于無跡變換（Unscented Transform,UT）對系統狀態(tài)向量進行采樣,并計算相應的權值,得到的采樣點稱為Sigma點集。經非線性函數傳遞逼近系統的高斯密度,處理了均值和協方差的非線性傳遞問題。論文主要研究工作如下:首先,對UKF濾波算法的采樣策略和比例因子自適應做研究分析。從采樣精度和實時性兩方面分析了三種主要的UT變換采樣策略:比例對稱采樣,最小偏度單形采樣,超球體單形采樣。詳述了各自的優(yōu)缺點以及適用范圍,在此基礎上提出了一種基于采樣策略實時切換的UKF濾波算法。并對比例因子對采樣精度的影響進行研究分析。... 

【文章來源】：成都理工大學四川省

【文章頁數】：74 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

FUDS工況干路電流數據

圖 3-3 FUDS 工況端電壓數據選擇該模型能夠較好的分析本文在采樣策略上的改進能否較好處理系統的態(tài)問題。改進 UKF 濾波算法初始相關參數的選取：模型溫度為室溫 25oC，狀態(tài)變量始值和方差為:0 0[ , ] [1,3.3149]T TSOC V （3-45） 0Q 2 e 1 , R 2 e 1 ， P diag ([1e 6,1e 8,2 e 4])（3-46）對上述模型采用兩種不同的 UKF 算法：算法一為傳統 UKF 算法記為 UKF，用比例對稱采樣策略，比例因子選取為 0.5， 2；算法二為采樣策略實切換 UKF 算法記為 AUKF，采樣策略和初始比例因子選取不變，初始迭代次 N 20。在 MATLAB 上對改進 UKF 濾波算法進行仿真驗證。結果如圖 3-4,3-5示：

SOC狀態(tài)估計值

【參考文獻】：
期刊論文
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[2]基于勒讓德多項式逼近的4級4階隱式Runge-Kutta方法[J]. 劉翠翠,張瑞平.  數值計算與計算機應用. 2015(01)
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博士論文
[1]隨機微分方程的穩(wěn)定性及分岔研究[D]. 羅超良.湖南大學 2016
[2]改進容積卡爾曼濾波及其導航應用研究[D]. 李秋榮.哈爾濱工程大學 2015
[3]小衛(wèi)星多傳感器自主導航關鍵技術研究[D]. 李丹.南京航空航天大學 2008

碩士論文
[1]隨機微分方程的數值解[D]. 劉玲.中國科學技術大學 2016
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本文編號：3241023