帶乘性噪聲的線性系統(tǒng)實際是經(jīng)典的線性卡爾曼濾波系統(tǒng)的擴展,隨著通信、衛(wèi)星姿態(tài)估計等領(lǐng)域?qū)ο到y(tǒng)模型的準(zhǔn)確度要求的不斷提升,帶乘性噪聲系統(tǒng)也越來越受到關(guān)注,其自身的優(yōu)點及特點也隨之顯現(xiàn)。隨著對系統(tǒng)自身的運動特點的有了更清晰的認識,人們也進一步得到關(guān)于系統(tǒng)更多的先驗條件,濾波精度也得到很大的提高�；诖�,本文針對系統(tǒng)在乘性噪聲干擾下,并考慮狀態(tài)加性噪聲與測量加性噪聲相關(guān)的情況下,研究系統(tǒng)的狀態(tài)濾波估計。本文主要的研究工作如下:1.討論了KF算法、EKF算法、UKF算法的濾波估計。并詳細分析了UKF算法的不敏變換,并通過舉例驗證了EKF算法和UKF算法性能的優(yōu)越性。2.針對系統(tǒng)的量測方程中包含乘性噪聲,且乘性噪聲為高斯白噪聲,且系統(tǒng)的量測加性噪聲與狀態(tài)噪聲滿足某一確定的線性關(guān)系,通過正交投影定理,依據(jù)最小均方誤差估計準(zhǔn)則,得到一個新的遞推的最優(yōu)算法,通過實驗仿真,驗證了所提出的最優(yōu)算法的有效性,有利于噪聲的進一步擴展。3.針對系統(tǒng)的狀態(tài)方程和量測方程均受乘性噪聲干擾,且系統(tǒng)的量測加性噪聲與狀態(tài)加性噪聲依舊滿足一定的線性關(guān)系,計算目標(biāo)的最優(yōu)濾波狀態(tài)估計。該算法是依據(jù)最小均方誤差估計準(zhǔn)則,計算得到... 

【文章來源】：河南理工大學(xué)河南省

【文章頁數(shù)】：74 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

狀杰估計樟型框圖

表 2-1 卡爾曼濾波遞推公式Tab.2-1 Kalman filter recursion formula步預(yù)測值： | 1 | 1 1 | 1 1 k k k k k k k kx x B u = Φ + 一步預(yù)測：| 1| 1 | 1 1P P Qk kTk k k k k k = Φ Φ + 差： | 1 | 1 | 1 k k k k k k k k kz z z z H x = = 差協(xié)方差：T| 1Pkk k k k kS H H R = + 濾波增益：T 1| 1Pkk k k kK H S = (2狀態(tài)估計： | 1 | 1 ( )k k k k k k k kx x K z H x = + (2協(xié)方差估計： | 1( )k k k k kP I K H P = (2

換基本原理基于先驗知識[40]；用無跡變換在估計值附近確定采樣線性做線性化處理，用所確定的采樣點表示非線性函換方法可用圖 2-3 解釋。其采樣點的選擇是基于先驗的相關(guān)列來實現(xiàn)的。的中心思想分三步，第一步：按某一標(biāo)準(zhǔn)選取一些采樣和協(xié)方差等于初始狀態(tài)分布的均值和協(xié)方差；第二步線性函數(shù)，相應(yīng)得到非線性函數(shù)值的點集；第三步：變換后的均值和協(xié)方差。通過這樣的思想得到的均值 2 階以上，并沒忽略其 2 階以上的項，所以用該思想 EKF 濾波算法，其精確度更高，估計值更逼近真實值

【參考文獻】：
期刊論文
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[4]IMM PF算法在反艦導(dǎo)彈跟蹤濾波中的應(yīng)用[J]. 雷振達,馬春草.  火力與指揮控制. 2015(06)
[5]基于虛擬檢測函數(shù)下的IMM-UKF機動目標(biāo)跟蹤[J]. 徐洋,徐松濤,羅文濤,向建軍,秦占師.  火力與指揮控制. 2015(01)
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博士論文
[1]寬帶信號波達方向估計方法研究[D]. 劉付剛.哈爾濱工程大學(xué) 2013

碩士論文
[1]一類帶乘性噪聲附等式約束的非線性系統(tǒng)狀態(tài)估計算法研究[D]. 王昌盛.中國海洋大學(xué) 2015
[2]一類帶乘性噪聲系統(tǒng)的自適應(yīng)估計算法研究[D]. 劉祺.中國海洋大學(xué) 2011
[3]基于Jordan變換的帶乘性噪聲廣義系統(tǒng)最優(yōu)估計算法研究[D]. 郭麗娜.中國海洋大學(xué) 2008
[4]一類帶乘性噪聲非線性系統(tǒng)的估計算法研究[D]. 張征.中國海洋大學(xué) 2006
[5]帶乘性噪聲系統(tǒng)的狀態(tài)分部濾波算法研究[D]. 李莉.中國海洋大學(xué) 2005



本文編號：3519022