本文關(guān)鍵詞：基于高斯似然近似的自適應球面徑向積分濾波算法

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【摘要】：針對量測噪聲較小的環(huán)境下傳統(tǒng)濾波算法容易出現(xiàn)偏差增大的實際問題,基于高斯近似原理,提出一種基于高斯似然近似的球面徑向積分濾波(SRGLAF)算法.為進一步解決量測未知環(huán)境下的狀態(tài)估計問題,充分結(jié)合CKF等確定性采樣型濾波算法和SRGLAF的優(yōu)勢,設(shè)計一種基于高斯似然近似的自適應球面徑向積分濾波(ASRGLAF)算法.仿真結(jié)果表明:SRGLAF能夠提高量測噪聲較小環(huán)境下的估計精度,而在量測噪聲未知環(huán)境中,ASRGLAF能夠有效地進行狀態(tài)估計,具有明顯的濾波優(yōu)勢.
【作者單位】： 海軍航空工程學院信息融合研究所;北京航空航天大學電子信息工程學院;
【關(guān)鍵詞】： 非線性濾波 球面徑向積分 高斯近似 不敏卡爾曼濾波 容積卡爾曼濾波 自適應濾波
【基金】：國家自然科學基金面上項目(61471383)
【分類號】：TN713
【正文快照】： 0引言在貝葉斯框架下,狀態(tài)的最優(yōu)估計需要基于量測信息構(gòu)造狀態(tài)后驗概率分布的完整描述[1].理論上,可以通過狀態(tài)預測與量測更新過程遞推計算后驗概率.對于線性高斯系統(tǒng),卡爾曼濾波器(KF)是一種最優(yōu)的濾波算法[2-3].但是,對于非線性或非高斯系統(tǒng),由于后驗概率遞推計算涉及到的

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