本文關(guān)鍵詞：抑制Kalman濾波發(fā)散的研究進(jìn)展

  更多相關(guān)文章： 卡爾曼濾波(KF) 模型誤差 濾波發(fā)散 抑制發(fā)散

【摘要】：在Kalman濾波算法的工程應(yīng)用中,常常由于各種原因?qū)е螺^大的狀態(tài)估計(jì)誤差,甚至造成濾波發(fā)散。濾波發(fā)散嚴(yán)重影響著濾波器在信號(hào)處理過(guò)程中的去噪作用。為了抑制濾波發(fā)散并提高濾波精度,對(duì)此現(xiàn)象進(jìn)行了簡(jiǎn)單闡述,分析了Kalman濾波產(chǎn)生發(fā)散的主要原因,即模型誤差和計(jì)算誤差,總結(jié)出四類(lèi)常用的抑制濾波發(fā)散的方法,分別為調(diào)節(jié)增益法、預(yù)測(cè)誤差協(xié)方差加權(quán)法、限定記憶法、自適應(yīng)Kalman算法,并對(duì)各個(gè)抑制發(fā)散的方法進(jìn)行了仿真對(duì)比分析,證實(shí)其各有優(yōu)劣。其中,調(diào)節(jié)增益法所需的計(jì)算量最少,自適應(yīng)Kalman算法的計(jì)算精度最高,而預(yù)測(cè)誤差協(xié)方差加權(quán)法則使得計(jì)算量少和計(jì)算精度高的要求達(dá)到了較好的平衡;限定記憶法的濾波效果與加權(quán)法相當(dāng),但計(jì)算略復(fù)雜。這對(duì)在工程實(shí)踐中如何抑制濾波發(fā)散有實(shí)際指導(dǎo)意義。
【作者單位】： 湘潭大學(xué)材料與光電物理學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 卡爾曼濾波(KF) 模型誤差 濾波發(fā)散 抑制發(fā)散
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(No.61233010)
【分類(lèi)號(hào)】：TN713
【正文快照】： 1引言性和測(cè)量噪聲的統(tǒng)計(jì)特性,那么就可以實(shí)時(shí)地獲得系統(tǒng)1960年,Kalman等人[1]提出通過(guò)被提取信號(hào)的觀測(cè)狀態(tài)變量和輸入信號(hào)的最優(yōu)估計(jì)值,這就是Kalman濾量估計(jì)出所需信號(hào)的遞推濾波算法。如果已知控制系波算法。它采用時(shí)域法,以狀態(tài)方程為其數(shù)學(xué)工具,以統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型,并掌握了

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本文編號(hào)：908427