發(fā)布時間：2018-05-21 15:49

  本文選題：非線性系統(tǒng) + 雙重自適應算法��； 參考：《北京郵電大學學報》2014年01期

【摘要】：對無跡卡爾曼濾波(UKF)算法進行了改進,提出一種雙重自適應UKF算法.該算法能縮放噪聲、平抑模型噪聲;通過監(jiān)測基于新息特性的自適應矩陣的跡并進行實時修改,達到抑制觀測干擾的目的.仿真結(jié)果表明,雙重自適應UKF算法對于模型噪聲和觀測干擾十分敏感,同時具有較強的魯棒性,能快速對其進行平抑.
[Abstract]:The unscented Kalman filter (UKF) algorithm is improved and a dual adaptive UKF algorithm is proposed. The algorithm can scale the noise and suppress the model noise. By monitoring the track of the adaptive matrix based on the innovation characteristics and modifying it in real time, the observed interference can be suppressed. Simulation results show that the dual adaptive UKF algorithm is very sensitive to model noise and observation interference, and has strong robustness, and can be quickly suppressed.
【作者單位】： 北京郵電大學信息與通信工程學院;
【基金】：國家自然科學基金項目(61271190)
【分類號】：TN966

【參考文獻】

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【共引文獻】

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10 張e，

本文編號：1919822