量测提升卡尔曼滤波

发布时间：2017-11-19 12:33

  本文关键词：量测提升卡尔曼滤波

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【摘要】：滤波器设计是系统辨识和状态估计的重要基础.卡尔曼滤波通过状态预测和量测更新的实现框架,在最小方差准则下实现对目标状态的最优估计,但在单传感器量测环境中其滤波精度易受量测噪声随机性的影响.本文提出一种基于量测提升策略的卡尔曼滤波算法实现框架,新方法依据当前时刻量测和量测噪声先验统计信息构建虚拟量测,并通过对虚拟量测采样以及融合提升系统量测信息可靠性,进而改善状态估计精度.同时,针对算法在工程应用中实时性、准确性以及鲁棒性等需求,设计了分布式加权融合和集中式一致性融合的两种实现结构.理论分析和仿真实验结果验证了算法的可行性和有效性.
【作者单位】： 河南大学图像处理与模式识别研究所;
【基金】：国家自然科学基金(No.61300214) 中国博士后科学基金(No.2014M551999) 河南省高校科技创新团队支持计划(No.13IRTSTHN021) 河南省基础与前沿技术研究计划(No.132300410148) 河南省博士后科学基金(No.2013029) 河南省高校青年骨干教师资助计划(No.2013GGJS-026) 河南大学优秀青年培育基金(No.0000A40366)
【分类号】：TN713
【正文快照】： 1引言在自动控制、通讯、故障诊断和图像处理等学科领域,常常会遇到估计问题,所谓估计,是从带有随机干扰的量测数据中,通过有用信息的提取和利用,最大可能逼近被量测系统的真实状态.按照被估计量是否随时间发生变化的性质,估计问题大致分为参数估计和状态估计两大类[1,2].将参

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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【相似文献】

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1 谢佩芬;;MSA}q，

本文编号：1203588