集中式非线性抗差卡尔曼滤波算法研究

发布时间：2017-11-28 22:14

  本文关键词：集中式非线性抗差卡尔曼滤波算法研究

  更多相关文章： 目标跟踪 代价函数 量测噪声方差 无味卡尔曼滤波 鲁棒性

【摘要】：针对传感器量测信息异常与传感器之间数据传输错误,融合系统中的数据会出现异常值(outlier)的目标跟踪问题,提出了一种集中式非线性抗差卡尔曼滤波算法。该方法应用鲁棒统计理论,通过设计代价函数来对系统的量测噪声方差进行重新构造,并利用标准无味卡尔曼滤波(UKF)的观测更新算法对非线性观测方程进行滤波。该方法无须对观测方程进行线性近似,在保持鲁棒性的同时不损失UKF的滤波精度。通过一个简明实例说明了该方法在量测出现异常值的情况下依然能对目标进行有效的跟踪滤波,鲁棒性和滤波精度优于传统的Huber鲁棒跟踪方法。
【作者单位】： 海军工程大学兵器工程系;国防科学技术大学电子工程学院;
【基金】：国家自然科学基金青年基金资助项目(61302142)
【分类号】：TN713;TP212.9
【正文快照】： 0引言无线传感器网络广泛应用于军事防卫、医疗卫生、智能交通和环境监测等领域。近年来,随着传感器网络技术的发展,多传感器数据融合成为了一个非常重要的研究领域,尤其在军事目标的探测跟踪方面发挥着巨大的优势。集中式融合[1]就是将所有传感器的量测数据都传送到一个中心

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7 刘健;刘忠;玄兆林;;纯方位目标运动分析的自适应扩展卡尔曼滤波算法[A];2005年全国水声学学术会议论文集[C];2005年

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本文编号：1235169