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H ∞ 模糊自适应容积卡尔曼滤波

发布时间:2021-03-10 11:58
  针对滤波过程中噪声统计特性不准确及非零均值噪声统计特性的情况,本文依据H卡尔曼滤波和容积卡尔曼滤波理论,设计了一种H模糊自适应容积卡尔曼滤波方法,有效地提高滤波的精度以及对系统未建模动态的鲁棒性。考虑到容积卡尔曼滤波过程中需要已知噪声的先验统计特性的情况,提出了一种模糊自适应方法对系统噪声和测量噪声进行估计,从而提高滤波的稳定性和收敛的快速性。通过仿真实验表明:本文提出的H自适应容积卡尔曼滤波能够对噪声特性进行有效的估计,在系统存在参数摄动的情况下具有更高的鲁棒性。 

【文章来源】:哈尔滨工程大学学报. 2020,41(03)北大核心

【文章页数】:7 页

【部分图文】:

H ∞ 模糊自适应容积卡尔曼滤波


模糊自适应HCKF系统结构

线性化,估计误差,自适应


统计线性化近似

线性化,误差,方法,情况


统计线性化近似误差

【参考文献】:
期刊论文
[1]基于插值H∞扩展卡尔曼滤波的发电机动态状态估计[J]. 艾蔓桐,孙永辉,王义,卫志农,孙国强.  中国电机工程学报. 2018(19)
[2]基于改进扩展卡尔曼滤波算法的移动机器人定位方法研究[J]. 陈庆武,张志安,何雨,韩明明,黄学功.  测试技术学报. 2018(04)
[3]带有噪声递推估计的自适应集合卡尔曼滤波[J]. 姜浩楠,蔡远利.  控制与决策. 2018(09)
[4]基于极大后验估计的自适应容积卡尔曼滤波器[J]. 丁家琳,肖建.  控制与决策. 2014(02)
[5]平方根容积卡尔曼滤波算法及其应用[J]. 穆静,蔡远利.  兵工自动化. 2011(06)
[6]基于极大后验估计和指数加权的自适应UKF滤波算法[J]. 赵琳,王小旭,孙明,丁继成,闫超.  自动化学报. 2010(07)
[7]带噪声统计估计器的Unscented卡尔曼滤波器设计[J]. 赵琳,王小旭,薛红香,夏全喜.  控制与决策. 2009(10)



本文编号:3074619

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