基于高斯似然近似的自适应球面径向积分滤波算法

发布时间：2017-08-10 22:24

  本文关键词：基于高斯似然近似的自适应球面径向积分滤波算法

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【摘要】：针对量测噪声较小的环境下传统滤波算法容易出现偏差增大的实际问题,基于高斯近似原理,提出一种基于高斯似然近似的球面径向积分滤波(SRGLAF)算法.为进一步解决量测未知环境下的状态估计问题,充分结合CKF等确定性采样型滤波算法和SRGLAF的优势,设计一种基于高斯似然近似的自适应球面径向积分滤波(ASRGLAF)算法.仿真结果表明:SRGLAF能够提高量测噪声较小环境下的估计精度,而在量测噪声未知环境中,ASRGLAF能够有效地进行状态估计,具有明显的滤波优势.
【作者单位】： 海军航空工程学院信息融合研究所;北京航空航天大学电子信息工程学院;
【关键词】： 非线性滤波 球面径向积分 高斯近似 不敏卡尔曼滤波 容积卡尔曼滤波 自适应滤波
【基金】：国家自然科学基金面上项目(61471383)
【分类号】：TN713
【正文快照】： 0引言在贝叶斯框架下,状态的最优估计需要基于量测信息构造状态后验概率分布的完整描述[1].理论上,可以通过状态预测与量测更新过程递推计算后验概率.对于线性高斯系统,卡尔曼滤波器(KF)是一种最优的滤波算法[2-3].但是,对于非线性或非高斯系统,由于后验概率递推计算涉及到的

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本文编号：653010