基于矩阵对角化变换的高阶容积卡尔曼滤波

发布时间：2017-08-13 07:17

  本文关键词：基于矩阵对角化变换的高阶容积卡尔曼滤波

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【摘要】：为了提高高阶容积卡尔曼滤波器(CKF)的滤波性能,提出一种基于矩阵对角化变换的高阶CKF算法.该算法基于高阶容积准则,利用矩阵对角化变换代替标准高阶CKF中的Cholesky分解,使得协方差矩阵分解后的平方根矩阵保留了原有的特征空间信息,状态统计量计算更加准确,从而提高了滤波精度;同时,矩阵对角化变换不要求协方差矩阵正定,增强了算法滤波稳定性.仿真结果表明,所提出的算法是可行而有效的,明显改善了标准高阶CKF的滤波效果.
【作者单位】： 北京化工大学信息科学与技术学院;
【关键词】： 高阶容积卡尔曼滤波 矩阵对角化变换 Cholesky分解 非线性高斯滤波
【基金】：国家重大科学仪器设备开发专项资金项目(2012YQ090208) 国家自然科学基金项目(61503019) 北京市自然科学基金项目(4152041) 北京高等学校青年英才计划项目(YETP0504)
【分类号】：TN713
【正文快照】： 0引言非线性状态估计是一个热门的研究领域,广泛应用于化工过程、目标跟踪、信号处理、宏观经济预测等工程领域.非线性滤波是解决非线性状态估计的重要方法,目前已有较多的研究成果.Ito等[1]提出了高斯非线性滤波框架,给出了高斯假设下非线性滤波的最优解决办法.而在实际处理

【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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本文编号：666054