速度自适应约束卡尔曼滤波方法

发布时间：2017-09-23 10:46

  本文关键词：速度自适应约束卡尔曼滤波方法

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【摘要】：为解决动态目标定位过程中使用传统卡尔曼滤波算法不能利用先验信息提高定位精度、而使用速度约束卡尔曼滤波算法易发散等问题,论文提出一种基于速度先验信息自适应约束卡尔曼滤波方法。该方法以速度观测值和定速误差统计特性建立变异系数,实时判断速度观测值是否满足约束滤波的要求,从而自适应地在速度约束滤波和传统卡尔曼滤波间选择。实验结果表明,与传统卡尔曼滤波和速度约束滤波相比,本文算法的定位精度提高了cm级至m级,既克服了速度约束卡尔曼滤波易受定速误差影响的缺点,也能利用合理的速度观测值来提高定位精度。
【作者单位】： 国防科学技术大学电子科学与工程学院;
【关键词】： 卡尔曼滤波 速度自适应约束 动态定位 变异系数 先验信息
【基金】：国家自然科学基金项目(61403413)
【分类号】：TN713
【正文快照】： 动态目标定位过程中,利用卡尔曼滤波KF(Kalman Filtering)对目标进行状态估计,会受到观测误差和动态模型误差影响导致状态估计精度较差[1-3],而利用先验信息能够提高状态估计精度[4-8]。文献[9]提出以道路先验信息作为约束条件的卡尔曼滤波算法,该方法必须实时获取道路信息,因，

本文编号：904842