抑制Kalman滤波发散的研究进展

发布时间：2017-09-24 00:45

  本文关键词：抑制Kalman滤波发散的研究进展

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【摘要】：在Kalman滤波算法的工程应用中,常常由于各种原因导致较大的状态估计误差,甚至造成滤波发散。滤波发散严重影响着滤波器在信号处理过程中的去噪作用。为了抑制滤波发散并提高滤波精度,对此现象进行了简单阐述,分析了Kalman滤波产生发散的主要原因,即模型误差和计算误差,总结出四类常用的抑制滤波发散的方法,分别为调节增益法、预测误差协方差加权法、限定记忆法、自适应Kalman算法,并对各个抑制发散的方法进行了仿真对比分析,证实其各有优劣。其中,调节增益法所需的计算量最少,自适应Kalman算法的计算精度最高,而预测误差协方差加权法则使得计算量少和计算精度高的要求达到了较好的平衡;限定记忆法的滤波效果与加权法相当,但计算略复杂。这对在工程实践中如何抑制滤波发散有实际指导意义。
【作者单位】： 湘潭大学材料与光电物理学院;
【关键词】： 卡尔曼滤波(KF) 模型误差 滤波发散 抑制发散
【基金】：国家自然科学基金(No.61233010)
【分类号】：TN713
【正文快照】： 1引言性和测量噪声的统计特性,那么就可以实时地获得系统1960年,Kalman等人[1]提出通过被提取信号的观测状态变量和输入信号的最优估计值,这就是Kalman滤量估计出所需信号的递推滤波算法。如果已知控制系波算法。它采用时域法,以状态方程为其数学工具,以统的数学模型,并掌握了

【参考文献】

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本文编号：908427