【摘 要】
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针对标准卡尔曼滤波器对系统的模型和噪声的统计特性依赖性强,而系统的准确数学模型难以建立的问题,结合联邦滤波和自适应估计理论,提出了一种基于联邦滤波的自适应算法。该
【机 构】
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西北工业大学电子信息学院,西北工业大学航天学院
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针对标准卡尔曼滤波器对系统的模型和噪声的统计特性依赖性强,而系统的准确数学模型难以建立的问题,结合联邦滤波和自适应估计理论,提出了一种基于联邦滤波的自适应算法。该算法通过残差的实际值与理论值的比值来确定误差方差阵的估计值,然后调节自适应卡尔曼滤波器的渐消因子,从而有效提高了联邦滤波器的适应能力。由仿真结果可知,改进的联邦滤波器能较好地利用测量信息对系统的相关参数进行自适应的调整,滤波结果具有很好稳定性和准确性。
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