基于HuberM估计的鲁棒Cubature卡尔曼滤波算法

来源 :控制与决策 | 被引量 : 0次 | 上传用户：zkw8229630

【摘要】

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Cubature卡尔曼滤波器(CKF)在非高斯噪声或统计特性未知时滤波精度将会下降甚至发散,为此提出了统计回归估计的鲁棒CKF算法.推导出线性化近似回归和直接非线性回归的鲁棒CKF

【作者】

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黄玉武立华孙枫

【机构】

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哈尔滨工程大学理学院; 哈尔滨工程大学自动化学院;

【出处】

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控制与决策

【发表日期】

：

2014年03期

【关键词】

：

Cubature卡尔曼滤波非线性滤波 Huber M估计鲁棒性

【基金项目】

：

国家自然科学基金重点项目(60834005);国家自然科学基金青年科学基金项目(61004130);中国博士后科学基金项目(2012M510925,2013T60348,2013M530145);中央高校基本科研业务费项目

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Cubature卡尔曼滤波器(CKF)在非高斯噪声或统计特性未知时滤波精度将会下降甚至发散,为此提出了统计回归估计的鲁棒CKF算法.推导出线性化近似回归和直接非线性回归的鲁棒CKF算法,直接非线性回归克服了观测方程线性化近似带来的不足.具有混合高斯噪声的仿真实例比较了3种Cubature卡尔曼滤波器的滤波性能,结果表明这两种鲁棒CKF滤波精度及估计一致性明显优于CKF,直接非线性回归的CKF的鲁棒性更强,滤波性能更好.

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