【摘 要】
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针对卡尔曼滤波算法发散的问题,从卡尔曼滤波技术的稳定性出发,分析了卡尔曼滤波发散的原因,提出了新的衰减记忆卡尔曼滤波中衰减因子的自适应估计方法。该方法利用滤波残差
【机 构】
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北京化工大学自动化研究所,北京联合大学自动化学院
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针对卡尔曼滤波算法发散的问题,从卡尔曼滤波技术的稳定性出发,分析了卡尔曼滤波发散的原因,提出了新的衰减记忆卡尔曼滤波中衰减因子的自适应估计方法。该方法利用滤波残差序列在最优估计时为零均值白噪声的性质,分别检验滤波残差每一个分量得出衰减因子值,并与强跟踪滤波器进行了对比研究。仿真结果表明,新算法在系统噪声特性不准确的情况下,能自适应地估计出衰减因子的大小,抑制卡尔曼滤波估计的发散,滤波精度要高于强跟踪滤波器;且其推导形式简单、计算量小、适合于在线运算。
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