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多漸消因子平方根容積卡爾曼濾波算法
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西北工業(yè)大學(xué),西北工業(yè)大學(xué)

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國家自然科學(xué)基金項目(面上項目,重點(diǎn)項目,重大項目)


Multiple Fading Factors Strong Tracking Square Root Cubature Kalman Filter
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    摘要:

    針對平方根容積卡爾曼濾波(square root cubature kalman filter,SCKF)在系統模型不準確和狀態(tài)突變情況下魯棒性差的問(wèn)題,提出了一種多漸消因子平方根容積卡爾曼濾波算法(multiple fading factors strong tracking SCKF, MSTSCKF)。MSTSCKF引入強跟蹤思想,通過(guò)多漸消因子實(shí)時(shí)調整增益矩陣,建立多漸消因子數值求解方法,克服多漸消因子求解依賴(lài)先驗知識的不足;采用假設檢驗理論對系統異常進(jìn)行檢測,降低誤判概率,提高濾波穩定性。通過(guò)仿真分析,比較了SCKF、單漸消因子平方根容積卡爾曼濾波(single strong tracking SCKF,STSCKF)和MSTSCKF的算法性能,實(shí)驗表明MSTSCKF具有更好的跟蹤精度和魯棒性。

    Abstract:

    In order to solve the problem of poor robustness in the case of inaccurate system models and abrupt state transitions for square root cubature kalman filter (SCKF), a multiple fading factors strong tracking SCKF (MSTSCKF) is proposed. Combining with strong tracking filter idea, MSTSCKF adjusts the gain matrix in real-time through multiple fading factors, establishes a multiple fading factors numerical solution method and overcomes the dependent on prior knowledge. Meanwhile, MSTSCKF uses hypothesis testing theory to detect system anomalies, reduces the probability of misjudgment and improves filter stability. At last, SCKF、single strong tracking SCKF(STSCKF) and MSTSCKF is compared in numerical simulation experiments under different conditions. The simulation results declare that MSTSCKF has better performance on tracking accuracy and robustness.

    參考文獻
    相似文獻
    引證文獻
引用本文

鮑水達,張安,高飛.多漸消因子平方根容積卡爾曼濾波算法計算機測量與控制[J].,2018,26(6):244-247.

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  • 收稿日期:2018-03-26
  • 最后修改日期:2018-04-20
  • 錄用日期:2018-04-23
  • 在線(xiàn)發(fā)布日期: 2018-07-02
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