转换坐标卡尔曼滤波算法分析

被引：7

作者：

杨春玲

余英林

刘国岁

机构：

[1] 华南理工大学电子与通信工程系

[2] 南京理工大学电光学院

来源：

计算机工程与设计 | 2001年 / 05期

关键词：

白噪声; 转换坐标卡尔曼滤波器; 线性无偏最小方差估计器。;

D O I：

10.16208/j.issn1000-7024.2001.05.021

中图分类号：

TN713 [滤波技术、滤波器];

学科分类号：

摘要：

在非线性系统的目标跟踪中，常用的滤波算法是扩展卡尔曼滤波算法（ＥＫＦＡ），但这种滤波算法常常会发散．近年来，Ｂａｒ－Ｓｈａｌｏｍ等人在二维平面上提出了转换坐标卡尔曼滤波算法（ＣＭＫＦＡ），并通过仿真实验证明了在非线性系统的目标跟踪中此算法优于扩展卡尔曼滤波算法（ＥＫＦＡ）．文中对转换坐标卡尔曼滤波算法进行了深入的研究，通过理论推导证明了当状态方程和测量方程满足一定条件时，转换坐标卡尔曼滤波算法是去偏转换测量值的线性无偏最小方差估计算法．

引用

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页数：3

共 6 条

[1]

自适应滤波、预测与控制.[M].(澳)古德温(Goodwind;G.C.);孙贵生著;张永光等译;.科学出版社.1992,

[2] 非线性系统中多传感器目标跟踪性能分析 [J].