基于组合牛顿迭代法的改进IEKF及其在UNGM中的应用

被引：18

作者：

常国宾 ^{[1
]}

许江宁 ^{[1
]}

李安 ^{[2
]}

胡柏青 ^{[1
]}

机构：

[1] 海军工程大学电气与信息工程学院

[2] 海军工程大学科研部

来源：

海军工程大学学报 | 2012年 / 24卷 / 01期

关键词：

非线性滤波; 迭代扩展卡尔曼滤波; 高斯-牛顿迭代; 全局收敛;

D O I：

暂无

中图分类号：

TN713 [滤波技术、滤波器]; O242.1 [数学模拟];

学科分类号：

070102 [计算数学]; 080508 [光电信息材料与器件];

摘要：

从高斯-牛顿迭代的角度对迭代扩展卡尔曼滤波(IEKF)进行分析,提出了一种基于组合牛顿迭代法的改进IEKF算法。该算法通过实时判断每次迭代对状态的逼近程度,采用加权平均的方法确定新的迭代值,继而采用卡尔曼滤波框架对状态进行量测更新。新算法较传统的IEKF具有精度高以及对初值不敏感的优点。实例仿真验证了该算法的有效性。

引用

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