带有相关噪声离散线性系统改进的卡尔曼滤波

被引：10

作者：

刘巍

张化光

机构：

[1] 东北大学信息科学与工程学院

来源：

东北大学学报(自然科学版) | 2010年 / 01期

基金：

长江学者奖励计划;

关键词：

卡尔曼滤波; 线性离散系统; 协方差矩阵; 估计; 噪声;

D O I：

暂无

中图分类号：

TN713 [滤波技术、滤波器];

学科分类号：

080508 [光电信息材料与器件];

摘要：

研究在系统噪声和观测噪声相关情况下带有控制输入离散线性系统的估计问题,基于卡尔曼滤波和卡尔曼滤波的哈密尔顿方法,提出了一个改进的卡尔曼滤波算法.与经典卡尔曼滤波相比,此算法不需要计算卡尔曼增益矩阵和观测序列的条件均值,并在需要更少回归方程且回归方程易于计算的情况下,取得了最优性能.因此,此算法易于应用.仿真结果表明,此算法能够有效地估计系统状态.

引用

页码：1 / 3+7 +7

页数：4

共 4 条

[1]

Optimal Kalman filtering fusion with cross-correlated sensor noises[J] Enbin Song;Yunmin Zhu;Jie Zhou;Zhisheng You Automatica 2007,

[2]

State estimation for linear systems with state equality constraints[J] Sangho Ko;Robert R. Bitmead Automatica 2007,

[3]

New approach to information fusion steady-state Kalman filtering[J] Zi-Li Deng;Yuan Gao;Lin Mao;Yun Li;Gang Hao Automatica 2005,

[4]

Modified Kalman filter[J] E. G. Gridina;A. N. Lebedev;D. D. Nedosekin Measurement Techniques 1996,

← 1 →