基于新息协方差的自适应渐消卡尔曼滤波器

被引:50
作者
徐定杰
贺瑞
沈锋
盖猛
机构
[1] 哈尔滨工程大学自动化学院
关键词
卡尔曼滤波; 渐消因子; 新息协方差; 自适应算法;
D O I
暂无
中图分类号
TN713 [滤波技术、滤波器];
学科分类号
080902 ;
摘要
自适应渐消卡尔曼滤波采用渐消因子抑制滤波器的记忆长度,当系统模型和噪声模型建立不准确时,能够有效地抑制滤波器的发散。但是现有计算渐消因子的方法公式表达复杂,计算过程繁琐,不利于组合导航等一些实时的应用。针对这种情况,提出了一种利用新息协方差计算渐消因子的方法,通过渐消因子自适应地调整误差协方差,补偿不完整信息的影响。该方法计算量小,提高了滤波算法的可靠性。最后,仿真结果证明了该方法的有效性。
引用
收藏
页码:2696 / 2699
页数:4
相关论文
共 21 条
[1]  
Theory and application of adaptive fading memory Kal-man filters. Lee T S. IEEE Trans.on Circuits and Systems . 1988
[2]  
Real-time MotionPlanning of an Autonomous Mobile Manipulator U-sing a Fuzzy Adaptive Kalman Filter. Najjaran H,Goldenberg A. Roboticsand Autonomous Systems . 2007
[3]  
Robust Adaptive Kalman Filtering With Unknown Inputs. Alireza Moghaddamjoo,,R Lynn Kirlin. IEEE Transactions on Acoustics Speech and Signal Processing . 1989
[4]  
Adaptive fading Kalman filter with an application. Xia Qijun,Rao Ming,Ying Yiqun,et al. Automatica . 1994
[5]  
Adaptive Kalman filtering for low-cost INS/GPS. Hide C,Moore T,Smith M. Journal of Navigation . 2003
[6]  
Fading Kalman filter for manoeuvring track-ing. Efe M,Ozbek L. Journal of the Turkish Statistical Association . 1999
[7]   基于两次Kalman滤波的观测噪声自适应调整算法 [J].
王向华 ;
覃征 ;
杨新宇 ;
杨慧杰 .
系统工程与电子技术, 2010, 32 (02) :232-234
[8]   基于模糊理论构造的自适应滤波算法 [J].
李庆奎 ;
吕志平 .
测绘科学, 2008, (02) :48-49+56
[9]   两种渐消滤波与自适应抗差滤波的综合比较分析 [J].
杨元喜 ;
高为广 .
武汉大学学报(信息科学版), 2006, (11) :980-982+1026
[10]   自适应卡尔曼滤波器渐消因子选取方法研究 [J].
徐景硕 ;
秦永元 ;
彭蓉 .
系统工程与电子技术, 2004, (11) :1552-1554