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基于MLE自适应UKF算法在Levy噪声下速度估计研究
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作者 张睿涵 杨光永 +2 位作者 吴立煌 高钏棋 徐天奇 《仪表技术与传感器》 北大核心 2026年第2期121-126,共6页
针对多普勒测速仪在水下作业易受Levy噪声干扰,导致速度估计精度显著下降的问题,提出一种基于极大似然估计(maximum likelihood estimation,MLE)的自适应无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman filter,UKF)方法。该方法在UKF的基础上结合滑... 针对多普勒测速仪在水下作业易受Levy噪声干扰,导致速度估计精度显著下降的问题,提出一种基于极大似然估计(maximum likelihood estimation,MLE)的自适应无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman filter,UKF)方法。该方法在UKF的基础上结合滑动窗口机制,以实现局部经验MLE对噪声协方差的在线估计;并利用Huber代价函数对残差进行非线性加权,增强系统对异常值的鲁棒性。仿真结果表明:在Levy噪声环境下,所提方法相比于UKF算法,X与Y方向速度估计误差分别降低65.3%和64.7%,显著提升了估计精度和抗干扰能力。 展开更多
关键词 多普勒测速仪 Levy噪声 极大似然估计 滑动窗口机制 无迹卡尔曼滤波 速度估计 huber代价函数
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