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一种基于强跟踪的改进容积卡尔曼滤波器
被引量:
15
1
作者
孙妍
鲁涤强
陈启军
《华中科技大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2013年第S1期451-454,共4页
提出了一种将强跟踪滤波算法和容积卡尔曼滤波算法相结合,建立了一种强跟踪CKF算法(STCKF).为了克服模型不准确时容积卡尔曼滤波精度下降问题,通过将强跟踪算法中的渐消因子引入到容积卡尔曼滤波(CKF)的时间更新方程和测量更新方程之中...
提出了一种将强跟踪滤波算法和容积卡尔曼滤波算法相结合,建立了一种强跟踪CKF算法(STCKF).为了克服模型不准确时容积卡尔曼滤波精度下降问题,通过将强跟踪算法中的渐消因子引入到容积卡尔曼滤波(CKF)的时间更新方程和测量更新方程之中,从而有效地避免模型不准确造成的滤波性能下降.所提出的ST-CKF算法兼具STF鲁棒性强和CKF滤波精度高的优点.通过对一维、多维非线性系统仿真分析,验证了改进容积卡尔曼滤波比容积卡尔曼滤波效果更好.
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关键词
非线性
强跟踪
容积卡尔曼滤波
模型不准确
强跟踪CKF
原文传递
题名
一种基于强跟踪的改进容积卡尔曼滤波器
被引量:
15
1
作者
孙妍
鲁涤强
陈启军
机构
同济大学电子与信息工程学院
同济大学磁浮交通工程技术研究中心
出处
《华中科技大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2013年第S1期451-454,共4页
基金
国家自然科学基金资助项目(91120308)
上海市科委基础研究重点资助项目(12JC1408800)
文摘
提出了一种将强跟踪滤波算法和容积卡尔曼滤波算法相结合,建立了一种强跟踪CKF算法(STCKF).为了克服模型不准确时容积卡尔曼滤波精度下降问题,通过将强跟踪算法中的渐消因子引入到容积卡尔曼滤波(CKF)的时间更新方程和测量更新方程之中,从而有效地避免模型不准确造成的滤波性能下降.所提出的ST-CKF算法兼具STF鲁棒性强和CKF滤波精度高的优点.通过对一维、多维非线性系统仿真分析,验证了改进容积卡尔曼滤波比容积卡尔曼滤波效果更好.
关键词
非线性
强跟踪
容积卡尔曼滤波
模型不准确
强跟踪CKF
Keywords
nonlinear
strong tracking
cubature kalman filter
model uncertainty
st-ckf
分类号
TN713 [电子电信—电路与系统]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种基于强跟踪的改进容积卡尔曼滤波器
孙妍
鲁涤强
陈启军
《华中科技大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2013
15
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