自适应平方根无迹卡尔曼滤波算法

2010-4-24 09:04:39 2866

0 【作者】：***;宋申民;陈兴林; 【来源】：《控制理论与应用》2010年02期【摘要】：将高斯过程回归融入平方根无迹卡尔曼滤波(SRUKF)算法,本文提出了一种不确定系统模型协方差自适应调节滤波算法.该算法分为学习和估计两部分:学习阶段用高斯过程对训练数据进行学习,得到系统回归模型及噪声协方差;估计阶段由回归模型代替状态方程和观测方程,相应的噪声协方差实时自适应调整.该方法克服了传统方法容易受系统动态模型不确定性和噪声协方差不准确限制的问题,仿真结果验证了算法的有效性【关键词】：高斯过程回归;;平方根无迹卡尔曼滤波器;;自适应【DOI】：CNKI:SUN:KZLY.0.2010-02-005 【正文快照】：1引言(Introduction)统计信号处理中的非线性滤波基本任务就是要从受噪声污染的观测量中递推地估计出不可观测的系统状态.传统的滤波方法假定动态模型的状态方程和观测方程已知,在每次获得观测量yk后,估计状态量xk的条件概率密度p(xk/y1:k).最广泛使用的次优算法是扩展卡尔曼滤全文下载 0
2010-4-24 09:04:39　　评论淘帖0 举报相关推荐 • 电池SOC的自适应平方根无极卡尔曼滤波估计算法 20 • 电池SOC的自适应平方根无极卡尔曼滤波估计算法 3 • 结合神经网络的无迹卡尔曼滤波算法 2 • 基于自适应无迹卡尔曼算法的工业物联网数据融合处理 35 • 用LabVIEW编写平方根卡尔曼滤波程序过程 18317 • 基于自适应卡尔曼滤波算法的电池SOC估算研究 3412 • 17维的平方根容积卡尔曼滤波程序如何优化？ 1000 • 机动目标跟踪的自适应卡尔曼滤波算法实现 2 • Xilinx平方根IP核的整形平方根算法 2668 • 平方根电路 1718 2 个讨论