摘要
针对具有等式状态约束的非线性高斯系统滤波问题,在粒子滤波过程中,通过投影方法将状态向量投影到状态约束子空间,利用拉格朗日乘子法求解修正后的状态向量。由于在粒子滤波算法中可以针对状态估计或者粒子集修正,因此,对应了两种能够处理等式状态约束的粒子滤波方法。新方法与常规粒子滤波算法相比滤波误差明显降低。仿真结果验证了新方法的有效性。
The paper aims at the problem of nonlinear Gaussian system filtering with state constraints.In particle filtering,state vector is projected to the state constrained subspace via projection method,and the modified state vector is evaluated using the Lagrange multiplier method.Because either state estimation or particles can be modified in the particle filtering,two new methods are given to deal with particle filtering with equality state constraints.The filtering errors of the new methods are lower than the that of general particle filter obviously.Simulation results verify the effectiveness of the new methods.
出处
《电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2011年第4期596-601,共6页
Journal of University of Electronic Science and Technology of China
基金
国家自然科学基金(60832005
60702061)
教育部长江学者和创新团队支持计划(IRT0645)
陕西省教育厅科研计划(2010JK565)
关键词
非线性滤波
粒子滤波
投影方法
状态约束
nonlinear filtering
particle filter（PF）
projection method
state constraints
作者简介
陈金广（1977-），男。博士生。主要从事信息融合、目标跟踪方面的研究．
