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题名优化卡尔曼滤波算法中的目标函数选择
被引量：2
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作者
王建文
税海涛
马宏绪
李迅
刘述田
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机构
国防科技大学机电工程与自动化学院
[
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出处
《系统工程与电子技术》
EI
CSCD
北大核心
2009年第1期200-203,共4页
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文摘
针对优化卡尔曼滤波算法(optimized Kalman filter,OKF)中的目标函数选择问题,设计了两种适用于OKF算法优化的目标函数,证明了这两种目标函数是最优的,即当目标函数取最小值时,OKF算法中的滤波估计值Hkx⌒k|*k-1是(或概率意义下)系统真实状态Hkxk的最优估计。把上述目标函数应用于多模型卡尔曼滤波算法(multiple model adaptive Kalman filter,MM-AKF)中,设计了一种优化多模型卡尔曼滤波算法(optimizedmultiple model adaptive Kalman filter,OMM-AKF),OMM-AKF算法能够根据目标函数优化子滤波器的滤波估计值权值,从而能够得到系统真实状态的较优估计值。最后,通过仿真验证了上述理论的正确性和方法的有效性。
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关键词
优化卡尔曼滤波算法
目标函数
最优性
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Keywords
optimized Kalman filter
cost function
optimization
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分类号
TP274
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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