-
题名基于新息的自适应增量Kalman滤波器
被引量：9
- 1
-
-
作者
孙小君
周晗
闫广明
-
机构
黑龙江大学电子工程学院
黑龙江省信息融合估计与检测重点实验室
-
出处
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2020年第9期2223-2230,共8页
-
基金
国家自然科学基金(61104209)
黑龙江大学杰出青年科学基金(JCL201103)
+1 种基金
黑龙江大学电子工程重点实验室基金(DZZD2010-5)
黑龙江大学青年科学基金(QL201212)。
-
文摘
在一定环境条件下,当系统的量测方程没有进行验证或校准时,使用该量测方程往往会产生未知的系统误差,从而导致较大的滤波误差。增量方程的引入可以有效解决欠观测系统的状态估计问题。该文考虑带未知噪声统计的线性离散增量系统,首先提出一种基于新息的噪声统计估计算法。可以得到系统噪声统计的无偏估计。进而,提出一种新的增量系统自适应Kalman滤波算法。相比已有的自适应增量滤波算法,该文所提算法得到的状态估计精度更高。两个仿真实例证明了其有效性和可行性。
-
关键词
自适应Kalman滤波
增量滤波器
欠观测系统
增量系统
滤波精度
-
Keywords
Adaptive Kalman filtering
Incremental filters
Systems under poor observation condition
Incremental systems
Filtering accuracy
-
分类号
TN713
[电子电信—电路与系统]
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
-
-
题名加权融合鲁棒增量Kalman滤波器
被引量：4
- 2
-
-
作者
孙小君
周晗
沈海滨
闫广明
-
机构
黑龙江大学电子工程学院
黑龙江省信息融合估计与检测重点实验室
-
出处
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2021年第12期3680-3686,共7页
-
基金
国家自然科学基金(61104209)
黑龙江省高校基本科研业务费黑龙江大学专项资金(2020-KYYWF-0998)。
-
文摘
在一定环境条件下,当系统的量测方程没有进行验证或校准时,使用该量测方程往往会产生未知的系统误差,从而导致较大的滤波误差。同样地,当系统的噪声方差不确定时,滤波的性能也将会变坏,甚至会引起滤波器发散。增量方程的引入可以有效消除系统的未知量测误差,从而带未知量测误差的欠观测系统的状态估计问题可以转换为增量系统的状态估计问题。该文考虑带未知量测误差和未知噪声方差的线性离散系统,首先提出一种基于增量方程的鲁棒增量Kalman滤波器。进而,基于线性最小方差最优融合准则,提出一种加权融合鲁棒增量Kalman滤波算法。仿真实例证明了所提算法的有效性和可行性。
-
关键词
信息融合
加权融合
欠观测系统
增量滤波
鲁棒性
-
Keywords
Information fusion
Weighted fusion
Systems under poor observation condition
Incremental filtering
Robustness
-
分类号
TN713
[电子电信—电路与系统]
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
-
