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题名基于多重渐消因子的自适应卡尔曼滤波器
被引量：29
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作者
高伟
李敬春
奔粤阳
杨晓龙
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机构
哈尔滨工程大学自动化学院
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出处
《系统工程与电子技术》
EI
CSCD
北大核心
2014年第7期1405-1409,共5页
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基金
国家自然科学基金(51379042)资助课题
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文摘
现有计算渐消因子的自适应卡尔曼滤波器得到的通常是标量渐消因子,从而导致各滤波通道具有相同的调节能力,不利于提高滤波精度。针对该问题,提出了一种利用估计均方误差和新息协方差估计值来计算多重渐消因子的方法,通过一组并行工作的基于限定记忆指数加权的新息协方差估值器来计算渐消因子,并根据估计均方误差把渐消因子分配给各滤波通道,从而提高自适应卡尔曼滤波器整体性能,仿真结果证明了所提方法的有效性。
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关键词
卡尔曼滤波器
自适应算法
多重渐消因子
限定记忆指数加权法
新息协方差估值器
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Keywords
Kalman filter
adaptive algorithm
multiple fading factor
limited memory index weighted method
innovation covariance estimator
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分类号
TP273
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名基于极大似然估计的新息自适应滤波算法
被引量：13
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作者
张玉龙
王茁
杨巍
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机构
海军驻哈尔滨地区舰船配套军事代表室
哈尔滨工业大学电气工程及自动化学院
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出处
《传感器与微系统》
CSCD
2018年第1期141-144,共4页
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文摘
针对噪声统计信息未知或时变情况下常规卡尔曼滤波估计精度下降甚至发散的问题,提出了一种基于极大似然估计的新息自适应滤波算法。算法对基于极大似然估计的常规新息协方差估值器进行限定记忆指数衰减加权修正,增加滑动窗口内新近新息协方差序列的利用权重;根据新息自适应原理,利用新息协方差估计值直接计算滤波增益矩阵,加快滤波器收敛速度的同时提高了滤波算法的估计精度。算法应用于捷联惯性导航系统/全球定位系统(SINS/GPS)组合导航系统,仿真实验表明:在噪声统计信息未知或时变情况下,算法具有更强的鲁棒性以及更高的滤波精度。
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关键词
极大似然估计
新息协方差估值器
限定记忆指数加权
自适应卡尔曼滤波
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Keywords
maximum likelihood estimation（MLE）
innovation eovariance estimator
limited memory exponentialweighting
adaptive Kalman filtering
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分类号
TN713
[电子电信—电路与系统]
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