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一种迭代收缩非线性状态约束滤波算法
被引量：
8
1
作者
陈金广
李洁
高新波
《西安电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2011年第1期104-109,共6页
在滤波过程中有效地利用状态约束条件,能够提高滤波精度.当状态约束为非线性函数时,可以通过泰勒级数展开法进行线性化处理.然而该方法在非线性约束函数的雅可比矩阵不存在时失效,而使用水平滑动估计算法所需要的计算量很大.为此,采用基...
在滤波过程中有效地利用状态约束条件,能够提高滤波精度.当状态约束为非线性函数时,可以通过泰勒级数展开法进行线性化处理.然而该方法在非线性约束函数的雅可比矩阵不存在时失效,而使用水平滑动估计算法所需要的计算量很大.为此,采用基于U变换的最佳量测方法解决该问题.为了降低U变换过程中基点误差对估计性能带来的影响,将非线性约束看作具有多个大小不等的噪声方差的量测值,在量测更新阶段逐步收缩噪声方差,从而不断增强约束条件.经过多次迭代,改善了状态估计的误差性能.仿真结果表明,该算法在保证较高的滤波精度的条件下,运算时间是窗口尺寸为2的水平滑动估计算法的1/27.
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关键词
非线性状态约束
U变换
状态
估计
滤波
信息融合
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职称材料
题名
一种迭代收缩非线性状态约束滤波算法
被引量：
8
1
作者
陈金广
李洁
高新波
机构
西安电子科技大学电子工程学院
西安工程大学计算机科学学院
出处
《西安电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2011年第1期104-109,共6页
基金
国家自然科学基金资助项目(60832005
60702061)
陕西省教育厅自然科学专项资助项目(2010JK565)
文摘
在滤波过程中有效地利用状态约束条件,能够提高滤波精度.当状态约束为非线性函数时,可以通过泰勒级数展开法进行线性化处理.然而该方法在非线性约束函数的雅可比矩阵不存在时失效,而使用水平滑动估计算法所需要的计算量很大.为此,采用基于U变换的最佳量测方法解决该问题.为了降低U变换过程中基点误差对估计性能带来的影响,将非线性约束看作具有多个大小不等的噪声方差的量测值,在量测更新阶段逐步收缩噪声方差,从而不断增强约束条件.经过多次迭代,改善了状态估计的误差性能.仿真结果表明,该算法在保证较高的滤波精度的条件下,运算时间是窗口尺寸为2的水平滑动估计算法的1/27.
关键词
非线性状态约束
U变换
状态
估计
滤波
信息融合
Keywords
nonlinear state constraints
unscented transform
state estimation
filtering
information fusion
分类号
TN911.23 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种迭代收缩非线性状态约束滤波算法
陈金广
李洁
高新波
《西安电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2011
8
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