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题名基于滤波平滑的迭代无迹卡尔曼滤波算法
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作者
左云龙
张晓锋
朱天高
张阳
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机构
海军工程大学电气工程学院
中国海警局东海分局
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出处
《海军工程大学学报》
CAS
北大核心
2024年第5期106-112,共7页
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文摘
针对强非线性动态函数情况下无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman filter,UKF)先验估计精度严重降低的问题,提出了一种基于滤波平滑的迭代UKF算法来改进UKF的时间更新。通过研究固定间隔无迹Rauch-Tung-Striebel平滑器的部分反向平滑操作,可以获取滤波动态模型更精确的输入,进而得到更精确的状态先验估计,而将该迭代UKF算法与用于处理量测更新的传统迭代UKF算法结合,可进一步改进滤波解。利用单变量非平稳增长模型对所提迭代UKF算法的有效性进行了验证,结果表明:对于非线性动态模型,提出的迭代UKF算法的性能有明显提升,且将该算法与传统迭代UKF算法相结合,可进一步提高UKF的性能。
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关键词
滤波平滑
无迹卡尔曼滤波
时间更新
迭代
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Keywords
filter smoothing
unscented Kalman filter
time update
iteration
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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