论文摘要
针对经典Kalman滤·波和扩展Kalman滤·波融合算法存在的计算量大、精度低、实时性差的缺点,引入了改进的Sage-Husa自适应扩展Kalman滤-波算法。该算法对经典扩展Kalman滤波算法进行了自适应改进,并在此基础上利用加权渐消记忆法获取了遗忘因子,并通过预测残差得出了最优解。同时,用调整有偏增益估计的措施来保证系统噪声预测方差矩阵与噪声预测方差矩阵的对称性和正定性,对滤波器发散进行了有效的抑制,减少了算法的计算量。实验结果表明,该算法有效改善了可靠性、精确性及自适应能力。
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文章来源
类型: 期刊论文
作者: 路小燕,杨柳庆,郭锦,杨硕,王博豪
关键词: 扩展滤波,自适应滤波,加权渐消,遗忘因子,预测残差
来源: 导航与控制 2019年02期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅱ辑,信息科技
专业: 航空航天科学与工程,无线电电子学
单位: 南京航空航天大学自动化学院,南京航空航天大学无人机研究院
分类号: TN713;V249.3
页码: 105-112
总页数: 8
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