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求積分卡爾曼粒子濾波算法

2009-04-03 01:18巫春玲韓崇昭
西安交通大學學報 2009年2期

巫春玲 韓崇昭

摘要:針對非線性/非高斯系統(tǒng)的狀態(tài)估計問題,提出一種采用求積分卡爾曼濾波(QKF)算法來產(chǎn)生重要性密度函數(shù)的粒子濾波新算法——PF-QKF算法。新算法使用統(tǒng)計線性回歸的方法,通過一套高斯一厄米特積分點來線性化非線性函數(shù),不需要計算雅可比矩陣,易于實現(xiàn),而且所產(chǎn)生的重要性密度函數(shù)在系統(tǒng)狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率密度的基礎上,融入最新的觀測數(shù)據(jù),提高了對系統(tǒng)狀態(tài)后驗概率的逼近程度。理論分析和實驗結果表明,PF-QKF算法的估計精度比無味粒子濾波(PF-UF)算法提高了約18%,其計算復雜度比PF-UF算法稍有降低,表明PF-QKF算法是一種很有效的非線性濾波算法。

關鍵詞:粒子濾波;統(tǒng)計線性回歸;求積分卡爾曼濾波;重要性密度函數(shù)

中圖分類號:TP391文獻標志碼:A文章編號:0253—987X(2009)02—0025—04

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