基于自适应区间卡尔曼滤波的状态估计

郭鹏飞; 罗倩

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通过分析系统模型误差和预报残差对卡尔曼滤波的影响以及区间矩阵对滤波效果的影响,提出了在基于方差分量的自适应滤波器的基础上添加置信区间的方法来提高预测精度.一方面,自适应滤波器可以通过方差分量不断地校正伪观测值,克服了由于动态目标的机动性引起滤波发散的缺陷;另一方面,通过预测误差添加置信区间不仅可以修正状态,还能提供状态预测的范围.仿真结果表明,该算法的滤波效果优于基于传统的卡尔曼滤波算法的状态估计,适用于机动目标定位数据的实时处理.

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来源
《北京信息科技大学学报（自然科学版）》 |2017年第6期|24-2833|共6页
作者
郭鹏飞; 罗倩;
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作者单位

北京信息科技大学信息与通信工程学院,北京100101;

北京信息科技大学信息与通信工程学院,北京100101;

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正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
卡尔曼滤波; 自适应; 置信区间; 状态估计;

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