转换坐标卡尔曼滤波算法分析

摘要：

在非线性系统的目标跟踪中,常用的滤波算法是扩展卡尔曼滤波算法(EKFA),但这种滤波算法常常会发散.近年来,Bar-Shalom等人在二维平面上提出了转换坐标卡尔曼滤波算法(CMKFA),并通过仿真实验证明了在非线性系统的目标跟踪中此算法优于扩展卡尔曼滤波算法(EKFA).文中对转换坐标卡尔曼滤波算法进行了深入的研究,通过理论推导证明了当状态方程和测量方程满足一定条件时,转换坐标卡尔曼滤波算法是去偏转换测量值的线性无偏最小方差估计算法.

关键词：白噪声、转换坐标卡尔曼滤波器、线性无偏最小方差估计器

所属期刊栏目：22

分类号：TN911

在线出版日期：2004-01-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：76-78