EKF、UKF、PF混沌同步性能分析

摘要：

针对离散混沌系统同步问题,分析扩展卡尔曼滤波(extended Kalman filter,EKF)、无损卡尔曼滤波(unscented Kalman filter,UKF)和粒子滤波(particle filter,PF)这3种同步算法的同步性能.混沌系统的非线性程度及噪声状态分布会影响算法同步性能,根据非线性程度对混沌系统进行分类,在此基础上比较3种算法在高斯和非高斯噪声干扰下的同步性能.引入克拉美罗界(Cramér-Rao lower bound,CRLB)作为高斯噪声下同步误差的下限标准,并分析了3种同步算法的时间复杂度.仿真结果表明,在同步Ⅰ型高斯系统时EKF性能最优,在同步Ⅱ型高斯系统时UKF性能最优,当系统受非高斯噪声影响时,PF算法精度最高.

关键词：混沌同步、扩展卡尔曼滤波、无损卡尔曼滤波、粒子滤波、克拉美罗界

所属期刊栏目：40

分类号：O415.5(理论物理学)

资助基金：武器装备预先研究基金项目41411040201;河北省自然科学青年基金项目F2017506006

在线出版日期：2019-08-02（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：1835-1839,1933