一种改进扩展卡尔曼滤波新方法

摘要：

针对现有的迭代扩展卡尔曼滤波(EIEKF)跟踪时估计精度较低这一不足,提出了一种改进扩展卡尔曼滤波(NIEKF)新方法.本文将迭代滤波理论引入到扩展卡尔曼滤波方法中,重复利用观测信息,采用经典的非线性非高斯模型进行仿真实验,给出了该方法与扩展卡尔曼滤波(EKF)、Unscented卡尔曼滤波(UKF)、现有的迭代扩展卡尔曼滤波(EIEKF)的仿真结果,并分析了其跟踪性能和均方根误差.实验结果表明,改进扩展卡尔曼滤波(NIEKF)新方法具有更高的估计精度.

关键词：非线性、迭代、测量更新、扩展卡尔曼滤波、Levenberg-Marquardt方法

所属期刊栏目：46

分类号：TN957

资助基金：国家自然科学基金the National Natural Science Foundation of China under Grant 40974078;陕西省自然科学基金the Natural Science Foundation of Shaanxi Province of China under Grant 2007D15;陕西省留学回国人员科研基金the Research Foundation of Shaanxi Province Returned overseas students SLZ2008006

在线出版日期：2010-09-06（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：18-20