一种改进中心差分卡尔曼滤波方法

摘要：

针对中心差分卡尔曼滤波(CDKF)跟踪时估计精度较低这一不足,提出了一种基于迭代测量更新的中心差分卡尔曼滤波(ICDKF)方法.本文将迭代滤波理论引入到中心差分卡尔曼滤波算法中,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,给出了该算法与扩展卡尔曼滤波(EKF)、中心差分卡尔曼滤波(CDKF)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,迭代中心差分卡尔曼滤波(ICDKF)算法不仅具有无需计算Jacobian矩阵的优点,而且具有更高的估计精度.

关键词：非线性、迭代、测量更新、中心差分卡尔曼滤波(CDKF)、Levenberg-Marquardt方法

所属期刊栏目：46

分类号：TP273(自动化技术及设备)

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资助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4页

页码：132-134,137