10.3969/j.issn.1001-506X.2010.12.01
非线性非高斯模型的高斯和滤波算法
通过将模型的状态噪声和观测噪声均表示成高斯和的形式,推导出非线性非高斯状态空间模型的高斯和递推算法,进一步提出了对应的扩展卡尔曼和滤波器(extended Kalman sum filter,EKSF)和高斯厄密特和滤波器(Gauss-Hermite sum filter,GHSF).EKSF和GHSF分别用扩展卡尔曼滤波器(extended Kalman filter,EKF)和高斯厄密特滤波器(Gauss-Hermite filter,GHF)作为高斯子滤波器.分析的结果表明,现有的高斯和滤波算法是本文算法的特例;仿真结果表明,EKSF和GHSF能有效处理非线性非高斯模型的状态滤波问题,与高斯和粒子滤波器(Gaussian sum particle filter,GSPF)相比.EKSF和GHSF在保证精度的同时,大大降低了计算量,仿真时间分别约为GSPF的5%和6%.
信息处理、扩展卡尔曼和滤波器、高斯厄密特和滤波器、非线性非高斯模型
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TP391(计算技术、计算机技术)
国家02重大专项子课题2009ZX02027-004;国家高技术研究发展计划863计划2009AA01A347资助课题
2011-03-29(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共7页
2493-2499