SR-UKF在状态估计中的应用

摘要：

在非线性系统状态估计中,UKF是一种新的非线性滤波方法,在状态的时间更新阶段直接使用非线性模型,不引入线性化误差,而且不必计算Jacobians矩阵,相对于扩展卡尔曼滤波(EKF)不仅能提高滤波精度,而且更容易实现.对此介绍了SR-UKF的算法原理及实现.实例仿真表明,SR-UKF比EKF估计精度高,与UKF相比具有相同的滤波精度,但算法的方根形式增加了数字稳定性和状态协方差的半正定性.

关键词： 状态估计 扩展卡尔曼滤波 非线性系统

作者: 彭云辉 缪栋 刘云峰

作者单位: 第二炮兵工程学院303教研室,西安,710025

会议类型: 国内会议

会议名称: 2006中国控制与决策学术年会

会议地点: 天津

会议语种:中文

页码: 53-56

在线出版日期: 2006-07-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）