顾及线性化模型误差补偿的EKF改进算法

摘要：

扩展卡尔曼滤波(EKF)是解决非线性问题的有效方法,然而EKF采用级数展开将非线性问题转化为线性问题的过程中必然会引入线性化误差,针对EKF线性化所产生的线性化模型误差问题,使用非线性预测滤波对线性化所引起的模型误差进行预测,并将预测所得误差的统计特性考虑到标准EKF的解算过程中,使模型更趋于真实情况.最后,通过算例对改进的性能进行了验证,结果表明这种线性化模型误差补偿算法是有效的.

关键词： 扩展卡尔曼滤波 线性化模型 误差补偿 性能评价

作者: 牟忠凯 隋立芬 张清华 甘雨

作者单位: 信息工程大学测绘学院,河南郑州450052

会议类型: 国内会议

会议名称: 第一届中国卫星导航学术年会

会议地点: 北京

会议语种:中文

页码: 1241-1248

在线出版日期: 2010-05-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）