一种基于强跟踪的改进容积卡尔曼滤波器

摘要：

提出了一种将强跟踪滤波算法和容积卡尔曼滤波算法相结合,建立了一种强跟踪CKF算法(ST-CKF).为了克服模型不准确时容积卡尔曼滤波精度下降问题,通过将强跟踪算法中的渐消因子引入到容积卡尔曼滤波(CKF)的时间更新方程和测量更新方程之中,从而有效地避免模型不准确造成的滤波性能下降.所提出的ST-CKF算法兼具STF鲁棒性强和CKF滤波精度高的优点.通过对一维、多维非线性系统仿真分析,验证了改进容积卡尔曼滤波比容积卡尔曼滤波效果更好.

关键词： 改进容积卡尔曼滤波器 优化设计 计算机仿真 精度控制

作者: 孙妍 鲁涤强 陈启军

作者单位: 同济大学电子与信息工程学院,上海 201804 同济大学磁浮交通工程技术研究中心,上海 201804

会议类型: 国内会议

会议名称: 第十届中国智能机器人会议

会议地点: 长沙

会议语种:中文

页码: 451-454

在线出版日期: 2013-11-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）