基于改进无迹Kalman滤波的小波网络算法及其应用
来源期刊：昆明理工大学学报(自然科学版)2012年第1期
论文作者：甘旭升 丛伟 薛博文 高海龙
文章页码：30 - 35
关键词：Kalman滤波;小波;神经网络;无迹变换;
摘 要：无迹Kalman滤波(UKF)是无迹变换(UT)和标准Kalman滤波的结合,对非线性系统具有出色的估计性能,使用UKF估计小波网络参数,速度快,精度高,无需求导计算Jacobian矩阵,但其计算量偏大.基于此,本文考虑引入一种改进的UKF来估计小波网络的参数,以提高训练效率.该改进UKF在Kalman滤波体系内应用了一种基于最小偏度单形Sigma点采样策略的UT,它继承了UKF的优点,并显著提升了计算效率.仿真结果表明,相对于EKF,采用改进UKF算法训练小波网络,速度更快,精度更高;计算精度与UKF相当,但计算效率较之更高.
甘旭升1，丛伟2，薛博文3，高海龙4
1. 西京学院基础部2. 空军工程大学工程学院3. 空军工程大学导弹学院4. 解放军93132部队
摘 要：无迹Kalman滤波(UKF)是无迹变换(UT)和标准Kalman滤波的结合,对非线性系统具有出色的估计性能,使用UKF估计小波网络参数,速度快,精度高,无需求导计算Jacobian矩阵,但其计算量偏大.基于此,本文考虑引入一种改进的UKF来估计小波网络的参数,以提高训练效率.该改进UKF在Kalman滤波体系内应用了一种基于最小偏度单形Sigma点采样策略的UT,它继承了UKF的优点,并显著提升了计算效率.仿真结果表明,相对于EKF,采用改进UKF算法训练小波网络,速度更快,精度更高;计算精度与UKF相当,但计算效率较之更高.
关键词：Kalman滤波;小波;神经网络;无迹变换;
