基于高斯似然近似的自适应球面径向积分滤波算法
来源期刊:控制与决策2016年第6期
论文作者:刘俊 刘瑜 徐从安 齐林 孙顺
文章页码:1073 - 1079
关键词:非线性滤波;球面径向积分;高斯近似;不敏卡尔曼滤波;容积卡尔曼滤波;自适应滤波;
摘 要:针对量测噪声较小的环境下传统滤波算法容易出现偏差增大的实际问题,基于高斯近似原理,提出一种基于高斯似然近似的球面径向积分滤波(SRGLAF)算法.为进一步解决量测未知环境下的状态估计问题,充分结合CKF等确定性采样型滤波算法和SRGLAF的优势,设计一种基于高斯似然近似的自适应球面径向积分滤波(ASRGLAF)算法.仿真结果表明:SRGLAF能够提高量测噪声较小环境下的估计精度,而在量测噪声未知环境中,ASRGLAF能够有效地进行状态估计,具有明显的滤波优势.
刘俊1,刘瑜1,2,徐从安1,齐林1,孙顺1
1. 海军航空工程学院信息融合研究所2. 北京航空航天大学电子信息工程学院
摘 要:针对量测噪声较小的环境下传统滤波算法容易出现偏差增大的实际问题,基于高斯近似原理,提出一种基于高斯似然近似的球面径向积分滤波(SRGLAF)算法.为进一步解决量测未知环境下的状态估计问题,充分结合CKF等确定性采样型滤波算法和SRGLAF的优势,设计一种基于高斯似然近似的自适应球面径向积分滤波(ASRGLAF)算法.仿真结果表明:SRGLAF能够提高量测噪声较小环境下的估计精度,而在量测噪声未知环境中,ASRGLAF能够有效地进行状态估计,具有明显的滤波优势.
关键词:非线性滤波;球面径向积分;高斯近似;不敏卡尔曼滤波;容积卡尔曼滤波;自适应滤波;