扩展噪声环境下基于UKF的非线性系统输入输出估计
来源期刊：东北大学学报(自然科学版)2009年第7期
论文作者：井元伟 徐佳鹤 王丽欣
文章页码：923 - 927
关键词：无迹卡尔曼滤波;扩展噪声;EIV模型滤波;噪声污染;MonteCarlo仿真;
摘 要：在扩展噪声环境下基于UKF算法研究了非线性系统的输入输出估计问题,考虑到输入观测中存在时变过程和附加噪声的情况,处理了受噪声污染后的非线性系统输入输出序列的最优估计问题.在扩展噪声环境下分别设计了EIV模型滤波算法和UKF算法:EIV模型滤波算法是对噪声观测输入输出的最优估计,而UKF算法考虑了输入观测中存在噪声输入的情况,对噪声污染下的输入输出进行最优估计.通过算法的误差协方差阵对UKF算法进行了期望性能分析.Monte Carlo仿真结果表明,UKF算法使得系统达到期望最小方差估计的有效性.
井元伟，徐佳鹤，王丽欣
东北大学信息科学与工程学院
摘 要：在扩展噪声环境下基于UKF算法研究了非线性系统的输入输出估计问题,考虑到输入观测中存在时变过程和附加噪声的情况,处理了受噪声污染后的非线性系统输入输出序列的最优估计问题.在扩展噪声环境下分别设计了EIV模型滤波算法和UKF算法:EIV模型滤波算法是对噪声观测输入输出的最优估计,而UKF算法考虑了输入观测中存在噪声输入的情况,对噪声污染下的输入输出进行最优估计.通过算法的误差协方差阵对UKF算法进行了期望性能分析.Monte Carlo仿真结果表明,UKF算法使得系统达到期望最小方差估计的有效性.
关键词：无迹卡尔曼滤波;扩展噪声;EIV模型滤波;噪声污染;MonteCarlo仿真;
