交互式容积卡尔曼滤波及其应用
来源期刊：控制与决策2015年第9期
论文作者：于浛 宋申民 王硕
文章页码：1660 - 1666
关键词：非线性滤波;容积卡尔曼滤波;极大后验估计;模型不确定性;
摘 要：针对非线性系统模型参数未知情况下的状态估计问题,提出一种融合极大后验估计的交互式容积卡尔曼滤波算法(InCKF).该算法利用二阶斯特林插值公式和无迹变换对非线性函数的近似思想,实现对模型未知参数的确定,从而使滤波算法摆脱对模型参数精确已知的依赖,并通过容积卡尔曼滤波算法完成状态估计和量测更新.仿真结果表明,相比于经典的参数扩维方法,InCKF算法具有更高的精度和更强的数值稳定性.
于浛，宋申民，王硕
哈尔滨工业大学航天学院
摘 要：针对非线性系统模型参数未知情况下的状态估计问题,提出一种融合极大后验估计的交互式容积卡尔曼滤波算法(InCKF).该算法利用二阶斯特林插值公式和无迹变换对非线性函数的近似思想,实现对模型未知参数的确定,从而使滤波算法摆脱对模型参数精确已知的依赖,并通过容积卡尔曼滤波算法完成状态估计和量测更新.仿真结果表明,相比于经典的参数扩维方法,InCKF算法具有更高的精度和更强的数值稳定性.
关键词：非线性滤波;容积卡尔曼滤波;极大后验估计;模型不确定性;
