迭代无味卡尔曼滤波器

• 来源期刊: 数据采集与处理
• 学科: 工学
• 关键词: 递推非线性滤波 线性最小均方误差估计子 无味卡尔曼滤波器 迭代无味卡尔曼滤波器
• 年，卷（期）: 2009,（z1）
• 所属期刊栏目: 信号检测与处理
• 页码范围: 43-48
• 页数: 6页
• 分类号: TN911.72
• 字数: 5600字
• 语种: 中文

摘要

通过对无味卡尔曼滤波器(Unscented Kalman filter,UKF)的误差进行分析,提出了迭代UKF(IUKF)算法.该基本思路是用测量更新后的状态估计去重新对状态量和观测量的一步预测,然后再次应用LMMSE估计子估计状态量的均值和协方差阵,如此多次迭代后的滤波估计输出具有更高的精度和更小的方差,故滤波器表现出更好的一致性.Monte Carlo仿真表明,IUKF主要应用于观测噪声较小的场合,其中的迭代只需进行2～3次即可.