平方根容积卡尔曼滤波算法及其应用

• 作者: 穆静 蔡远利
• 来源期刊: 兵工自动化
• 学科: 工学
• 关键词: 非线性状态估计 容积原则 容积卡尔曼滤波 再入弹道目标
• 年，卷（期）: 2011,（6）
• 所属期刊栏目: 先进制造与管理
• 页码范围: 11-13,26
• 分类号: TP311.6
• 字数: 2321字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-1576.2011.06.005

摘要

针对使用扩展卡尔曼算法(extended Kalman filter,EKF)对复杂非线性状态估计时收敛速度慢、估计精度低的问题,提出一种平方根容积滤波算法(square root cubature Kalman filter,SRCKF).SRCKF使用基于容积原则的数值积分方法直接计算非线性随机函数的均值和方差.该算法实现时只需计算函数值,避免了求导运算,降低了计算复杂度.且该算法传播了状态协方差的平方根,确保了协方差矩阵的对称性和半正定性,改进了数值精度和稳定性.把平方根容积卡尔曼滤波算法(SRCKF)应用到未知弹道系数的再入弹道目标的状态进行估计中.Monte Carlo数值仿真表明,平方根容积滤波算法大大降低了未知弹道系数的再入弹道目标的状态估计误差,提高估计精度,且运行速度较快.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	蔡远利	西安交通大学电子与信息工程学院	95	1219	23.0	31.0
2	穆静	西安工业大学计算机科学与工程学院	21	162	6.0	12.0