基于新息的神经网络自适应卡尔曼滤波

• 作者: 张洪波 曾光华 李忠良 罗天资 邹豪杰 陈卫兵
• 来源期刊: 湖南工业大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 神经网络 卡尔曼滤波 新息
• 年，卷（期）: 2011,（1）
• 所属期刊栏目: 应用技术
• 页码范围: 105-108
• 分类号: TP312
• 字数: 2935字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-9833.2011.01.023

摘要

卡尔曼滤波是一种基于最小方差的递推式滤波算法,系统模型和噪声统计特性的先验知识决定了滤波的性能和估计的准确性,不精确的先验知识将导致滤波性能的明显下降甚至发散.采用BP神经网络对系统进行辨识,获得精确的系统状态方程,利用新息自适应估计卡尔曼滤波算法中的过程噪声和测量噪声协方差矩阵,提出基于新息的神经网络自适应卡尔曼滤波算法.Matlab仿真结果表明,与传统卡尔曼滤波算法相比,改进的卡尔曼滤波算法获得了与原始信号几乎一致的输出信号,噪声得到明显抑制.同时,改进的算法不需要系统精确的数学模型,在实际应用中具有可行性和普适性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈卫兵	湖南工业大学计算机与通信学院	32	184	7.0	12.0
2	李忠良	湖南工业大学计算机与通信学院	5	104	5.0	5.0
3	邹豪杰	湖南工业大学计算机与通信学院	18	197	7.0	13.0
4	罗天资	湖南工业大学计算机与通信学院	5	104	5.0	5.0
5	张洪波	湖南工业大学计算机与通信学院	4	44	2.0	4.0
6	曾光华	湖南工业大学计算机与通信学院	4	50	3.0	4.0