自适应增量Kalman滤波方法

• 作者: 傅惠民 吴云章 娄泰山
• 来源期刊: 航空动力学报
• 学科: 数学
• 关键词: 自适应Kalman滤波 自适应增量滤波 系统误差 滤波精度 深空探测
• 年，卷（期）: 2012,（6）
• 所属期刊栏目: 结构、强度、振动
• 页码范围: 1225-1229
• 分类号: V448|O231
• 语种: 中文

摘要

提出自适应增量Kalman滤波（AIKF）的概念和定义,建立自适应增量Kalman滤波模型及其分析方法,给出主要的计算步骤.传统自适应Kalman滤波（AKF）方法能够对事先未知的系统噪声和量测噪声的统计量进行有效的估计.但是,传统自适应Kalman滤波方法也无法对由于环境因素（如深空探测）的影响、测量设备的不稳定性等原因产生的未知时变测量系统误差进行补偿和校正,从而产生较大的滤波误差,甚至导致发散.提出的自适应增量Kalman滤波方法不但能够对系统噪声和量测噪声的统计量进行估计,而且还能成功消除这种测量系统误差,有效地提高滤波精度.该方法计算简单,便于工程应用.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	傅惠民	北京航空航天大学小样本技术研究中心	161	1373	19.0	24.0
2	娄泰山	北京航空航天大学小样本技术研究中心	16	99	6.0	9.0
3	吴云章	北京航空航天大学小样本技术研究中心	12	103	6.0	10.0