一种限定记忆的自适应扩展Kalman滤波器

• 作者: 朱文超
• 来源期刊: 井冈山大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 扩展卡尔曼滤波 限定记忆滤波 旧量测数据 自适应算法 系统突变状态
• 年，卷（期）: 2015,（4）
• 所属期刊栏目: 信息科学
• 页码范围: 49-54
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 字数: 2859字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1674-8085.2015.04.009

摘要

为解决扩展卡尔曼滤波器（EKF）鲁棒性差，且无法实时精确跟踪系统突变状态的问题，研究一种基于限定记忆滤波的自适应EKF算法。算法将EKF与限定记忆滤波器相融合，减小旧量测数据对滤波效果的影响，提高估计精度；引入自适应因子与渐消因子，通过实时调节新旧滤波增益阵以及预测状态值，精确地跟踪系统突变状态。仿真实例表明，强跟踪算法与经典EKF算法相比，自适应EKF算法鲁棒性好，滤波精度高，能够有效地跟踪系统突变状态。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	朱文超		3	1	1.0	1.0