基于多新息理论的 EKF 改进算法

• 作者: 刘毛毛 吕国宏 常江 秦品乐
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 非线性 扩展卡尔曼滤波 多新息 多新息扩展卡尔曼滤波 仿真分析
• 年，卷（期）: 2015,（5）
• 所属期刊栏目: 图形图像技术
• 页码范围: 1568-1571
• 页数: 4页
• 分类号: TP301.6
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2015.05.072

摘要

针对标准的扩展卡尔曼滤波算法（EKF）在强非线性系统中估计精度较低的问题，提出了一种改进的扩展卡尔曼滤波算法（MI-EKF），使得滤波精度得到很大的提高。MI-EKF 是在标准 EKF 基础上，结合多新息理论，不仅考虑了系统当前的测量值，而且也充分考虑了之前时刻的有用信息，从而使得 MI-EKF 的滤波精度和稳定性得到改善。最后，讨论了新息数量对改进算法精度的影响，仿真结果表明包含两个新息的 MI-EKF 算法滤波效果最佳。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘毛毛	中北大学计算机与控制工程学院	7	43	4.0	6.0
2	吕国宏	中北大学计算机与控制工程学院	4	39	4.0	4.0
3	常江	中北大学计算机与控制工程学院	5	27	3.0	5.0
4	秦品乐	中北大学计算机与控制工程学院	48	248	8.0	13.0