量测提升卡尔曼滤波

• 作者: 刘先省 胡振涛 胡玉梅
• 来源期刊: 电子学报
• 学科: 工学
• 关键词: 卡尔曼滤波 量测提升策略 分布式加权融合 集中式一致性融合
• 年，卷（期）: 2016,（5）
• 所属期刊栏目: 学术论文
• 页码范围: 1149-1155
• 页数: 7页
• 分类号: TP391
• 字数: 6083字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.0372-2112.2016.05.019

摘要

滤波器设计是系统辨识和状态估计的重要基础。卡尔曼滤波通过状态预测和量测更新的实现框架，在最小方差准则下实现对目标状态的最优估计，但在单传感器量测环境中其滤波精度易受量测噪声随机性的影响。本文提出一种基于量测提升策略的卡尔曼滤波算法实现框架，新方法依据当前时刻量测和量测噪声先验统计信息构建虚拟量测，并通过对虚拟量测采样以及融合提升系统量测信息可靠性，进而改善状态估计精度。同时，针对算法在工程应用中实时性、准确性以及鲁棒性等需求，设计了分布式加权融合和集中式一致性融合的两种实现结构。理论分析和仿真实验结果验证了算法的可行性和有效性。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘先省	河南大学图像处理与模式识别研究所	79	938	16.0	28.0
2	胡振涛	河南大学图像处理与模式识别研究所	58	387	11.0	18.0
3	胡玉梅	河南大学图像处理与模式识别研究所	6	30	2.0	5.0