相关噪声下非线性滤波及在动力定位中的应用

• 作者: 李恒 林孝工 梁坤 焦玉召
• 来源期刊: 控制理论与应用
• 关键词: 相关噪声 贝叶斯估计 容积卡尔曼滤波 动力定位
• 年，卷（期）: 2016,（8）
• 所属期刊栏目: 论文与报告
• 页码范围: 1081-1088
• 页数: 8页
• 分类号: U666.1
• 语种: 中文
• DOI: 10.7641/CTA.2016.50853

摘要

针对实际系统状态估计具有互相关噪声的情况,研究了互相关噪声下非线性系统状态估计问题.首先基于贝叶斯理论推导出新的互相关噪声下的贝叶斯估计算法.然后使用三阶球面径向基(spherical-radial)规则计算贝叶斯估计中的非线性积分,当噪声互相关时,基于扩展卡尔曼滤波的思想分别计算状态矩阵和观测矩阵的Jacobi矩阵,可得互相关噪声下的容积卡尔曼滤波(cubature Kalman filtering with one-step auto-correlated and two-step cross-correlated noise,CKF-CCN);当噪声不相关时,可得容积卡尔曼滤波(cubature Kalman filtering,CKF)及其平方根形式(SCKF).最后通过动力定位系统仿真实验,表明提出的CKF-CCN的估计精度要高于SCKF和仅考虑一步互相关的平方根容积卡尔曼滤波(SCKF-CN).

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	林孝工	哈尔滨工程大学自动化学院	23	168	8.0	12.0
2	焦玉召	哈尔滨工程大学自动化学院	3	4	1.0	2.0
3	李恒	哈尔滨工程大学自动化学院	13	17	2.0	3.0
4	梁坤	哈尔滨工程大学自动化学院	4	4	1.0	2.0