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摘要:
通过分析系统模型误差和预报残差对卡尔曼滤波的影响以及区间矩阵对滤波效果的影响,提出了在基于方差分量的自适应滤波器的基础上添加置信区间的方法来提高预测精度.一方面,自适应滤波器可以通过方差分量不断地校正伪观测值,克服了由于动态目标的机动性引起滤波发散的缺陷;另一方面,通过预测误差添加置信区间不仅可以修正状态,还能提供状态预测的范围.仿真结果表明,该算法的滤波效果优于基于传统的卡尔曼滤波算法的状态估计,适用于机动目标定位数据的实时处理.
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文献信息
篇名 基于自适应区间卡尔曼滤波的状态估计
来源期刊 北京信息科技大学学报(自然科学版) 学科 工学
关键词 卡尔曼滤波 自适应 置信区间 状态估计
年,卷(期) 2017,(6) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 24-28,33
页数 6页 分类号 TP391
字数 4528字 语种 中文
DOI 10.16508/j.cnki.11-5866/n.2017.06.006
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 罗倩 北京信息科技大学信息与通信工程学院 35 107 6.0 8.0
2 郭鹏飞 北京信息科技大学信息与通信工程学院 4 12 2.0 3.0
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研究主题发展历程
节点文献
卡尔曼滤波
自适应
置信区间
状态估计
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期刊影响力
北京信息科技大学学报(自然科学版)
双月刊
1674-6864
11-5866/N
大16开
北京市
1986
chi
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2043
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10
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