基于Gauss-Hermite逼近的非线性加权观测融合无迹Kalman滤波器

• 作者: 孙书利 李云 郝钢
• 来源期刊: 自动化学报
• 关键词: 非线性系统 加权观测融合 Gauss-Hermite逼近 无迹Kalman滤波器
• 年，卷（期）: 2019,（3）
• 所属期刊栏目: 论文与报告
• 页码范围: 593-603
• 页数: 11页
• 字数: 8837字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16383/j.aas.c170534

摘要

对非线性多传感器系统,基于Gauss-Hermite逼近方法和加权最小二乘法,提出了一种具有普适性的非线性加权观测融合算法.该算法可将一个高维观测压缩为一个低维观测.在此基础上,结合无迹Kalman滤波器(Unscented Kalman filter,UKF),提出了非线性加权观测融合无迹Kalman滤波器(WMF (Weighted measurement fusion)-UKF).与集中式融合UKF (CMF (Centralized measurement fusion)-UKF)相比,该算法计算负担小且具有逼近的估计精度.特别是在传感器数量较大时,该算法在计算量上的优势更加明显.仿真例子验证了算法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孙书利	黑龙江大学电子工程学院	68	586	12.0	21.0
2	郝钢	黑龙江大学电子工程学院	18	134	6.0	11.0
3	李云	黑龙江大学电子工程学院	21	51	4.0	6.0