|
|
EDA365欢迎您登录！
您需要 登录 才可以下载或查看，没有帐号？注册
x
第7章 卡尔曼滤波器的发散抑制方法
; C, e& p& E+ l; r
9 r* t% q8 \7 [7 q: ~, [- 滤波的发散现象
- 限定增益滤波
- 误差方差阵加权滤波
- 衰减记忆滤波
- 限定记忆滤波
- 增广状态滤波
- 平方根滤波
" W2 a( D6 m( b2 h2 C" S
0 C' j2 S; n& I* U [6 ]) {. j) E0 V0 b) e, {: l
2 Q; J% P4 `2 x. J' K2 a) {
问题:卡尔曼滤波最优的条件?3 l, ?. L+ q; I4 J+ T3 h3 M) n
模型精确，统计特性已知。1 B3 w- v# c( ]( N q1 s4 D
否则滤波易发散。! R# z) B8 ]* g
; t6 i) C! _7 H: Q/ E2 R6 u0 {6 z
4 g7 _1 R' m7 p2 Y3 L
1 n% g' N5 L5 a5 ]- H% {
内容提要
; I$ e! Z) E: ^% h% T2 P( C
' S" _1 q0 s, d, V8 s/ T7 R' h$ d$ k; f4 v2 H/ ^
针对卡尔曼滤波的发散问题，讨论了若干抑制滤波发散的方法。对于模型误差导致的发散，可以通过直接和间接限定增益的方法增强新测量数据的作用，如限定增益滤波、误差方差阵加权滤波;可以增加新数据的比重，减小旧数据的比重，如衰减记忆滤波和限定记忆滤波;也可以将模型误差作为状态的一-部分而估计，即增广状态滤波。+ w" Z' ?6 B1 u! \: E. _
3 N& h+ p# ^& `& }9 t* I# W
对于计算发散，可以采用平方根滤波法，减小截断误差的影响。/ ^& T6 a# B$ }; m1 r
( P( F# m* s; ]+ p
; w# L R, U! D' {
& ^4 @( U( u1 B3 x# u( [
2 K# A0 n6 C) B/ d3 a1 r' d# \ ~8 t% R8 Y3 K k
; j8 h; e8 C; z& Y L
+ Z8 A1 x5 ]/ e, Z- k# L
" B# p; H! _* J n8 z: e8 Z' ~5 q5 z/ z3 j* j1 k2 j
|
|
/1 
发表于 2020-1-15 11:27
收藏
淘帖
支持！
反对！