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卡尔曼滤波器的发散抑制方法

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发表于 2020-1-15 11:27 | 只看该作者 回帖奖励 |倒序浏览 |阅读模式

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第7章  卡尔曼滤波器的发散抑制方法
6 v" Q0 |, ]' M3 H" a1 @7 X# H5 p+ a3 `
  • 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
    2 ]# S1 V9 m) e  J) [; L
1 E* ?7 m3 I/ E, @7 r  N
$ z, U5 s% M4 D' L: y

; G( x! f5 o: P) E" o0 ?2 M8 O问题:卡尔曼滤波最优的条件?
/ O6 o, c# g6 f$ t: }模型精确,统计特性已知。
' w! B; u7 J; I# d否则滤波易发散。
8 X% X- b0 r1 X! u2 z$ |- u7 O6 I+ T6 m. K5 @

4 C) Y$ @0 B+ o+ m" `8 y6 E7 q2 C% i
内容提要/ t( o6 @+ ?, J5 }# s1 L8 O
: t5 |4 W' q% k4 Y
' [- ^5 J5 [& ], R0 i
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。6 L# z( j  I7 Y' s
; B+ P5 f9 K6 a& a  v2 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。. J) W7 b' d! k( q( z

6 w4 i; O+ R! G1 ?5 C/ R0 s! T
# B  R% U- G$ k
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