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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
& T5 f  v, S" D# X4 @+ x# W- E: M. q7 N8 ~% B& f9 ^( H  M
  • 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5 x# W  n" O2 n6 V1 \# S

1 c  v  l0 z2 W4 x4 G2 ~6 t4 B/ |- c* A
+ v' g3 {% L- I" m1 e1 ^4 T: Q8 N( g- z. P- G
问题:卡尔曼滤波最优的条件?1 J- n2 V' ?7 L% w
模型精确,统计特性已知。
$ J; V- F2 O+ L否则滤波易发散。' W/ \0 Z# I' Y* u8 m3 y- Y
1 F% h! A! [  r: W6 Q7 o0 a1 ]

/ Q: ]/ W: ~9 b3 W( h' _3 V& U" U( |8 Q/ H
内容提要
0 Z. F* q" |6 U2 J0 w# S9 g- Q# V$ [; k7 F  s3 W
9 Q0 f9 j2 w+ F7 s" h! R
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。- W1 q- q. y) l: l' q# \/ Q
, z/ m, h' ^) c
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。
- H; R: {1 r' C9 H* ^# W* Q9 S- F, x. ]- x
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发表于 2020-1-15 18:00 | 只看该作者
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