交互式容积卡尔曼滤波及其应用
Interaction cubature Kalman filter and its application作者机构：哈尔滨工业大学航天学院哈尔滨150001
出 版 物：《控制与决策》 (Control and Decision)
年 卷 期：2015年第30卷第9期
页 面：1660-1666页
核心收录：
学科分类：0820[工学-石油与天然气工程] 08[工学] 081105[工学-导航、制导与控制] 0835[工学-软件工程] 0802[工学-机械工程] 0811[工学-控制科学与工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）]
基 金：国家自然科学基金项目(61174037) 国家自然科学基金创新群体项目(61021002)
主 题：非线性滤波 容积卡尔曼滤波 极大后验估计 模型不确定性
摘 要：针对非线性系统模型参数未知情况下的状态估计问题,提出一种融合极大后验估计的交互式容积卡尔曼滤波算法(InCKF).该算法利用二阶斯特林插值公式和无迹变换对非线性函数的近似思想,实现对模型未知参数的确定,从而使滤波算法摆脱对模型参数精确已知的依赖,并通过容积卡尔曼滤波算法完成状态估计和量测更新.仿真结果表明,相比于经典的参数扩维方法,InCKF算法具有更高的精度和更强的数值稳定性.
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