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Low-cost adaptive square-root cubature Kalman filter forsystems with process model uncertainty

Journal of Systems Engineering and Electronics 2016年第5期27卷 945-953页

作者： an zhang shuida bao wenhao bi yuan yuan School of Eelectronics and Information Northwestern Polytechnical University Xi’an 710072 China

A novel low-cost adaptive square-root cubature Kalmanfilter （LCASCKF） is proposed to enhance the robustness of processmodels while only increasing the computational load.*** is well-known that the Kalman filter cannot handle uncertainties ina process model, such as initial state estimation errors, parametermismatch and abrupt state changes. These uncertainties severelyaffect filter performance and may even provoke divergence. Astrong tracking filter （STF）, which utilizes a suboptimal fading factor,is an adaptive approach that is commonly adopted to solvethis problem. However, if the strong tracking SCKF （STSCKF）uses the same method as the extended Kalman filter （EKF） tointroduce the suboptimal fading factor, it greatly increases thecomputational load. To avoid this problem, a low-cost introductorymethod is proposed and a hypothesis testing theory is applied todetect uncertainties. The computational load.analysis is performedby counting the total number of floating-point operations and it isfound that the computational load.of LCASCKF is close to that ofSCKF. Experimental results prove that the LCASCKF performs aswell as STSCKF, while the increase in computational load.is muchlower than STSCKF.

关键词： square-root cubature Kalman filter strong tracking filter,robustness computational load.

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