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有色噪声下的不敏卡尔曼滤波器

熊伟 陈立奎 何友 张晶炜

熊伟, 陈立奎, 何友, 张晶炜. 有色噪声下的不敏卡尔曼滤波器[J]. 电子与信息学报, 2007, 29(3): 598-600. doi: 10.3724/SP.J.1146.2005.00975
引用本文: 熊伟, 陈立奎, 何友, 张晶炜. 有色噪声下的不敏卡尔曼滤波器[J]. 电子与信息学报, 2007, 29(3): 598-600. doi: 10.3724/SP.J.1146.2005.00975
Xiong Wei, Chen Li-kui, He You, Zhang Jing-wei . Unscented Kalman Filter with Colored Noise[J]. Journal of Electronics & Information Technology, 2007, 29(3): 598-600. doi: 10.3724/SP.J.1146.2005.00975
Citation: Xiong Wei, Chen Li-kui, He You, Zhang Jing-wei . Unscented Kalman Filter with Colored Noise[J]. Journal of Electronics & Information Technology, 2007, 29(3): 598-600. doi: 10.3724/SP.J.1146.2005.00975

有色噪声下的不敏卡尔曼滤波器

doi: 10.3724/SP.J.1146.2005.00975
基金项目: 

国家自然科学基金(60172033), 全国优秀博士论文作者专项基金(2000036)和高校骨干教师基金(3240)资助课题

Unscented Kalman Filter with Colored Noise

  • 摘要: 有色噪声干扰情况下非线性系统的状态估计是许多实际工程需要解决的问题。通常的方法是利用扩展卡尔曼滤波方法将非线性系统线性化后,再利用线性系统的方法对有色噪声系统进行估计。然而,模型的线性化误差往往会严重影响最终的滤波精度,甚至导致滤波发散。为了避免此类误差,先通过对测量方程进行变换的方法,将观测方程的有色噪声转换为白噪声后,再利用不敏卡尔曼滤波方法,对系统的状态进行估计。虽然,该方法也需要对观测方程进行线性化,但是由于此线性化过程是在求解新量测方程的测量误差中进行,因此对系统的误差影响不是很大。仿真结果表明新方法能够有效地对有色噪声环境下系统的状态进行估计,性能要优于现有的一些基于EKF的方法。
  • [1] Bar-shalom Y and Fortmann T E. Tracking and Data Association. New York, Academic press, 1988, Chapter 3. [2] Arthur G O, et al.. Decentralized Estimation and Control for Multisensor Systems. CRC Press, 1998, Chapter 2. [3] 周宏仁, 敬忠良, 王培得. 机动目标跟踪. 北京: 国防工业出版社, 1991: 42-25. [4] 何友, 王国宏, 陆大琻, 彭应宁. 多传感器信息融合及应用. 北京: 电子工业出版社, 2000, 第2章. [5] Zhou D H and Frank P M. Strong tracking filtering of nonlin-ear time-varying stochastic systems with coloured noise: Application to parameter estimation and empirical robust-nessanalysis[J].Int.J.Control.1996, 65(2):295-307 [6] 柯晶, 钱积新. 加性复合有色噪声干扰下的强跟踪滤波器. 仪器仪表学报, 2003, 24(1): 19-22. Ke Jing and Qian Ji-xin. Strong tracking filter with additive combined colored noise. Chinese Journal of Scientific Instrument, 2003, 24(1): 19-22. [7] Julier S J and Uhlmann J K. A new extension of the Kalman filter to nonlinear systems. SPIE, 1997, 3068: 182~193. [8] Julier S J and Uhlmann J K. A new method for the nonlinear transformation of means and covariances in filters and estimators. IEEE Trans. on AC, 2000, 45(3): 477~482. [9] Merwe R and E A Wan. Efficient derivative-free Kalman filters for online learning, In European Symposium on Artificial Neural Networks (ESANN), Bruges, Belgium, 2001: 205~210. [10] Joseph J and LaViola Jr. A comparison of unscented and extended Kalman filtering for estimating quaternion motion. In the Proceedings of the 2003 American Control Conference, Colorado, 2003: 2435~2440. Lingji Chen, Sanjeev Seereeram, and Raman K M. Unscented kalman filter for multiple spacecraft formation flying. In the Proceedings of the 2003 American Control Conference, Colorado, 2003: 1752~1757. [11] 王淑一, 程杨, 杨涤, 崔祜涛. UKF方法及其在方位跟踪问题中的应用. 飞行力学, 2003, 21(2): 59~62. Wang Shu-yi, Cheng Yang, and Yang Di, et al.. UKF and its application to bearings-only tracking problem. Flight Dynamics, 2003, 21(2): 59~62. [12] 王志胜. 信息融合估计理论及其在航天器控制中的应用研究. [博士论文], 西安: 西北工业大学, 2002. [13] 顾晓辉, 王晓鸣, 张庆, 赵有守. 有色噪声背景下直升机航迹滤波与预估的研究. 探测与控制学报, 2000, 22(4): 49~53. Gu Xiao-hui, Wang Xiao-ming, and Zhang Qing, et al.. Study on the filtration and forecast of helicopter tracks under color noise background. Journal of Detection Control, 2000, 22(4): 49~53. [14] 张士峰. 有色观测噪声下的目标跟踪问题. 飞行器测控技术, 1998, 17(2): 20~24. [15] 袁天鑫. 最佳估计原理. 北京: 国防工业出版社, 1980: 88~95. [16] 熊伟, 何友, 张晶炜. 修正的概率数据互联算法. 海军航空工程学院学报, 2004, 19(3): 309-311. Xiong Wei, He You, and Zhang Jing-wei. A modified probabilistic data association algorithm. Journal of Naval Aeronautical Engineering Istitute, 2004, 19(3): 309-311.
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出版历程
  • 收稿日期:  2005-08-09
  • 修回日期:  2006-03-27
  • 刊出日期:  2007-03-19

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