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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
' p4 ~/ b" z* ]" }" s! E2 \
, p: m5 U  l  K, _* @0 \4 `$ K
  • 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
      G  ]+ C' A3 e/ J: y5 Q
2 k: Z. Q3 g( a7 Q4 o) j, L5 u
1 b! v; k* r1 U9 }7 a
3 j& g2 n1 O& J9 u4 A7 a- N% m% }
问题:卡尔曼滤波最优的条件?
$ ~+ Z( t4 v* t) v% K1 s/ m模型精确,统计特性已知。
: Z3 \* O7 A0 k1 `  P否则滤波易发散。
; I, H5 n+ `' b. j
  }) k: |& T0 K. O- y$ C) G+ F& x/ a& _

2 r8 ^  P5 x- y9 F% q& N" y内容提要2 E( u0 u  R, T& g+ D1 ?' s
; v$ F- Q% `6 o  s1 F
: O+ i' }: r$ ]1 S$ D. n
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 q$ J0 ^# ?* L( u9 H1 E: u2 k, o6 {. B" h( i$ ]. f) V
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。
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