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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2 i7 t. z  ^/ E% E: f* n* _! f. q
8 M' [* Q4 i. Z3 e0 H
  • 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: N) b/ j- H6 c% A1 c

( p5 a4 f: ~) `# ?% v$ w0 ^# g% v
+ g# d/ F- G- G
' z' [5 K3 |9 q! g问题:卡尔曼滤波最优的条件?1 [6 k2 y) F+ o9 `) R% a
模型精确,统计特性已知。# ^% p- y& b# X0 N5 ~7 y
否则滤波易发散。
. y$ P: g4 Y" ~) q; G3 \% p! Y+ ?8 {' \0 j- c# ]5 q& F1 d8 P

' Z6 j: I' u7 \) [& t8 w/ e7 O9 H& h
内容提要# P2 \3 p0 ~; o/ y2 v- h: W7 ?" d

# f  ^  G1 L! M5 D4 r8 e6 M' w& E, A
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。" q7 Y+ s/ r% Y3 U6 c

7 [! B; j) D4 t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。2 J9 z( j' k2 o4 @
7 T6 L$ G. b2 d& t: [. m
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发表于 2020-1-15 18:00 | 只看该作者
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