【摘 要】
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针对自适应Kalman滤波中测量噪声统计特性估计问题,提出了一种基于α-β-γ滤波和二阶互差分的测量噪声方差估计算法。该算法通过α-β-γ滤波器构造测量信号的虚拟冗余观测
【机 构】
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北京航空航天大学,北京航天自动控制研究所
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针对自适应Kalman滤波中测量噪声统计特性估计问题,提出了一种基于α-β-γ滤波和二阶互差分的测量噪声方差估计算法。该算法通过α-β-γ滤波器构造测量信号的虚拟冗余观测序列,将只适用于冗余测量条件下的二阶互差分算法推广到单一测量。在此基础上,通过对数据的选择和对α-β-γ滤波器的优化,达到提高计算精度的目的。仿真实验结果表明,相对于通过经典的自适应Kalman滤波算法计算测量噪声方差,该算法估计测量噪声方差精度更高,能够有效抑制滤波发散。
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