基于新息的自适应增量Kalman滤波器

JOURNAL OF ELECTRONICS & INFORMATION TECHNOLOGY（2020）

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摘要

在一定环境条件下,当系统的量测方程没有进行验证或校准时,使用该量测方程往往会产生未知的系统误差,从而导致较大的滤波误差.增量方程的引入可以有效解决欠观测系统的状态估计问题.该文考虑带未知噪声统计的线性离散增量系统,首先提出一种基于新息的噪声统计估计算法.可以得到系统噪声统计的无偏估计.进而,提出一种新的增量系统自适应Kalman滤波算法.相比已有的自适应增量滤波算法,该文所提算法得到的状态估计精度更高.两个仿真实例证明了其有效性和可行性.

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关键词

Adaptive Kalman filtering,Incremental filters,Systems under poor observation condition,Incremental systems,Filtering accuracy

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