|
|||||
|
|
| 带有量测数据丢失的虚观测鲁棒卡尔曼滤波算法 | |
| 作者单位： | ;1.海军工程大学兵器工程系 |
| 摘 要： | 针对传感器量测数据丢失的卡尔曼(Kalman)滤波问题进行了研究,提出了一种基于虚观测值的鲁棒卡尔曼滤波算法,针对伯努利(Bernoulli)分布描述的量测数据丢失的模型,充分利用当前时刻的先验信息,应用趋势移动平均法来预估构造丢失数据时刻的虚观测值,建立了等效的传感器量测模型.利用鲁棒卡尔曼滤波方法来消除预测偏差较大的虚观测值对目标跟踪的影响,从而达到对目标的稳健跟踪.仿真实例说明了该算法能在量测数据丢失的情况下对目标进行有效的跟踪,跟踪精度高于跳变线性系统的卡尔曼滤波算法. |
| 关 键 词： | 量测数据丢失 卡尔曼(Kalman)滤波 虚观测值 伯努利分布 跳变线性系统 |
Virtual observation robust Kalman filter algorithm with missing measurement |
|
| Abstract: | |
| Keywords: | |
| 本文献已被 CNKI 等数据库收录！ | |