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动态噪声特性未知系统的多模型自适应卡尔曼滤波
  • ISSN号:1001-053X
  • 期刊名称:北京科技大学学报
  • 时间:0
  • 页码:101-104
  • 语言:中文
  • 分类:TP273[自动化与计算机技术—控制科学与工程;自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
  • 作者机构:[1]北京科技大学信息工程学院,北京100083, [2]东北大学信息科学与工程学院,沈阳110004
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(No.60604002);北京市科技新星计划资助项目(No.2006823);北京科技大学422高层次引进人才计划资助项目;北京市教委共建重点学科资助项目(No.xk100080537).
  • 相关项目:非线性系统多模型自适应控制方法的研究
中文摘要:

针对常规自适应卡尔曼滤波器存在过渡过程差的问题,基于一个给定的指标切换函数,采用多个基于不同动态噪声协方差矩阵的卡尔曼滤波器和一个常规自适应卡尔曼滤波器共同组成多模型自适应卡尔曼滤波器.与常规自适应卡尔曼滤波器相比,多模型自适应卡尔曼滤波器可以在保持原有自适应滤波器性能的基础上极大地改善瞬态响应.

英文摘要:

To solve the bad transient response of a conventional adaptive Kalman filter, multiple Kalman filters based on different noise covariances and a conventional adaptive Kalman filter (AKF) were used to form a multiple model adaptive Kalman filter (MMAKF) by using a switching index function. Compared with a conventional AKF, the MMAKF could improve the transient response greatly without losing the characteristic of the conventional AKF.

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