文献类型：期刊文章

作　　者：孙妍[1] 鲁涤强[2] 陈启军[1]

机构地区：[1]同济大学电子与信息工程学院,上海201804 [2]同济大学磁浮交通工程技术研究中心,上海201804

出　　处：《华中科技大学学报（自然科学版）》

基　　金：国家自然科学基金资助项目(91120308);上海市科委基础研究重点资助项目(12JC1408800)

年　　份：2013

卷　　号：41

期　　号：S1

起止页码：451-454

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2011、CAS、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2013_2014、EI、IC、INSPEC、JST、MR、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、ZMATH、核心刊

摘　　要：提出了一种将强跟踪滤波算法和容积卡尔曼滤波算法相结合,建立了一种强跟踪CKF算法(STCKF).为了克服模型不准确时容积卡尔曼滤波精度下降问题,通过将强跟踪算法中的渐消因子引入到容积卡尔曼滤波(CKF)的时间更新方程和测量更新方程之中,从而有效地避免模型不准确造成的滤波性能下降.所提出的ST-CKF算法兼具STF鲁棒性强和CKF滤波精度高的优点.通过对一维、多维非线性系统仿真分析,验证了改进容积卡尔曼滤波比容积卡尔曼滤波效果更好.

关 键 词：非线性 强跟踪  容积卡尔曼滤波  模型不准确  强跟踪CKF  

分 类 号：TN713]