自適應高階容積H∞濾波算法在目標跟蹤中的應用
摘要：為了改善傳統容積卡爾曼濾波器(CKF)的濾波性能,將高階容積卡爾曼濾波算法與非線性H∞魯棒濾波算法相結合,提出一種自適應高階容積H∞濾波算法(AHCHF)。該算法引入數值穩定性更強的奇異值分解方法(SVD)替換傳統的Cholesky分解;同時將H∞魯棒濾波的思想應用于高階容積卡爾曼濾波;并基于新息與約束水平反比的關系,對約束水平γ值進行自適應選取,兼顧了濾波精度和系統的魯棒性。仿真結果表明:相比于傳統CKF算法和高階CKF算法,AHCHF算法具有更高的濾波精度和魯棒性。
注: 保護知識產權,如需閱讀全文請聯系化工自動化及儀表雜志社
相關推薦
更多
