抗差自适应卡尔曼滤波
时间: 2023-10-18 10:06:16 浏览: 58
抗差自适应卡尔曼滤波(Robust Adaptive Kalman Filtering)是一种基于卡尔曼滤波的状态估计方法,可以有效地处理系统模型误差、传感器故障和外部干扰等问题,提高了状态估计的准确性和鲁棒性。
与传统的卡尔曼滤波相比,抗差自适应卡尔曼滤波采用自适应方法调整卡尔曼增益矩阵,同时引入 Huber 鲁棒损失函数,通过对测量噪声的鲁棒估计来提高滤波器的鲁棒性能。
相关问题
自适应卡尔曼滤波算法
自适应卡尔曼滤波算法是一种用于缓解环境干扰和模型异常对定位精度的影响的滤波方法。该算法主要包含抗差估计和自适应卡尔曼滤波两部分。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [抗差自适应卡尔曼滤波算法](https://blog.csdn.net/qq_41782151/article/details/118388177)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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变分贝叶斯自适应卡尔曼滤波
变分贝叶斯自适应卡尔曼滤波(Variational Bayesian Adaptive Kalman Filtering,VBAKF)是一种用于状态估计的滤波算法。它结合了变分贝叶斯推断和自适应卡尔曼滤波的思想,能够在非线性和非高斯系统中进行有效的状态估计。
VBAKF算法的核心思想是通过变分贝叶斯推断来近似计算后验概率分布,从而实现对系统状态的估计。与传统的卡尔曼滤波相比,VBAKF能够处理非线性系统,并且对于非高斯噪声和非高斯初始条件也具有较好的适应性。
VBAKF算法的主要步骤如下:
1. 初始化:设置初始状态和协方差矩阵。
2. 预测:根据系统模型和控制输入,预测下一时刻的状态和协方差。
3. 更新:根据观测数据,通过变分贝叶斯推断计算后验概率分布,并更新状态和协方差。
4. 重复预测和更新步骤,直到滤波结束。
VBAKF算法的优点是能够处理非线性和非高斯系统,并且具有较好的自适应性能。然而,由于需要进行变分贝叶斯推断,算法的计算复杂度较高,对计算资源要求较高。
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