自适应卡尔曼滤波算法:系统噪声与观测噪声的实时估计
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更新于2024-10-31
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本文主要探讨的是"一类线性系统卡尔曼滤波器自适应算法",这是一种针对实际线性系统中系统噪声方差和观测噪声方差未知问题的创新解决方案。传统的卡尔曼滤波算法假设这些噪声参数是已知的,但在许多实际应用中,这种假设并不总是成立,例如在信号处理、控制系统或导航系统中,噪声特性可能会随时间变化或者难以精确测量。
作者提出的自适应算法的关键在于利用新息序列的方差进行在线估计。新息序列是指在卡尔曼滤波过程中接收到的新数据与旧估计之间的差异。通过监测新息的统计特性,该算法能够在系统的运行过程中不断调整和优化对系统噪声方差(process noise variance)和观测噪声方差(measurement noise variance)的估计。这种方法的优势在于,即使初始时噪声参数估计不准确,也能通过持续的反馈机制逐渐逼近真实值,从而提高滤波性能。
系统模拟的结果表明,这种自适应算法具有良好的收敛性,即它能够稳定地估计出实际的系统噪声和观测噪声水平,且收敛速度相较于传统卡尔曼滤波来说更快。这意味着在实际应用中,使用这种自适应算法可以减少对噪声参数精确知识的依赖,提高了滤波器的鲁棒性和适应性。
文章还提到了研究的背景,即解决实际系统中的噪声不确定性问题对于保持系统稳定性、准确性和可靠性的重要性。同时,关键词"卡尔曼滤波"、"白噪声"和"自适应"突出了论文的核心技术,展示了其在控制理论和信号处理领域内的应用价值。
这篇文章提供了一种实用的方法来处理线性系统中的不确定性和动态噪声,为现代信息技术系统的设计和优化提供了新的思路和技术支持。
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