神经网络自适应卡尔曼滤波：新息方法与性能提升

"基于新息的神经网络自适应卡尔曼滤波 (2011年)" 在信息技术领域，卡尔曼滤波是一种广泛应用的估计理论方法，主要用于处理动态系统的不确定性。它依赖于系统的线性模型和高斯噪声假设，通过递归方式更新状态估计，以达到最小化估计误差平方和的目标。然而，卡尔曼滤波器的性能很大程度上取决于对系统模型和噪声特性的准确预知。在实际应用中，这些预设参数往往难以精确获取，从而影响滤波效果。 该研究由李忠良、陈卫兵等人发表在2011年的《湖南工业大学学报》上，提出了一种基于新息的神经网络自适应卡尔曼滤波算法。他们利用反向传播（BP）神经网络来识别系统，从而获得更精确的系统状态方程。这种方法解决了传统卡尔曼滤波中对系统模型精确度依赖过高的问题。 神经网络在其中的作用是通过学习和调整其权重，以模拟系统的动态行为，提高模型的适应性。在卡尔曼滤波过程中，过程噪声和测量噪声的协方差矩阵是关键参数，它们的准确估计对滤波性能至关重要。传统的做法是预先设定这些参数，但新提出的算法利用每次迭代的新观测信息（即“新息”）来自适应地估计这些噪声协方差矩阵，提高了滤波的自适应性和准确性。 通过Matlab仿真实验，该文对比了改进的卡尔曼滤波算法和传统算法的性能。结果显示，改进后的算法能够获得与原始信号高度一致的输出，有效地抑制了噪声，而且在不需要精确数学模型的情况下也能表现出良好的滤波效果。这表明，基于新息的神经网络自适应卡尔曼滤波算法具有较高的实用价值和广泛的应用前景，特别是在那些系统模型难以精确描述或噪声特性难以预知的复杂环境中。 关键词：神经网络、卡尔曼滤波、新息 中图分类号：TP312 文献标志码：A 文章编号：1673—9833(2011)01--0105—04 这一研究为实际工程问题中的滤波提供了新的思路，尤其是在系统模型不确定或者噪声特性难以确定的情况下，这种自适应的卡尔曼滤波算法能够提供更加稳定和准确的估计，对于信号处理和控制系统的优化设计具有重要意义。