一种基于牛顿法的高斯非线性滤波器

作     者：李言武 张卫明 Li Yanwu;Zhang Weiming

作者机构：安徽工贸职业技术学院淮南232007 北京工业大学北京100124 

基　　金：北京市自然科学基金(1164022)资助项目 

出 版 物：《电子测量与仪器学报》 (Journal of Electronic Measurement and Instrumentation)

年 卷 期：2019年第31卷第6期

页      码：122-127页

摘      要：针对高斯型非线性滤波器在大初始估计误差和/或小量测误差条件下的估计性能恶化问题,提出一种新的高斯型非线性滤波器设计方法。从优化角度出发,将当前时刻状态视为未知参数,以高斯假设下状态-观测联合概率分布密度的对数作为代价函数,基于一阶线性化和牛顿下降方法推导了迭代观测更新方程,在此基础上设计了一种迭代型高斯非线性滤波器。通过典型仿真算例将所提算法与几种经典滤波器及近期提出的几种迭代型高斯滤波器进行了性能对比。结果表明,算法具有更好的收敛性和准确性,适于大初始误差条件下的非线性滤波问题。

主 题 词：牛顿法 联合概率密度 非线性滤波 高斯假设 

学科分类：11[军事学] 0810[工学-土木类] 1105[1105] 08[工学] 081002[081002] 081101[081101] 110503[110503] 0811[工学-水利类] 081102[081102] 

核心收录：

D　O　I：10.13382/j.jemi.B1901990

馆 藏 号：203706064...