文档名：一种鲁棒的β扩展卡尔曼滤波算法
摘要：近年来针对非线性运动目标跟踪问题,多种卡尔曼滤波(KF)改进算法通过近似非线性函数的输出、均值和方差等方法提高对非线性运动的适应性.然而,现有改进算法过度追求对非线性运动的适应性,容易受到噪声干扰、产生过度拟合,为此,从误差上界约束的角度提出了一种鲁棒的β扩展KF(β-EKF)算法.在利用泰勒近似非线性函数输出的基础上,提出对估计观测值与实际观测值的误差进行鲁棒性阈值控制,实现对目标状态估值的自适应修正,不仅能提高模型对噪声的鲁棒性,而且能提高状态修正的准确性.通过超宽带(UWB)室内定位仿真系统对算法性能进行验证,结果表明:相较于EKF、自适应渐消有偏EKF(AFEKF)、无迹KF(UKF)等算法,本文算法在非线性运动目标上能获得更鲁棒的跟踪结果,且算法的平均性能有26％的提升.
作者：董宇 逯暄 彭甫镕 张婷 Author：DONGYu LUXuan PENGFurong ZHANGTing
作者单位：山西大学物理电子工程学院,山西太原030006山西大学大数据科学与产业研究院,山西太原030006
刊名：传感器与微系统 ISTICPKU
Journal：TransducerandMicrosystemTechnologies
年，卷(期)：2023, 42(3)
分类号：TN96
关键词：卡尔曼滤波 非线性目标跟踪 鲁棒性 超宽带室内定位
机标分类号：TN96TM912TP301.6
在线出版日期：2023年3月27日
基金项目：国家自然科学基金，山西省基础研究计划资助项目一种鲁棒的β扩展卡尔曼滤波算法[
期刊论文] 传感器与微系统--2023, 42(3)董宇 逯暄 彭甫镕 张婷近年来针对非线性运动目标跟踪问题,多种卡尔曼滤波(KF)改进算法通过近似非线性函数的输出、均值和方差等方法提高对非线性运动的适应性.然而,现有改进算法过度追求对非线性运动的适应性,容易受到噪声干扰、产生过度拟合,...参考文献和引证文献
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