卡爾曼濾波在模型參數(shù)估計中的應(yīng)用.pdf

1、在眾多的模型參數(shù)估計算法中，卡爾曼濾波以其較強(qiáng)的噪聲抑制能力正受到越來越多的重視。本文將卡爾曼濾波應(yīng)用于模型參數(shù)估計中，主要有兩個應(yīng)用領(lǐng)域：一個是用于超聲波回波渡越時間（TimeOfFlight，TOF）的估計。由于超聲波易受外界噪聲的影響，從而導(dǎo)致其回波前沿到達(dá)時間難于精確確定。本文采用已有的單回波包絡(luò)經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ妥鳛槌暡ɑ夭ǖ陌j(luò)模型，并以此推導(dǎo)出適用于雙回波重疊的超聲波包絡(luò)經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ?。分別利用擴(kuò)展卡爾曼濾波和無跡卡爾曼濾波在單回波和雙

2、回波重疊兩種情況下對渡越時間進(jìn)行估計，分析估計誤差，比較兩種方法的估計結(jié)果；另一個是用于多功能傳感器模型的參數(shù)估計。由于多功能傳感器同時敏感多個物理量，從而導(dǎo)致其輸入輸出關(guān)系難以用現(xiàn)有的物理理論加以描述。本文采用Takagi-Sugeno（T-S）模糊模型作為數(shù)學(xué)模型，在非線性較大和較小兩種情況下，利用減法聚類生成初始參數(shù)和結(jié)構(gòu)，利用擴(kuò)展卡爾曼濾波對傳感器模擬網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行逆向建模和參數(shù)估計。
　　本文簡要介紹了傳統(tǒng)卡爾曼濾波算法（Ka