非線性信息濾波算法研究.pdf

1、現(xiàn)實生活中的很多問題都可以用非線性隨機系統(tǒng)模型進行描述，如：火箭的制導(dǎo)與控制、雷達(dá)探測、衛(wèi)星軌道和姿態(tài)估計等，而非線性濾波技術(shù)就是對非線性隨機系統(tǒng)的最優(yōu)狀態(tài)估計。對于非線性隨機系統(tǒng)，信息濾波具有狀態(tài)估計方程簡單、直接傳播系統(tǒng)方差矩陣的逆矩陣的優(yōu)點。如何提高信息濾波算法的估計精度，是信息濾波的研究熱點之一。本文提出了幾種非線性信息濾波算法，提高了原有算法的估計性能。主要研究工作如下：
　　1.平方根濾波可提高算法的估計精度和數(shù)值穩(wěn)定

2、性，與球面單形徑向Kalman濾波結(jié)合，提出了平方根球面單形徑向Kalman濾波算法。新算法利用球面單形徑向準(zhǔn)則進行積分點的選取和相應(yīng)權(quán)值的計算，在時間更新步和量測更新步利用方差矩陣的平方根因子進行傳播，提高了算法的穩(wěn)定性和估計精度；將該算法與信息濾波算法結(jié)合，提出了平方根球面單形徑向信息濾波算法。3維洛倫茲系統(tǒng)的仿真實驗和兩個永磁同步機的多傳感器融合實驗表明，新算法有更高的估計精度和更好的穩(wěn)定性，提高了融合結(jié)果的精度和數(shù)值穩(wěn)定性；針對

3、特定的非線性-線性組合系統(tǒng)，對平方根球面單形徑向信息濾波算法進行改進，提出了非線性-線性平方根球面單形徑向信息濾波算法。新算法僅在時間更新步采用球面單形徑向準(zhǔn)則進行積分點的選取，在量測更新步不需要積分點的計算，減少了計算量。仿真結(jié)果表明，在估計性能與平方根球面單形徑向信息濾波算法相近的情況下，新算法縮短了運行時間。
　　基于強跟蹤濾波對模型不準(zhǔn)確或有不良量測的系統(tǒng)具有較強的魯棒性，分別提出了強跟蹤平方根球面單形徑向Kalman濾波

4、算法和強跟蹤平方根球面單形徑向信息濾波算法。通過引入時變漸消因子對誤差方差矩陣進行實時更新，再利用更新后的值進行量測更新和濾波更新。仿真結(jié)果表明，新算法可以有效地提高系統(tǒng)狀態(tài)的估計精度。
　　2.針對非線性系統(tǒng)所含噪聲為非高斯或噪聲狀態(tài)不確定的情況，H∞濾波估計效果較好。將H∞濾波與平方根球面單形徑向信息濾波結(jié)合，提出了平方根球面單形徑向H∞信息濾波算法。對于高斯低噪聲、高斯高噪聲、非高斯低噪聲、非高斯高噪聲及多傳感器融合系統(tǒng)的仿