UKF算法及其改進算法的研究.pdf

1、由于卡爾曼濾波器具有結構簡單、性能最優(yōu)、易于被掌握和應用等一系列的優(yōu)點，其已被廣泛應用于狀態(tài)跟蹤和估計等科學領域。值得一提的是，由于其線性的推導和計算過程，決定了卡爾曼濾波器不能應用于非線性系統(tǒng)。然而，UKF（Unscented Kalman Filtering）濾波方法卻可以通過一組代表著均值和方差分布的采樣點來對非線性系統(tǒng)進行非線性計算，在不對非線性方程線性近似的條件下，達到線性卡爾曼濾波器的濾波性能。隨著UKF濾波器在非線性狀態(tài)估

2、計領域的不斷發(fā)展，越來越多的學者開始關注和研究UKF濾波方法。 本文主要研究的是UKF濾波方法的濾波性能、現(xiàn)存問題和改進方法。 首先，介紹和分析了幾種重要的UKF采樣策略。同時，提出了一種自適應比例采樣策略，并且進行仿真實驗證明了其有效性。然后，對該自適應采樣策略中的比例因子進行了有益的討論，并詳細研究了該采樣策略的適用范圍和優(yōu)缺點。 然后，詳細討論了存在模型誤差的UKF算法。為減小線性化誤差對非線性系統(tǒng)狀態(tài)估計