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基于最优定界椭球的扩展集员滤波算法研究

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成果类型:
期刊论文
作者:
何青;郑维荣;范金文
作者机构:
长沙理工大学电气与信息工程学院,湖南长沙,410114
[郑维荣; 何青; 范金文] 长沙理工大学
语种:
中文
关键词:
扩展集员滤波;区间分析;椭球近似;扩展卡尔曼滤波
关键词(英文):
interval analysis;ellipsoidal approximations;extended kalman filter(EKF)
期刊:
自动化技术与应用
ISSN:
1003-7241
年:
2015
卷:
34
期:
5
页码:
8-11+19
机构署名:
本校为第一机构
院系归属:
电气与信息工程学院
摘要:
针对噪声未知但有界的非线性系统,提出了一种基于最优定界椭球的扩展集员滤波算法。首先,对非线性状态方程和量测方程进行泰勒级数展开,采用区间分析方法对线性化误差进行外包定界,并通过椭球近似将其整合到系统噪声中;在此基础上通过预测步和滤波步两步过程来计算与量测和噪声边界近似相一致的待估计状态的可行集。以Duffing方程为例,与扩展卡尔曼滤波方法的仿真比较表明了该算法的精确性和鲁棒性。
摘要(英文):
An extended set membership filter algorithm based on optimal bounded ellipsoid for nonlinear system with unknown but bounded noises is proposed. The nonlinear state and observation equations are firstly expended in a Taylor series and interval analysis is used to outer-bound the linearization error, it is incorporated to the model noise by ellipsoidal approximations. A two-step prediction-correction procedure is proposed to compute the ellipsoidal feasible set of the estimated states corresponding to the measurement and noise boundary approxima...

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