无迹卡尔曼滤波衰减记忆算法研究

doi:10.13474/j.cnki.11-2246.2015.368

测绘通报 ›› 2015, Vol. 0 ›› Issue (12): 20-22.doi: 10.13474/j.cnki.11-2246.2015.368

无迹卡尔曼滤波衰减记忆算法研究

王仁¹, 赵长胜¹, 夏志浩², 谭兴龙³, 孙鹏¹

1. 江苏师范大学城建与环境学部, 江苏徐州 221116;
2. 常州金坛区规划局, 江苏常州 213200;
3. 江苏师范大学测绘学院, 江苏徐州 221116

收稿日期:2014-09-25 出版日期:2015-12-25 发布日期:2015-12-30
通讯作者: 赵长胜
作者简介:王仁(1990-),男,硕士生,主要研究方向为GNSS数据处理理论及应用。E-mail:wangr1990322@163.com
基金资助:
国家自然科学基金(41174032);江苏省自然科学基金(BK20150236);江苏师范大学研究生科研创新计划重点项目(2015YZD004)

Study of Attenuation Memory Unscented Kalman Filtering Algorithm

WANG Ren¹, ZHAO Changsheng¹, XIA Zhihao², TAN Xinglong³, SUN Peng¹

Received:2014-09-25 Online:2015-12-25 Published:2015-12-30

摘要/Abstract

摘要：

无迹卡尔曼滤波算法作为典型的卡尔曼滤波改进算法,有效地解决了线性化时高阶项的舍弃误差和强非线性模型的无法线性化问题。但是常规的无迹卡尔曼滤波对旧的数据和当前数据的利用率是相同的,很容易导致滤波的发散。通过引进衰减因子加强了对当前数据的利用,降低了旧数据对滤波结果的影响。本文基于此提出了衰减记忆无迹卡尔曼滤波算法,并对衰减因子的确定进行了分析。仿真试验分析表明,衰减记忆无迹卡尔曼滤波算法能够提高滤波结果的精度。

中图分类号:

P228

王仁, 赵长胜, 夏志浩, 谭兴龙, 孙鹏. 无迹卡尔曼滤波衰减记忆算法研究[J]. 测绘通报, 2015, 0(12): 20-22.

WANG Ren, ZHAO Changsheng, XIA Zhihao, TAN Xinglong, SUN Peng. Study of Attenuation Memory Unscented Kalman Filtering Algorithm[J]. 测绘通报, 2015, 0(12): 20-22.

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无迹卡尔曼滤波衰减记忆算法研究

Study of Attenuation Memory Unscented Kalman Filtering Algorithm

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