基于模糊卡尔曼滤波量测噪声自适应校正的方法研究

作者:马野;王孝通;付建国 刊名:中国惯性技术学报 上传者:郑代贵

【摘要】针对噪声的统计特性与实际不符时滤波器发散的现象,提出了一种适用于导航、制导以及其它控制系统的模糊自适应卡尔曼滤波器。基于模糊规则自适应改变测量噪声方差R,实现滤波器参数的在线改进,以缩小实际的滤波误差,提高滤波精度。

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第 13 卷第 2 期 中国惯性技术学报 2005 年 4 月 文章编号:1005-6734(2005)02-0024-03 基于模糊卡尔曼滤波量测噪声自适应校正的方法研究 马 野,王孝通,付建国 (大连舰艇学院,大连 116018) 摘要:针对噪声的统计特性与实际不符时滤波器发散的现象,提出了一种适用于导航、制导以及其它控制系统的模糊自适应卡尔曼滤波器。基于模糊规则自适应改变测量噪声方差 R,实现滤波器参数的在线改进,以缩小实际的滤波误差,提高滤波精度。 关 键 词:模糊卡尔曼滤波;自适应;发散;模糊逻辑;误差估计 中图分类号:U666.1 文献标识码:A Adaptive Adjustment Based on Measurement Noise of Fuzzy Kalman Filtering MA Ye, WANG Xiao-tong, FU Jan-guo (Dalian Naval Academy, Dalian 116018, China) Abstract: In view of the divergence phenomenon when noise processes of a filter and its actual behavior do not agree, an algorithm for adaptive fuzzy Kalman filtering is presented. It can be applied in navigation, guidance, and other control system. The fuzzy logic adaptive system is used to adjust the measurement noise covariance and on-line improve filter’s parameters. The method can effectively reduce the actual filtering error and improve the accuracy. Key words: fuzzy Kalman filtering; adaptive; divergence; fuzzy logic; error estimate 0 引 言 在许多工程领域,卡尔曼滤波以其广泛的适用性和递推算法获得了极大的成功。对于随机线性系统,当模型准确且系统过程噪声和观测噪声为高斯白噪声序列,方差已知时,Kalman 滤波有近似完美的效果。但在实际系统中,对系统模型的准确性和噪声的统计特性及相关的假设,有时并不能得到满足。如,舰船在航行中,随时会受到风、浪、流等随机扰动的干扰,而且舰船导航系统中的各种导航传感器具有短时精度高,长期工作存在累积误差的特点,因此基于标准 Kalman 滤波的递推算法会出现估计精度降低甚至滤波器发散等现象。为了保证精确导航与定位,我们提出了一种模糊自适应滤波算法,并针对观测噪声未知的情况进行仿真。仿真结果表明,此方法有利于防止滤波器发散,且估计精度高。 1 模糊卡尔曼滤波器模型结构 1.1 系统方程 将随机系统看作为线性定常系统,即: ( ) ( 1) ( 1)k k k−− =+ ΦΓ X X W , ( | 0) (0) kk= =XX ; ( ) ( ) ( )k k k = +y CX V (1) 收稿日期:2004-12-09 作者简介:马野(1966—),女,副教授、博士生,研究方向为神经网络模型及应用、智能控制、故障诊断

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