一种考虑量测信号丢失的改进集合卡尔曼滤波估计方法

    公开(公告)号:CN105931130A

    公开(公告)日:2016-09-07

    申请号:CN201610226554.2

    申请日:2016-04-11

    CPC classification number: G06Q50/06 G06F17/5036

    Abstract: 本发明公开了一种考虑量测信号丢失的改进集合卡尔曼滤波估计方法。该方法首先采用二项分布建立了量测信号丢失的数学模型;然后,通过对现有的集合卡尔曼滤波状态估计方法进行改进,设计出了改进集合卡尔曼滤波状态估计算法。该算法因考虑了实际工程背景中广泛存在的量测信号丢失的情况,且简单易于实现,有效的解决了量测信号丢失下的非线性系统的状态估计和参数辨识问题,具有一定的工程应用价值。

    一种处理Lévy噪声的分数阶卡尔曼滤波方法

    公开(公告)号:CN105930640A

    公开(公告)日:2016-09-07

    申请号:CN201610226553.8

    申请日:2016-04-11

    CPC classification number: G16Z99/00

    Abstract: 本发明公开了一种处理Lévy噪声的分数阶卡尔曼滤波方法。首先,给出状态预测初值和预测误差协方差初值。接着,对Lévy噪声进行处理,计算当前时刻量测噪声协方差和当前时刻最优滤波增益。然后,利用当前时刻最优滤波增益和状态预测值计算当前时刻状态估计值,利用预测误差协方差计算当前时刻估计误差协方差,再利用当前时刻状态估计值和估计误差协方差计算当前时刻系统噪声协方差。最后,利用当前时刻状态估计值对下一时刻状态预测值进行更新,利用当前时刻估计误差协方差对下一时刻预测误差协方差进行更新。本发明能解决分数阶线性离散系统在非高斯噪声下的状态估计问题,而且易于与已有的状态估计软件相结合。

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