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基于极大似然估计的新息自适应滤波算法 被引量：13
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作者 张玉龙 王茁 杨巍 《传感器与微系统》 CSCD 2018年第1期141-144,共4页
针对噪声统计信息未知或时变情况下常规卡尔曼滤波估计精度下降甚至发散的问题,提出了一种基于极大似然估计的新息自适应滤波算法。算法对基于极大似然估计的常规新息协方差估值器进行限定记忆指数衰减加权修正,增加滑动窗口内新近新息... 针对噪声统计信息未知或时变情况下常规卡尔曼滤波估计精度下降甚至发散的问题,提出了一种基于极大似然估计的新息自适应滤波算法。算法对基于极大似然估计的常规新息协方差估值器进行限定记忆指数衰减加权修正,增加滑动窗口内新近新息协方差序列的利用权重;根据新息自适应原理,利用新息协方差估计值直接计算滤波增益矩阵,加快滤波器收敛速度的同时提高了滤波算法的估计精度。算法应用于捷联惯性导航系统/全球定位系统(SINS/GPS)组合导航系统,仿真实验表明:在噪声统计信息未知或时变情况下,算法具有更强的鲁棒性以及更高的滤波精度。 展开更多
关键词 极大似然估计 新息协方差估值器 限定记忆指数加权 自适应卡尔曼滤波
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