[发明专利]基于在线学习渐消因子的扩展卡尔曼滤波方法有效
| 申请号： | 201910419234.2 | 申请日： | 2019-05-20 |
| 公开（公告）号： | CN110110475B | 公开（公告）日： | 2023-08-22 |
| 发明（设计）人： | 文成林;唐兵 | 申请（专利权）人： | 杭州电子科技大学 |
| 主分类号： | G06F17/16 | 分类号： | G06F17/16;G06F17/11;G06F17/18 |
| 代理公司： | 浙江千克知识产权代理有限公司 33246 | 代理人： | 周希良 |
| 地址： | 310018 浙*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于在线学习渐消因子的扩展卡尔曼滤波方法。本发明先引用了强跟踪中渐消因子的思想，通过对渐消因子进行一定量的遍历算法，达到更新状态预测误差协方差的效果。进而在线调节增益阵，用以获取不同的状态估计值，将更新后的状态估计值代替当前时刻的状态预测值，并得到更新后的观测预测值，将更新后的观测预测值与观测值进行对比，得到残差信息，对所有的残差信息取绝对值，并将绝对值化后的最小残差所对应的渐消因子提取，以该渐消因子为中心，继续进行下一级的遍历，直到三级遍历结束后返回最终所得到的渐消因子，并将该渐消因子对应的滤波估计值作为当前时刻的滤波估计值。本发明方法相比于强跟踪滤波而言，有着更好的滤波精度，且能在线更新，具有一定的实用性。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 在线 学习 因子 扩展 卡尔 滤波 方法 | ||
【主权项】：
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