【摘 要】
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针对优化卡尔曼滤波算法(optimized Kalman filter,OKF)中的目标函数选择问题,设计了两种适用于OKF算法优化的目标函数,证明了这两种目标函数是最优的,即当目标函数取最小值
【机 构】
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国防科技大学机电工程与自动化学院,91065部队教研部
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针对优化卡尔曼滤波算法(optimized Kalman filter,OKF)中的目标函数选择问题,设计了两种适用于OKF算法优化的目标函数,证明了这两种目标函数是最优的,即当目标函数取最小值时,OKF算法中的滤波估计值Hkx⌒k|*k-1是(或概率意义下)系统真实状态Hkxk的最优估计。把上述目标函数应用于多模型卡尔曼滤波算法(multiple model adaptive Kalman filter,MM-AKF)中,设计了一种优化多模型卡尔曼滤波算法(optimizedmultiple model adaptive Kalman filter,OMM-AKF),OMM-AKF算法能够根据目标函数优化子滤波器的滤波估计值权值,从而能够得到系统真实状态的较优估计值。最后,通过仿真验证了上述理论的正确性和方法的有效性。
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