【摘 要】
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扩展卡尔曼滤波已被广泛地应用到工程实际等各领域,但是此算法因假设过程噪声固定而带来误差,精度不高?研究了一种改进的EKF算法,主要通过假设过程噪声由滤波结果和观测结果
【机 构】
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河南理工大学计算机科学与技术学院,河南理工大学物理与电子信息学院
【基金项目】
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河南省教育厅高校重点应用研究计划基金项目(13150051),河南省教育厅高校博士基金项目(6609007023).
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扩展卡尔曼滤波已被广泛地应用到工程实际等各领域,但是此算法因假设过程噪声固定而带来误差,精度不高?研究了一种改进的EKF算法,主要通过假设过程噪声由滤波结果和观测结果得到,再用差分进化算法对所得到的过程噪声方差进行最优化选择来提高滤波精度,通过Matlab对算法进行验证,并与EKF滤波效果、无迹卡尔曼滤波效果进行比较,结果表明,改进的扩展卡尔曼滤波算法减小了状态估计偏差,获得了比较理想的滤波效果,提高了滤波精度.
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