【摘 要】
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传统的扩展卡尔曼滤波算法在传感器的信号监测和处理中,存在着动态环境校准困难和信号突变收敛速度慢的问题。针对该问题,结合二阶泰勒展开式和高斯和,提出了基于高斯和的二
【基金项目】
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国家自然科学基金（61300288）, 江苏省六大人才高峰项目（2014-WLW-012）
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传统的扩展卡尔曼滤波算法在传感器的信号监测和处理中,存在着动态环境校准困难和信号突变收敛速度慢的问题。针对该问题,结合二阶泰勒展开式和高斯和,提出了基于高斯和的二阶扩展卡尔曼滤波算法。该算法首先将初始状态、过程和量测噪声一起近似为高斯和,接着利用二阶扩展卡尔曼滤波算法中的状态预测和状态更新方程对每个高斯项进行预测和更新。为了避免高斯项的过度冗余,采用了剪枝的思想。文中通过仿真实验证明了算法的有效性,实验表明,该算法不但能提高信号突变的收敛速度0.1μs,而且能在动态环境中提高滤波估计的准确度和可靠性。
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