【摘 要】
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在Kalman滤波算法的工程应用中,常常由于各种原因导致较大的状态估计误差,甚至造成滤波发散。滤波发散严重影响着滤波器在信号处理过程中的去噪作用。为了抑制滤波发散并提高
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在Kalman滤波算法的工程应用中,常常由于各种原因导致较大的状态估计误差,甚至造成滤波发散。滤波发散严重影响着滤波器在信号处理过程中的去噪作用。为了抑制滤波发散并提高滤波精度,对此现象进行了简单阐述,分析了Kalman滤波产生发散的主要原因,即模型误差和计算误差,总结出四类常用的抑制滤波发散的方法,分别为调节增益法、预测误差协方差加权法、限定记忆法、自适应Kalman算法,并对各个抑制发散的方法进行了仿真对比分析,证实其各有优劣。其中,调节增益法所需的计算量最少,自适应Kalman算法的计算精度最高,而
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