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Kalman滤波中相关噪声问题的探讨

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  摘 要:在Kalman中存在一类噪声相关的问题,不同噪声之间的关联携带了大量信息,在Kalman滤波问题中不能忽视。针对该问题,现有的方法大多是针对特定步长的相关噪声,且计算量大,实时性不好。本文将针对单传感器和多传感器两种系统对观测噪声与过程噪声之间,不同观测噪声之间存在的相关性问题进行简单探讨。得出一种计算简单,实时性好的解决办法。
  关键词:Kalman滤波;目标跟踪;相关噪声
  DOI:10.16640/j.cnki.37-1222/t.2016.18.232
  0 引言
  Kalman滤波被广泛应用到航空、军事的目标跟踪或导航等各个领域,拥有越来越重要的历史地位。
  Kalman滤波用于导航系统中时,经常会遇到大风,雷雨等恶劣天气,对导航控制系统产生不利影响,由于外力风力等对飞机、船体的共同作用,常常导致系统中存在相关噪声。
  当系统存在相关噪声时,传统Kalman滤波精度难以满足要求,国内外目前的研究方法大多针对特定步长或单一噪声相关的情况。本文将简单探讨一种新的适应范围更广的算法。
  4 结果分析
  本文对Kalma滤波中存在的几种形式的相关噪声问题进行了探讨,得出了一种噪声不相关的等价伪量测对状态进行估计更新。它用于解决单传感器中存在的噪声相关的问题。经过仿真,验证了算法的可行性,明显减小误差。由于应用环境和研究系统的复杂化,多传感器系统也越来越成为发展趋势。从第二部分中我们可以理论分析出,本文探讨的方法可以用于处理单传感器中的一步到多步相关的问题;本方法适用范围广,对于多传感器系统中存在的噪声相关的问题同样适用,只需要在多设出相应的参数,然后求出所设参数,最后再用序贯式滤波对伪量测进行处理。用于多传感器系统时,本方法还可以有效提减小计算时间,提高实时性。
  参考文献:
  [1]付梦印,邓志红,闫莉萍.Kalman滤波理论及其在导航系统中的应用[M].北京:科学出版社,2010.
  [2]Charles K.Chui,陈关荣.卡尔曼滤波及其实时应用(第四版)[M].北京:清华大学出版社,2013.
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