一种无矩阵求逆的最优滤波计算方法  

A New Kind of Inverse-of-matrix-free Kalman Filtering Algorithm

作　　者：王志胜[1] 刘元祥[2] 王道波[1] 

机构地区：[1]南京航空航天大学自动化学院,江苏南京210016 [2]西北工业大学自动化学院,陕西西安710072

出　　处：《计算技术与自动化》2004年第3期27-31,共5页Computing Technology and Automation

摘　　要：本文回顾了在改善卡尔曼滤波数值稳定性,提高计算效率等数值计算方面的主要研究与发展,包括平方根协方差、U-D分解、奇异值分解(SVD)等计算方法。这些算法都存在不同程度地通过牺牲计算效率换取数值稳定性的不足。本文提出了一种无矩阵求逆的最优卡尔曼滤波计算方法,该算法数值稳定性强,且计算量也比较小。Focused on the numerical stability, computational efficiency of Kalman filtering algorithms, the development history of Kalman filtering algorithms are briefly reviewed and summarized, including Square Root Covariance Filtering (SRCF), U-D decomposition and Singular Value Decomposition (SVD). These algorithms all exist weakness in some certain degree that of low computational efficiency. In this paper, a new kind of inverse-of-matrix-free Kalman filtering algorithm is proposed, which has both high numerical robustness and good computational efficiency.

关 键 词：数值稳定性 计算效率 协方差 计算量 奇异值分解 数值计算 算法 优卡 最优滤波 卡尔曼滤波 

分 类 号：TP333[自动化与计算机技术—计算机系统结构] O241[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]