检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:易大江[1] 王浩[1] 贾坤[1] 丁文霞[1] 郭桂蓉[1]
机构地区:[1]国防科技大学电子科学与工程学院ATR-5室,湖南长沙410073
出 处:《信号处理》2009年第1期104-108,共5页Journal of Signal Processing
基 金:国防预研项目(0308XG0900)资助
摘 要:纯卡尔曼滤波在系统或观测噪声不符合假设前提下,滤波将出现发散,而纯H_∞滤波虽然稳健,但是精度不高,所以,比较常用的方式是两种滤波形式相结合的H_2/H_∞混合滤波。本文提出了一种不需对噪声作过多建模,对两种滤波的增益矩阵进行加权求和的混合滤波形式,基于该形式,推导了加权系数的求法,并基于该算法,应用在GPS/DR组合导航中,进一步,为了简化计算,提高运算效率,提出了更符合工程应用的稳态H_2/H_∞滤波方法,仿真结果表明,H_2/H_∞混合滤波即具有卡尔曼滤波的同等精度,又具有H_∞滤波的滤波稳健性,综合时间耗费、滤波精度、滤波稳健性三个指标,稳态H_2/H_∞滤波更符合工程应用。Divergence of Pure Kalman filtering will happen while observation or system noise don' t accorded with hypothesis , and pure H∞ filtering, hasn't enough precision although robustness, so, the popular style is the mixed H2/H∞ filtering, this paper aims at the problem, put forward a kind of filtering way which needn' t create model, bring out a kind of mixed filtering mode using a weighted combination of the H2 and H∞ gains, deduce the weighted coefficient based on this idea, apply the algorithm to the GPS/DR integrated navigation system, more,in order to predigest computation and improve efficiency, deduce the steddy pure H∞filtering, the simulation indicate that H2/H∞ filtering not only has the same precision as kalman filtering ,bus also has the same robustness as pure H∞ filtering, the results prove that steady H2/H∞ filtering is more practical in timeconsumption, precision and robustness.
关 键 词:H∞滤波 混合滤波 GPS 航位推算 线性矩阵不等式
分 类 号:TN96[电子电信—信号与信息处理]
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在链接到云南高校图书馆文献保障联盟下载...
云南高校图书馆联盟文献共享服务平台 版权所有©
您的IP:216.73.216.70