基于EKF的新混沌系统滤波方法  

Filtering method of new chaotic system based on EKF

作　　者：李国辉[1,2] 李亚安[1] 杨宏[1,2] 

机构地区：[1]西北工业大学航海学院,陕西西安710072 [2]西安邮电大学电子工程学院,陕西西安710121

出　　处：《系统工程与电子技术》2013年第9期1830-1835,共6页Systems Engineering and Electronics

基　　金：国家自然科学基金(51179157);陕西省教育厅专项科研计划项目(10JK823;12JK0493);西安邮电大学青年教师科研基金项目(ZL2013-20;ZL2013-21)资助课题

摘　　要：提出一个新的混沌系统,研究其基本动力学特性。在混沌控制及其应用中,混沌系统的状态估计和滤波是重要的,但现有的滤波算法不能适应混沌的初值敏感性、不能长期预测,提出了一种基于扩展卡尔曼滤波(extended Kalman filter,EKF)的混沌系统参数估计和滤波方法。通过对新混沌系统进行数值仿真,结果表明,这是一种有效的滤波方法。A new chaotic system is presented. Some basic dynamical properties are studied. The state esti adapt oneself to the characteristics of the chaos system, such as sensitivity to initial condition, long-term pre dictability. A filter applying to the chaos system is proposed based on chaos system state space theory and ex- tended Kalman filter （EKT） theory. Simulation results show that the proposed algorithm is an effective method to estimate the parameter of chaos systems and filter.

关 键 词：新混沌系统 动力学特性 扩展卡尔曼滤波 状态估计 

分 类 号：TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术]