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迭代最小斜度单型sigma采样UPF算法

上传者: 2021-01-16 00:05:13上传 PDF文件 383.36KB 热度 11次
针对condensation 算法以状态转移作为建议分布从而导致权值蜕化的问题, 提出了以迭代最小斜度单型 sigmaUKF 建立建议分布的UPF 算法. 以最小斜度单型UKF产生统计线性误差项, 再对IEKF 推导产生不依赖于系 统非线性映射Jacobian 矩阵的迭代式, 以此对状态均值、协方差进行迭代修正, 以近似0 残差使状态收敛到MAP估 计. 平滑了状态一步预测误差, 从而提高了估计精度. 结果表明, 该算法扩大了预测样本与观测似然峰值区的重叠区 域, 提高了非线性系统的状态估计精度.
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