非线性系统的一种改进的Unscented卡尔曼滤波器

摘要

作为最近提出的一种非线性滤波方法,Unscented卡尔曼滤波器(UKF)具有易实现、较高的估计精度和中等的计算量等优点。然而,像扩展卡尔曼滤波器(EKF)一样,UKF关于模型不确定性的鲁棒性很差、对初始条件很敏感,容易出现状态估计不准,甚至发散等现象。为了克服UKF的缺陷,基于强跟踪滤波器(STF)理论,通过引入一种多重次优渐消因子在线调整滤波器增益矩阵,提出一种改进的UKF,并通过目标跟踪的仿真实验验证了该滤波器的有效性。仿真实验结果表明改进的Unscented卡尔曼滤波器具有好的鲁棒性,而且能够快速收敛。