一种自适应Kalman滤波实现的新思路

摘要

区别于经典的Sage-Husa自适应滤波算法,不试图精确地求解系统模型的过程噪声统计特性和量测噪声统计特性,而是在定性分析的基础上,根据噪声特性影响滤波性能的不同场合,间接地修正过程噪声和量测噪声特性.本文叙述了改进的自适应滤波算法的基本思路、等效噪声特性协方差阵估计、带遗忘因子的自适应滤波算法实现，并进行仿真实验，结果表明：在两者均未知的情况下,本算法能很好地维持对目标状态的实时估计.