基于乘性潜变量的两阶段分布式卡尔曼滤波状态估计方法

摘要

本发明公开了一种基于乘性潜变量的两阶段分布式卡尔曼滤波方法。本发明首先，将模型中的非线性乘子定义为潜变量，从而将系统模型改写成基于原始状态变量与相应潜变量相结合的伪线性形式；然后，将潜变量视为新的系统参数变量，建立潜变量与原始状态变量之间的动态关联模型；再次，写出待估状态变量和潜变量的分布式观测模型；最后，设计两阶段的卡尔曼滤波器，依次估计出潜变量和状态变量。本发明将模型中非线性乘子定义为潜变量，然后通过两阶段的卡尔曼滤波器依次估计出潜变量和状态变量的状态；从而避免了传统扩展卡尔曼滤波由于泰勒展开式产生的截断误差，有效提高了滤波效果。