[发明专利]一种基于随机加权准则的最大互相关熵卡尔曼滤波方法在审
| 申请号： | 202111568689.4 | 申请日： | 2021-12-21 |
| 公开（公告）号： | CN114221638A | 公开（公告）日： | 2022-03-22 |
| 发明（设计）人： | 赵雪华;兰曼;卫一卿;王冰冰;王素芳;秦玉琨 | 申请（专利权）人： | 洛阳理工学院 |
| 主分类号： | H03H17/02 | 分类号： | H03H17/02 |
| 代理公司： | 太原中正和专利代理事务所(普通合伙) 14116 | 代理人： | 焦进宇 |
| 地址： | 471026 河*** | 国省代码： | 河南;41 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于随机加权准则的最大互相关熵卡尔曼滤波方法，包括：构建线性系统方程和量测方程、选择合适的核宽且初始化系统状态和协方差、根据系统方程更新状态和协方差的一步预测、在固定点初始迭代时刻再次初始化状态值、根据初始系统和量测方程进行系统模型变形且计算出变形后的误差和由此计算出误差的核函数、由随机加权准则和核函数得出两个对角阵、两个对角阵来修正一步预测协方差和量测误差从而修正增益矩阵、估计出系统后验状态和协方差，本发明对于线性模型的非高斯重尾冲击噪声问题，可以获得比卡尔曼滤波和最大互相关熵卡尔曼滤波更好的性能，可广泛应用于线性系统的噪声为非高斯情况，提高非高斯噪声情形下的滤波估计精度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 随机 加权 准则 最大 互相 卡尔 滤波 方法 | ||
【主权项】：
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