朱光明,蒋荣欣,周 凡,田 翔,陈耀武

（1.浙江大学数字技术及仪器研究所,浙江杭州310027；2.浙江省网络多媒体技术研究重点实验室,浙江杭州310027）

带测量偏置估计的鲁棒卡尔曼滤波算法

朱光明1,2,蒋荣欣1,2,周 凡1,2,田 翔1,2,陈耀武1,2

（1.浙江大学数字技术及仪器研究所,浙江杭州310027；2.浙江省网络多媒体技术研究重点实验室,浙江杭州310027）

针对测量系统中同时存在未知的测量偏置和随机测量噪声的问题,提出带测量偏置估计的鲁棒卡尔曼滤波算法.该算法利用非零均值高斯分布对测量系统中的测量偏置和随机测量噪声进行建模,利用正态-逆威沙特分布拟合该高斯分布的均值和协方差.该算法利用变分贝叶斯方法对该高斯分布和正态-逆威沙特分布的混合模型的时变参数进行逼近推断,在利用容积卡尔曼滤波算法进行系统状态迭代估计的同时对测量偏置进行估计以及对时变随机噪声协方差进行跟踪,在进行测量偏置估计的同时增强了滤波算法对测量野值的鲁棒性.仿真实验证明了该算法在保证系统状态估计精度的同时,能够高精度估计出测量偏置并增强了滤波算法的鲁棒性.

测量偏置估计；鲁棒性；正态-逆威沙特分布；变分贝叶斯；容积卡尔曼滤波器

卡尔曼滤波算法是一种建立在隐马尔科夫模型之上的高效递归滤波算法［1］.在隐马尔科夫模型中,系统的状态不能被直接观测,但可以通过测量系统的测量结果进行推断［2］.在测量系……