文献类型：期刊文献

中文题名：一种改进的滤波器噪声模型的自适应估计法

英文题名：An Improved Adaptive Noise Estimation in Kalman Filtering

作者：吴勇[1];林家骏[1]

机构：[1]华东理工大学自动化研究所,上海200237

年份：2004

卷号：30

期号：4

起止页码：433

中文期刊名：华东理工大学学报（自然科学版）

外文期刊名：Journal of East China University of Science and Technology

收录：CSTPCD;;Scopus;北大核心:【北大核心2000】；CSCD:【CSCD2011_2012】；

基金：国防"十五"预研项目(41306030102)

语种：中文

中文关键词：卡尔曼滤波;新息;自相关函数;噪声估计

外文关键词：Kalman filter; innovation; autocorrelation function; noise estimation

摘要：提出了一种改进的加权最小二乘法估计噪声统计特性Q和R的方法。该方法在最小二乘法的基础上,通过建立次优估计新息自相关函数来确定权值并递推出最优增益。进而推出了噪声的统计特性,并且简化了Q的推导方法。仿真结果表明,加权后的估计值比不加权的估计值收敛更快,精度更高。
An Improved weighted least square method is proposed to estimate the noise statistics Q and R from the sub-optimal estimation by incorporating the autocorrelation functions of the innovation, determine the weight, deduce the optimal gain and finally get the noise statistics. The deduction of Q is also simplified. The simulation result shows the estimation has better convergence rate and precision.