摘要
本发明公开了多步量测随机延迟和有色量测噪声的系统高斯滤波器设计方法;引入一阶自回归模型对有色量测噪声进行白化,将带有有色量测噪声系统转化为具有正常白噪声的非线性系统;接着借助伯努利随机变量对延迟量测数据建模,将新的系统量测噪声作为状态增量来处理多步随机延迟,实现对延迟量测信息一步预测,最终,建立具有多步量测随机延迟和有色量测噪声的非线性系统状态模型和量测模型,并采用无迹变换的方式来近似非高斯加权积分,给出多步量测随机延迟和有色量测噪声条件下的无迹卡尔曼滤波算法。本发明提高了滤波器在处理多步量测随机延迟和有色量测噪声时的准确性,减少了滤波结果中的偏差,具有更高的精度和更好的数值稳定性。
技术关键词
量测噪声
协方差矩阵
高斯滤波器
非线性系统状态
离散系统
非线性系统模型
卡尔曼滤波算法
延迟量
贝叶斯滤波
预测误差
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