基于UKF与模型误差的交互式多模型算法

被引:1
作者
曲彦文
张二华
杨静宇
机构
[1] 南京理工大学计算机科学与技术学院
关键词
混合系统; 交互式多模型; Unscented卡尔曼滤波器; 模型误差; 鲁棒性;
D O I
10.16182/j.cnki.joss.2009.12.036
中图分类号
TP301.6 [算法理论];
学科分类号
081202 ;
摘要
在最小距离设计准则下,提出了一种基于Monte-Carlo采样和K均值聚类的模型集合设计实现方法。通过讨论由于真实模式与模型之间的差异所可能引发的问题,提出基于UKF与模型误差的交互式多模型改进算法。新算法中每个模型采用Unscented Kalman Filter处理非线性估计问题。Monte-Carlo仿真实验表明当真实模式远离模型集合中的各模型时,新算法比IMM更具鲁棒性。并且当真实模式保持不变时,从全局角度考虑新算法比IMM优越。
引用
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共 2 条
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模式识别[M]. 电子工业出版社 , (希)SergiosTheodoridis,(希)KonstantinosKoutroumbas著, 2004
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