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初值偏差对线性系统状态向量Kalman滤波的影响

洪腾腾 胡绍林

李娟, 王宇平. 基于样本密度和分类误差率的增量学习矢量量化算法研究. 自动化学报, 2015, 41(6): 1187-1200. doi: 10.16383/j.aas.2015.c140311
引用本文: 洪腾腾, 胡绍林. 初值偏差对线性系统状态向量Kalman滤波的影响. 自动化学报, 2017, 43(5): 789-794. doi: 10.16383/j.aas.2017.c160026
LI Juan, WANG Yu-Ping. An Incremental Learning Vector Quantization Algorithm Based on Pattern Density and Classification Error Ratio. ACTA AUTOMATICA SINICA, 2015, 41(6): 1187-1200. doi: 10.16383/j.aas.2015.c140311
Citation: HONG Teng-Teng, HU Shao-Lin. Effect of Initial Deviation on Kamlan Filter of State Vectors in Linear Systems. ACTA AUTOMATICA SINICA, 2017, 43(5): 789-794. doi: 10.16383/j.aas.2017.c160026

初值偏差对线性系统状态向量Kalman滤波的影响

doi: 10.16383/j.aas.2017.c160026
基金项目: 

国家自然科学基金 61473222

国家自然科学基金 91646108

详细信息
    作者简介:

    洪腾腾 西安理工大学自动化与信息工程学院硕士研究生.主要研究方向为导航、制导与控制, 滤波算法, 容错计算.E-mail:956658398@qq.com

    通讯作者:

    HU Shao-Lin Professor at Xi0an University of Technology. His research interest covers process monitoring, system safety, navigation and control, fault diagnosis and outlier-tolerant computing. Corresponding author of this paper

Effect of Initial Deviation on Kamlan Filter of State Vectors in Linear Systems

Funds: 

National Natural Science Foundation of China 61473222

National Natural Science Foundation of China 91646108

More Information
    Author Bio:

    Master student at the School of Automation and Information Engineering, Xi0an University of Technology. Her research interest covers navigation, guidance and control, flltering algorithms and outlier-tolerant computing

  • 摘要: Kalman滤波在系统控制、信号处理和飞行器导航等领域有广泛应用.众所周知,Kalman滤波是建立在一组递推计算的滤波算法.不准确的初始值设置是否影响状态滤波结果,这是实际应用Kalman滤波时必须关注和解决的问题.本文在推导滤波初始值与系统真实初态之间偏差对滤波结果影响的基础上,建立了初始值偏差对后续滤波影响的传递关系,以及滤波结果收敛的充分条件;通过设置多组不同初始值偏差,分别对某三阶可观测系统和不可观测系统进行了仿真计算及结果分析,验证了滤波初始值偏差会导致滤波结果发生明显偏离.研究结果揭示,即使是可观测的线性系统,采用Kalman滤波时也必须尽可能选取准确的初始值.

  • 本文责任编委 夏元清
  • 图  1  初始值偏10%时的Kalman滤波比对差

    Fig.  1  Difference of Kalman filtering states under 10% deviation from the initial state of dynamic system

    图  2  初始值偏10%的滤波与实际状态比对差

    Fig.  2  Difference of Kalman filtering and true states under 10% deviation from the initial state

    图  3  初始值偏50%时的Kalman滤波比对差

    Fig.  3  Difference of Kalman filtering states under 50% deviation from the initial state of dynamic system

    图  4  初始值偏50%的滤波与实际状态比对差

    Fig.  4  Difference of Kalman filtering and true states under 50% deviation from the initial state

    图  5  不同扰动方差下的最大特征值变化曲线

    Fig.  5  Plot of the biggest eigenvalue under different disturbance variance

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    出版历程
    • 收稿日期:  2016-01-14
    • 录用日期:  2016-06-22
    • 刊出日期:  2017-05-01

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