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公开(公告)号：CN113032988B
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202110290122.9
申请日：2021-03-18
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于最大相关熵的高阶扩展卡尔曼滤波器设计方法。本发明给定两个一维随机变量，得到有限数据驱动下随机变量对的相关熵；然后给定无人机运动的状态模型和测量模型；通过将状态模型中的高阶多项式定义为系统的隐性变量，将系统的状态模型伪线性化表示，并同理将测量模型伪线性化表示，得到它们的线性形式；对线性形式的状态模型和测量模型，利用递归滤波器设计思想得到高阶扩展卡尔曼滤波器；利用多维独立向量的相关熵形式和得到的高阶扩展卡尔曼滤波器，设计得到基于最大相关熵的高阶扩展卡尔曼滤波器。本发明可以解决在非线性非高斯系统情况下，滤波性能下降和发散的问题，可以将其应用到实时估计和目标跟踪领域中去。
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公开(公告)号：CN113032988A
公开(公告)日：2021-06-25
申请号：CN202110290122.9
申请日：2021-03-18
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于最大相关熵的高阶扩展卡尔曼滤波器设计方法。本发明给定两个一维随机变量，得到有限数据驱动下随机变量对的相关熵；然后给定无人机运动的状态模型和测量模型；通过将状态模型中的高阶多项式定义为系统的隐性变量，将系统的状态模型伪线性化表示，并同理将测量模型伪线性化表示，得到它们的线性形式；对线性形式的状态模型和测量模型，利用递归滤波器设计思想得到高阶扩展卡尔曼滤波器；利用多维独立向量的相关熵形式和得到的高阶扩展卡尔曼滤波器，设计得到基于最大相关熵的高阶扩展卡尔曼滤波器。本发明可以解决在非线性非高斯系统情况下，滤波性能下降和发散的问题，可以将其应用到实时估计和目标跟踪领域中去。
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