%0 Journal Article %A 张宏欣 %A 周穗华 %A 冯士民 %T 渐进扩展卡尔曼滤波器 %D 2017 %R 10.3969/j.issn.0372-2112.2017.01.029 %J 电子学报 %P 213-219 %V 45 %N 1 %X

渐进贝叶斯方法将贝叶斯更新步骤等效为伪时间上的连续演化过程,以实现对状态的后验估计.本文基于渐进贝叶斯框架,导出一种新的高斯型非线性滤波算法.在线性高斯条件下推导了渐进贝叶斯方法的精确解;证明了对于由线性高斯解确定的动态系统,其均值和协方差矩阵满足的微分方程与常数状态估计的Kalman-Bucy滤波器是一致的.对于非线性系统,利用一阶Taylor展开推导了近似解表达式,进而导出渐进扩展卡尔曼滤波器.仿真算例表明新滤波器性能较扩展卡尔曼滤波器有大幅提高,且避免了窄形似然函数带来的滤波性能恶化问题.

%U https://www.ejournal.org.cn/CN/10.3969/j.issn.0372-2112.2017.01.029