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吉林化工学院学报, 2023, 40(9): 55-58     https://doi.org/10.16039/j.cnki.cn22-1249.2023.09.010
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强跟踪卡尔曼滤波器的研究与应用
刘昱鑫1, 周鑫2, 曹玉波1
1.吉林化工学院 信息与控制工程学院,吉林 吉林132022; 2.黑龙江金象生化有限责任公司 生产运营技术部,黑龙江 哈尔滨 150000
Research and Simulation of Strong Tracking Kalman Filter
LIU Yuxin1, ZHOU Xin2, CAO Yubo*1
1.School of Information and Control Engineering, Jilin Institute of Chemical Technology, Jilin city 132022, China; 2.Zhejiang SUPCON Technology Co., Ltd.,Key Project Engineering Department,Wuxi City 214026,China
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摘要 

针对无人机速度信号估计存在噪声等问题,研究一种基于强跟踪滤波与卡尔曼滤波对未知信号进行估计的滤波算法。在预测先验误差协方差时引入渐消因子,减弱过去数据对滤波效果的影响,从而提升滤波器的响应速度与精度。对无人机自驾仪估计的速度信号进行滤波处理。结果表明,强跟踪卡尔曼滤波器信号响应更快,超调更小,精度更高。

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刘昱鑫
周鑫
曹玉波
关键词:  强跟踪卡尔曼滤波  无人机  Matlab  状态估计     
Abstract: 

Aiming at the problem of noise in UAV speed signal estimation, a filter algorithm based on strong tracking filter and Kalman filter is proposed to estimate unknown signal. When predicting the prior error covariance, the fading factor is introduced to reduce the influence of the past data on the filtering effect, and thus improve the response speed and accuracy of the filter. The speed signal estimated by the UAV autopilot is filtered. The results show that the signal response of strong tracking Kalman filter is faster, the overshoot is smaller and the precision is higher.

Key words:  Strong tracking Kalman filter    UAV    Matlab    State estimation
               出版日期:  2023-09-25      发布日期:  2023-09-25      整期出版日期:  2023-09-25
ZTFLH:  TP273  
引用本文:    
刘昱鑫, 周鑫, 曹玉波. 强跟踪卡尔曼滤波器的研究与应用 [J]. 吉林化工学院学报, 2023, 40(9): 55-58.
LIU Yuxin, ZHOU Xin, CAO Yubo. Research and Simulation of Strong Tracking Kalman Filter . Journal of Jilin Institute of Chemical Technology, 2023, 40(9): 55-58.
链接本文:  
http://xuebao.jlict.edu.cn/CN/10.16039/j.cnki.cn22-1249.2023.09.010  或          http://xuebao.jlict.edu.cn/CN/Y2023/V40/I9/55
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