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基于Huber的新型鲁棒无迹卡尔曼滤波器

基于Huber的新型鲁棒无迹卡尔曼滤波器

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本文研究了误差统计服从非高斯概率分布的非线性动态系统的无迹卡尔曼滤波器(UKF)。提出了一种新的鲁棒无迹卡尔曼滤波器(NRUKF)。在NRUKF中,使用Huber成本函数重新表述测量信息(测量或测量噪声),然后将标准无迹变换(UT)应用于精确的非线性测量方程。与传统的基于Huber的无迹卡尔曼滤波器(HUKF)相比,无需线性(统计线性)近似,在保持鲁棒性的前提下,无需使用Huber技术修改标准UKF的测量更新方程,NRUKF具有更好的性能和通用性。然后将NRUKF应用于目标跟踪问题。通过数值仿真研究,验证了该算法的有效性。

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