扩展卡尔曼粒子滤波算法的一种修正方法

雷　明　韩崇昭　肖　梅

摘要：针对扩展卡尔曼粒子滤波(EKF-PF)算法滤波精度较低的缺点，提出对其建议分布进行高阶修正的新算法．该算法针对非线性系统方程，基于二阶泰勒级数展开，利用高阶项对一阶扩展卡尔曼滤波(EKF)的状态估计向量及协方差阵做出适当修正，同时考虑到协方差阵计算中存在矩阵相减运算、计算误差以及参数不匹配等因素的影响，采用矩阵QR分解技术保证了协方差阵的正定性．新算法在一定程度上减小了局部线形化的截断误差，提高了建议分布的逼近程度．仿真实验表明，新算法在计算量增加不多的情况下，滤波精度有明显的提高．

关键词：粒子滤波；扩展卡尔曼滤波；泰勒级数展开

中图分类号：TP391文献标识码：A文章编号：0253—987X(2005)08—0824—04