一种新的状态估计方法——自适应渐消容积卡尔曼滤波

本文提出了一种基于双重传递因子的新型自适应渐消容积卡尔曼滤波器（AFCKF）。所开发的自适应算法分两个阶段进行解释：阶段 使用单一传递因子基于新息或残差向量更新预测状态误差协方差 ${\bf \hat P_{k}}^{-}$；而在阶段，测量噪声协方差矩阵 ${\bf \hat R_{k}^{*}}$ 由另一个传递因子进行缩放。此外，通过在 AFCKF 算法中结合新息和残差向量，展示了过程噪声 ${\bf \hat Q_{k}^{*}}$ 和测量噪声协方差矩阵估计的概念验证。该算法能够在未知噪声统计特性存在的情况下提供可靠的状态估计。通过基准目标跟踪实例展示了所开发算法的性能提升。与现有的自适应方法相比，所提出的渐消算法能够提供更好的估计结果。