基于带基准点最小误差熵的自适应无迹卡尔曼滤波及其在非高斯系统中的应用
信号处理
2023-09-19 v1
摘要
最小误差熵（MEE）已广泛用于无迹卡尔曼滤波（UKF）中以处理非高斯系统中的脉冲噪声或异常测量数据。然而，MEE-UKF由于奇异矩阵求逆运算而数值稳定性差。本文提出一种基于带基准点最小误差熵（MEEF）的新型UKF，以改善非正定关键矩阵的问题。通过将相关熵加入误差熵，所提算法进一步增强了抑制脉冲噪声和离群值的能力。同时，考虑到噪声分布的不确定性，引入了噪声统计的改进Sage-Husa估计器以自适应更新噪声协方差矩阵。此外，所提算法的收敛性分析为核宽度的选择提供了指导。在复杂非高斯噪声下的状态跟踪算例彰显了所提算法的鲁棒性与估计精度。
引用
@article{arxiv.2309.09577,
title = {Adaptive Unscented Kalman Filter under Minimum Error Entropy with Fiducial Points for Non-Gaussian Systems},
author = {Boyu Tian and Haiquan Zhao},
journal= {arXiv preprint arXiv:2309.09577},
year = {2023}
}
备注
29 pages,6 figures