模糊渐消滤波算法

【摘要】：渐消滤波采用渐消因子来限制Kalman滤波的记忆长度,具有控制状态模型误差影响的能力。但是现有计算渐消因子的方法公式表示复杂,计算过程较繁琐,尤其在实践中渐消因子求解经常出现负定现象,导致滤波失败。针对这一问题,本文提出了一种基于模糊控制理论的渐消滤波算法。该方法是基于预测残差和模糊理论构造渐消因子,它克服了在实践中现有渐消因子求解可能出现负定现象,求解时必须附加条件这一缺点,从而有效调节动力学模型信息与观测信息对导航解的贡献,保证滤波器的最佳性,提高滤波算法精度和可靠性,并用算例验证了该方法的可行性和有效性。