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Optimized fast desensitized Kalman filter
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AI
DOI：10.1016/j.asr.2026.06.075.png)
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摘要
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基于PSO的优化快速去敏卡尔曼滤波器（OFDKF）和优化快速去敏扩展卡尔曼滤波器（OFDEKF）为线性及非线性系统参数不确定性问题提供了创新解决方案。该方法通过设计缩放因子调整灵敏度加权矩阵，并利用粒子群优化算法（PSO）中的适应度函数最小化过程获取最优值。仿真验证了所提OFDKF/OFDEKF算法在三种参数不确定性场景下，相比传统方法显著提高了线性与非线性系统的估计精度和鲁棒性。
Keyword:
Optimized fast desensitized Kalman filter
Uncertain parameters
Sensitivity-weighting matrix
Particle swarm optimization
期刊
IF:
2.8
论文数:
1.7K
被引数:
2.0W
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