在实 际系统 中， 目标的状态可通过处理 多个传感器 的数
据进行估计 ， 估计的很大程度取决于传感器位 置旋转 的精确
方差 准则 ， 最大似然准则 ¨ ， ３ 贝叶斯准 则等辨识 准则＿ ； 识 ］ ４辨 理论 还证明了各种辨识 准则 能使辨 识所 得数学 模 型更加 接 近于真实系统的条件 ＿ 。对 于给定的候 选模型集 ， ５ ］ 根据 辨识
第２ 卷 第３ ９ 期
文章 编 号 ：０ ６ ９ ４ （０ ２ ０ — １２ ０ １０ — ３ ８ ２ １ ） ３ ０ ７ — ４计算机
仿
真
２１年３ ０２ 月
改进 的卡 尔 曼滤 波算 法 系统 参 数 辨 识 仿 真研 究
李 骞 ． 辛 刘
（ 口师范学 院计算机科学系 ， 周 河南 周 口４ ６ ０ ） ６ ０ １ 摘要 ： 研究系统参数辨识精度 提高 问题 。辨识是从实验数据中提取有关 系统信息 的过程 ， 由于存在噪声影 响辨识 精度 ， 针对 传统 的卡尔曼滤波算法不能很好地提高跟踪精度且算法复杂的缺陷 ， 为了解决 实际系统辨识 中参数噪声方差 和观测噪声方 差未知的等相关问题 ， 提出了一种改进的无 味卡 尔曼滤 波算法 系统 参数辨识 方法 ， 真结果表 明 ， 仿 算法具有 更好 的泛化能 力． 在复杂的系统负载等情况下 ， 也可 以对系统 的参数精确有效的进行 辨识 ， 验证 了该算法是一种有效适用 的系统 参数辨识
ｒ ａｍ ｅｔ ｒｓ ｅ ．
ＫＥＹＷ ＯＲＤＳ： ａ ａ ｔ ｒｉ ｅ ｔ ｃ ｔ ｎ；Ｋａｍａ ｌ ｒ Ｐ ｒｍｅｅ ｎｉ ａｉ ｄ ｉ ｆ ｏ ｌ ｎ ｆ ｔ ；Ｎｏｓ ；Ｕｎ ｃ ｎ ｅ ａ ｍａ ｌ ｒ ｉ ｅ ｉｅ ｓ ｅ ｔｄ Ｋ ｌ ｎ ｆ ｔ ｉ ｅ
１ 引 言
ＡＢＳ ＲＡＣＴ ： ｙ ｔｍ ａａ ｔ ｒｉ ｅ ｔ ｃ ｔ ｎ ｐ ｏ ｌｍ ａ ｅ ｎ ｔ ｅ ｆｃ ｓｏ ｒ ｒ ｂ ｅ ．Ｔ ｅ ｔ ｄ ｔ ｎ ｌＫ ｍａ Ｔ Ｓ ｓｅ ｐ ｒｍｅ ｅ ｎｉ ａ ｉ ｒ ｂ ｅ ｈ ｓ ｂ ｅ ｈ ｏ ｕ ｆ ｄ ｉ ｆ ｏ ｗｏ ｌ ｐ ｏ ｌ ｍｓ ｈ ａ ｉ ｏ ａ ａ ｄ ｒ ｉ ｌ ｎ ｉ ｅ ｌ ｏ ｔ ｍ ａ ｏ ｒ ｖ ｈ ｒ ｋｎ ｃ ｕ ａ ｙ ａ ｄ ｃ ｍｐ ｔｔ ａ ｃ ｍｐ ｅ ｉ ｆ ｔ ｒａｇ ｒ ｈ ｃ ｎ ｎ ｔ ｍｐ ｏ ｅ ｔ ｅ ｔ ｃ ｉ ｇ ａ ｃ ｒ ｃ ｎ ｏ ｕ ａ ｉｎ ｏ ｌｘ ｔ． Ｉ ｒ ｅ ｏｖ ｅ ｐ ｏ ｌ ｍ ｆ ｌ ｉ ｉ ａ ｏｌ ｙ ｎ ｏ ｄ ｒｔ ｓ ｌｅ ｔ ｒ ｂ ｅ ｏ ｏ ｈ ｐ ａ ｔ ａ ｙ ｔｍ ｄ ｎ ｉ ｃ ｔ ｎ ｐ ｒｍｅｅ ｓｏ ｅｎ ｉｅ ｖ ｒ ｎ ｅ ａ ｄ ｏ ｓ ｒ ａｉ ｎ ｎ ｉｅ ｖ ｒ ｎ ｅ ｕ ｋ ｏ ｎ ａ ｄ ｏｈ ｒｒ — ｒ ｃｉ ｌ ｓ ｓｅ ｉｅ ｔ ａｉ ａａ ｔ ｒ ｆｔ ｏｓ ａ ａ ｃ ｎ ｂ ｅ ｖ ｔ ｏｓ ａ ａ ｃ ｎ ｎ ｗ ｎ ｔｅ ｅ ｃ ｉ ｆ ｏ ｈ ｉ ｏ ｉ ｌｔ ｄ ｉｓ ｅ ，ｂ ｓ ｄ ｏ ｈ ｄ ａ ｔ ｇ ｓ ｏ ｈ ｔｎ ａ ｄ Ｋａｍａ ｌ ｒ ｎ ａｇ ｒ ｈ ｗ ｓ ｐ ｏ ｏ ｅ ｍｐ ｏ ｅ ｙ ｔｍ ａｅ ｓｕ ｓ ａ ｅ ｎ ｔ ｅ ａ ｖ ｎ ａ ｅ ｆ ｅ ｓａ ｄ ｒ ｌ ｎ ｆ ｔ ，ａ ｌｏ ｔ ｍ ａ ｒ ｐ ｓ ｄ Ａｎ ｉ ｒ ｖ ｄ ｓ ｓ ｔ ｉ ｅ ｉ ｅ ｗ ｓｂ ｓ ｄ ｏ ｈ ｎ ｃ ｎ ｅ ｌ ｎ ｆ ｔｒｐ ｒｍｅ ｅ ｄ ｎ ｉ ｃ ｔ ｎ ｍｅｈ ｄ ａ ａ ｅ ｎ ｔ ｅ ｕ ｓ ｅ ｔｄ Ｋａｍａ ｌ ａａ ｔ ｒｉ ｅ ｔ ａ ｉ ｔｏ ．Ｔ ｅ ｓｍｕ ａ ｉｎ ｒ ｓ ｌ ｈ ｗ ｔ ａ ｈ ｇ — ｉ ｅ ｉ ｆ ｏ ｈ ｉ ｌｔ ｅ ｕ ｔ ｓ ｏ ｈ ｔｔｅ ａ ｏ ｏ ｓ ｌ ｒ ｈ ｈ ｓｂ ｔ ｒｇ ｎ ｒ ｉａｉ ｎ ａ ｉ ｔ ，ａ ｄ ｉ ｅ ｃｒ ｕ ｔｎ ｅ ｆｃ ｍｐ ｅ ｙ ｔｍ ａ ｓ ｈ ａ ａ ｔｒ ｆ ｈ ｙ ｔｍ ｉ ｍ ａ ｅｔ ｅ ｅ ａ ｚ ｔ ｂｌ ｙ ｎ ｔ ｉ ｍｓａ ｃ ｓｏ ｏ ｌｘ ｓ ｓｅ ｌ ｄ ，ｔ ｅｐ ｒ ｍｅｅ ｓｏ ｅｓ ｓ ｔ ｅ ｌ ｏ ｉ ｎ ｈ ｃ ｏ ｔ ｅ ｃ ｎ ａｓ ｅ ｅｆｃ ｉｅｙ ｉ ｅ ｔ ｅ ａ ｌｏ ｂ ｆｅ ｔ ｌ ｎｉ ｄ，ｗ ｉｈ ｓ ｏ ｓｔ ａ ｈ ｌｏ ｔ ｍ ｎ ｅｆｃ ｉｅ ｍｅｈ ｄ ｆ ｒｉｅ ｔ ｃ ｔ ｎ ｏ ｓｅ ｐ ・ ｖ ｄ ｉ ｆ ｈ ｃ ｈ ｗ ｈ ｔ ｅ ａｇ ｒ ｈ ｉ ａ ｆ ｔ ｔｏ ｏ ｎ ｉ ａｉ ｆ ｙ ｔｍ ａ ｔ ｉ ｓ ｅ ｖ ｄ ｉ ｆ ｏ ｓ
方法 。
关键 词： 系统参数辨识 ； 卡尔曼滤波； 噪声 ； 无味卡尔曼滤波
中 图 分 类号 ：Ｐ ７ Ｔ ３１ 文 献标 识 码 ： Ｂ
Ｓ ｍ ｕ ａ ｉ ｎ ｏ ｙ ｔ ｍ ｒ ｍｅ ｅ ｄ ｎ ｉ ｃ ｔｏ ｓ ｄ ｏ ｌ ａ ｉ ｅ ｉ ｌ ｔ ｆＳ ｓｅ Ｐａ ａ ｔ ｒ Ｉ ｅ ｔ ａ ｉｎ Ｂａ ｅ ｎ Ｋａｍ ｎ Ｆ ｌ ｒ ｏ ｉ ｆ ｔ
Ｌ ｉｎ ＬＵ Ｘｎ Ｉ ａ ，Ｉ ｉ Ｑ
（ ｅａｔ ｎ ｆ ｏ ｐ ｔ ｃ ｎｅ ｈ ｕ ｏ ｏ ｌ ｎｖｒｔ， ｈ ｕｏ ｅａ ６ ０ １ Ｃ ｉａ Ｄ ｐｒ ｍｅｔ ｍ ｕｅ Ｓｉ ｃ ，Ｚ ｏｋｕＮ ｒ ｉ ｓｙ Ｚ ｏｋｕＨ ｎｎ４ ６０ ， ｈｎ ） ｏＣ ｒ ｅ ｍａ Ｕ ｅ ｉ