| 金天,王玉宝,丛丽,秦红磊.基于模糊逻辑的自适应强跟踪UKF定位滤波算法[J].高技术通讯(中文),2012,22(4):348~354 |
| 基于模糊逻辑的自适应强跟踪UKF定位滤波算法 |
| An adaptive strong tracking UKF filtering algorithm based on fuzzy logical system for position estimation |
| 修订日期：2010-09-08 |
| DOI： |
| 中文关键词: 无轨迹卡尔曼滤波（UKF）， 模糊逻辑， 自适应算法， 强跟踪算法 |
| 英文关键词: unscented Kalman filter (UKF), fuzzy logical, adaptive algorithm, strong tracking algorithm |
| 基金项目:863计划（2009AA12Z313）资助项目 |
| 作者 | 单位 | | 金天 | 北京航空航天大学电子信息工程学院 | | 王玉宝 | 北京航空航天大学电子信息工程学院 | | 丛丽 | 北京航空航天大学电子信息工程学院 | | 秦红磊 | 北京航空航天大学电子信息工程学院 |
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| 中文摘要: |
| 提出了一种用于GPS位置估计的模糊自适应强跟踪UKF(FAST UKF)滤波算法。该算法采用强跟踪的自适应算法用以解决传统UKF算法容易受初始值和模型误差影响的问题；同时采用模糊逻辑系统解决强跟踪算法的参数估计问题，通过模糊逻辑系统实时监测滤波器的工作状况，实时对强跟踪算法的参数进行估计和调整，确保滤波器正常工作。仿真定位结果表明，模糊自适应强跟踪UKF算法相比UKF算法、传统的自适应UKF算法和强跟踪UKF算法更能够及时地适应载体运动规律变化，同时定位性能也有所提高。 |
| 英文摘要: |
| A new fuzzy adaptive strong tracking unscented Kalman filter (FAST UKF) algorithm is proposed for GPS position estimation. The FAST UKF algorithm uses an adaptive algorithm based on the strong tracking idea to overcome traditional unscented Kalman filters’ disadvantages such as sensitive to initial parameters and model errors. Meanwhile the fuzzy logical system is applied to the parameter estimation and adjustment for the strong tracking algorithm in time based on its monitoring of the state of the filter. The simulation results show that the FAST UKF algorithm can be adapted to the trajectory change better than the strong tracking UKF algorithm, the adaptive UKF algorithm and the traditional UKF algorithm in varying situations with the better position estimation precision. |
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