作者：黄珏,颜冰,徐朋豪 单位：华中科技大学 出版：《华中科技大学学报(自然科学版)》2016年第09期 页数：4页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFHZLG2016090110 DOC编号：DOCHZLG2016090119 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑

    • 针对传感器量测数据丢失的卡尔曼(Kalman)滤波问题进行了研究，提出了一种基于虚观测值的鲁棒卡尔曼滤波算法，针对伯努利(Bernoulli)分布描述的量测数据丢失的模型，充分利用当前时刻的先验信息，应用趋势移动平均法来预估构造丢失数据时刻的虚观测值，建立了等效的传感器量测模型.利用鲁棒卡尔曼滤波方法来消除预测偏差较大的虚观测值对目标跟踪的影响，从而达到对目标的稳健跟踪.仿真实例说明了该算法能在量测数据丢失的情况下对目标进行有效的跟踪，跟踪精度高于跳变线性系统的卡尔曼滤波算法。

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