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基于序列二次规划的非线性不等式状态约束滤波算法
外文标题:Nonlinear Inequality State Constrained Filtering Algorithm Based on Sequential Quadratic Programming
文献类型:期刊
作者:陈金广[1]  贺姗[2]  马丽丽[3]  
机构:西安工程大学计算机科学学院,西安710048; 西安电子科技大学电子工程学院,西安710071;西安工程大学计算机科学学院,西安,710048
年:2015
期刊名称:计算机工程
期:5
页码范围:295-299
增刊:正刊
收录情况:中文核心期刊要目总览  中国科技核心期刊  
所属部门:计算机科学学院
重要成果类型:重要期刊
语言:中文
ISSN:1000-3428
人气指数:1834
浏览次数:1830
基金:国家自然科学基金资助项目; 中国博士后科学基金资助项目; 陕西省教育厅科研计划基金资助项目; 西安工程大学学科建设经费基金资助项目。
关键词:状态约束;迭代不敏卡尔曼滤波;优化算法;目标跟踪;信息融合
摘要:针对非线性不等式状态约束滤波问题,提出一种基于序列二次规划的迭代不敏卡尔曼滤波算法。在迭代不敏卡尔曼滤波的基础上,采用序列二次规划优化法求解非线性不等式约束条件下的最优解。通过对每一次迭代求解二次规划子问题来确定下降方向,重复该步骤直到求得原问题的解,利用效益函数对目标函数最小化和不等式约束条件进行权衡,以保证算法的收敛性,利用正定矩阵近似海森矩阵降低时间复杂度。对具有约束的航路跟踪系统进行实验仿真,结果表明,该算法在处理非线性不等式状态约束滤波问题时,能够有效地提高状态估计精度,获得较高的滤波精度,且时间复杂度较低。
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