典型文献
基于限定记忆随机加权扩展卡尔曼滤波的车辆状态估计
文献摘要：
为了降低车辆状态估计过程中历史量测数据误差的影响,提出一种限定记忆随机加权扩展卡尔曼滤波(LMRWEKF)算法.首先,建立三自由度非线性车辆动力学模型;其次,将限定记忆滤波与扩展卡尔曼滤波融合,构成限定记忆扩展卡尔曼滤波;然后,依据随机加权理论,设计服从狄利克雷分布的加权系数来进一步提高滤波估计精度;最后,建立Carsim与Matlab/Simulink联合仿真平台,并进行了高附着系数和低附着系数2种不同工况下的仿真实验.结果表明:相比于标准扩展卡尔曼滤波(EKF)算法,高附着路面仿真工况下,基于LMRWEKF算法估计得到的横摆角速度、质心侧偏角和纵向速度的均方根误差分别降低了60.23％、19.63％、91.57％;低附着路面仿真工况下,基于LMRWEKF算法估计得到的横摆角速度、质心侧偏角和纵向速度的均方根误差分别降低了59.38％、13.92％、94.20％.所提出的LMRWEKF算法能有效抑制噪声波动,提高估计精度.
文献关键词：
扩展卡尔曼滤波;限定记忆滤波;随机加权;车辆状态估计
中图分类号：
作者姓名：
胡敬宇;汪?;严永俊;耿可可;柏硕;殷国栋
作者机构：
东南大学机械工程学院,南京211189
文献出处：
引用格式：
[1]胡敬宇;汪?;严永俊;耿可可;柏硕;殷国栋-.基于限定记忆随机加权扩展卡尔曼滤波的车辆状态估计)[J].东南大学学报（自然科学版）,2022(02):387-393
A类：
LMRWEKF,限定记忆滤波
B类：
随机加权,扩展卡尔曼滤波,车辆状态估计,史量,量测数据,数据误差,立三,三自由度,车辆动力学模型,卡尔曼滤波融合,服从,狄利克,加权系数,滤波估计,估计精度,Carsim,Matlab,Simulink,联合仿真平台,附着系数,不同工况,横摆角速度,质心侧偏角,抑制噪声,高估
AB值：
0.19985
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