Resumen

Este documento investiga el problema de filtrado de Kalman insípido no lineal (UKF) para sistemas dinámicos no lineales discretos con parámetros aleatorios. Desarrollamos una transformación insípida mejorada al incorporar los parámetros aleatorios en el vector de estado para ampliar el número de puntos sigma. El análisis teórico revela que la media y la covarianza aproximadas a través de la transformación insípida mejorada coinciden correctamente con los valores reales hasta el tercer orden de la expansión en serie de Taylor. Basándonos en la transformación insípida mejorada, se propone un método UKF mejorado para ampliar la aplicación del UKF a sistemas no lineales con parámetros aleatorios. Se proporciona una aplicación a la localización de fuentes móviles con mediciones de diferencia de tiempo de llegada (TDOA) y incertidumbres de posición del sensor, donde los resultados de la simulación ilustran que el método UKF mejorado conduce a un rendimiento superior en comparación con el método UKF normal.

• Materias:Sistemas multiagente Dinámica de interacción Simulación de comportamientos Ecuaciones diferenciales estocásticas Dinámica caótica
• Subjects:Multiagent systems Interaction dynamics Behavioral simulation Stochastic differential equations Chaotic dynamics
• Palabras claves:No lineal; Filtrado de Kalman insaturado; Parámetros aleatorios; Transformación insaturada mejorada; Vector de estado; Localización de fuente móvil
• Keywords:Nonlinear; Unscented Kalman filtering; Random parameters; Improved unscented transformation; State vector; Mobile source localization