Resumen

El filtro de Kalman (KF), el KF extendido y el KF no perfeccionado carecen de capacidad autoadaptativa para hacer frente al ruido del sistema. Este artículo describe un nuevo enfoque de filtrado adaptativo para sistemas no lineales con ruido aditivo. Basado en el KF sin raíz cuadrada (SRUKF), el estimador tradicional de Maybeck se modifica y extiende a los sistemas no lineales. La raíz cuadrada de la matriz de covarianza del ruido del proceso Q o la de la matriz de covarianza del ruido de medición R se estima directamente. Dado que se garantiza la semidefinición positiva de Q o R, se superan varias deficiencias del algoritmo tradicional de Maybeck. Así, la estabilidad y la precisión del filtro mejoran considerablemente. Además, basándose en tres sistemas no lineales diferentes, se describe en detalle una nueva técnica de filtrado adaptativo. En concreto, se presentan resultados de simulación en los que el nuevo filtro se aplicó a un modelo altamente no lineal (es decir, el modelo de crecimiento no estacionario univariante (UNGM)). El UNGM se compara con el SRUKF estándar para demostrar que su rendimiento de filtrado es superior. El algoritmo SRUKF adaptativo (ASRUKF) puede completar la recursión directa y calcular las raíces cuadradas de las matrices de varianza del estado del sistema y del ruido, lo que garantiza la simetría y la definición no negativa de las matrices y mejora en gran medida la precisión, la estabilidad y la autoadaptabilidad del filtro.

• Materias:Automatización Propiedades termodinámicas Termodinámica Aerodinámica Motores (Mecánica) Vehículo espacial
• Subjects:Automation Thermodynamic properties Thermodynamics Aerodynamics Engines Space vehicles
• Palabras claves:matriz de covarianza del ruido, nuevo filtrado adaptativo, sistema no lineal, kf sin aroma, raíz cuadrada, maybeck tradicional, sistema no lineal diferente, rendimiento de filtrado superior, modelo de crecimiento no estacionario, matriz
• Keywords:noise covariance matrix, new adaptive filtering, nonlinear system, unscented kf, square root, traditional maybeck, different nonlinear system, superior filtering performance, nonstationary growth model, matrix