针对粒子滤波存在重要性密度函数难以选取和系统状态协方差阵可能出现负定性的问题,提出一种新的奇异值分解Unscented粒子滤波 (SVDUPF)算法.该算法采用自适应因子调节动力学模型误差,通过奇异值分解抑制系统状态协方差矩阵的负定性,并以改进的UKF算法产生重要性密度函数,以弥补粒子滤波重要性密度函数难以选取的缺陷.将提出的算法应用到单变量非静态状态增长模型中并进行仿真验证,结果表明,提出算法的滤波精度明显优于EKF和UPF算法,能提高模型的解算精度.
非线性系统 奇异分解 自适应 粒子滤波 应用研究