7.1.1　Salychev O自适应滤波算法

7.1.1　Salychev O自适应滤波算法

为了解决标准卡尔曼滤波存在的问题，文献［72］提出一种Salychev O自适应滤波算法，该算法在标准卡尔曼滤波算法的基础上能够实时估计出状态噪声协方差阵Q，一定程度上提高了滤波精度。

本小节还是以式（3-1）所示离散系统模型为例，具体算法如下。

状态一步预测方程为

新息序列方程为

新息序列协方差阵为

假设为高斯随机过程，依据最大似然 估计准 则，可得Cj的最大似然估计：

假定N＝1，则新息序列协方差阵可表示为

则估计状态噪声为

一步预测均方误差方程为

滤波增益阵为

状态估计为

估计均方误差阵为

与标准卡尔曼滤波算法相比，Salychev O自适应滤波算法一定程度上优化了滤波的效果，但是观测噪声协方差阵R模型参数不准确，必然还是会影响滤波收敛的效果。