基于量测一步预测信息的自调整UKF

针对无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman filter,UKF)中自由调节参数的选取问题,通过研究不同的对于滤波性能的影响,提出基于量测一步预测信息的在线自调整的UKF方法。所提方法是通过根据每一滤波时刻量测的一步预测信息,对滤波参数进行选取,选出每一滤波时刻的最优滤波参数,从而实现算法的在线调整。数值仿真表明,基于量测一步预测信息的自调整UKF对于真实状态的跟踪效果要优于固定参数的无迹卡尔曼滤波。