matlab0797 Tobit Kalman滤波与截断(Censored)数据处理

项目介绍

卡尔曼滤波器在跟踪和估计中已成为普遍存在求解各类问题中，特别是那些使用低成本商用现成传感器的估计应用（COTS），受一种特殊类型的测量非线性称为审查。检查通常采取传感器饱和、遮挡区域和检测极限的形式。这些形式的审查被称为Tobit模型I型审查。在卡尔曼滤波中引入审查测量结果导致对底层状态的偏差估计。在本文中，我们提出了第一个公式的卡尔曼滤波器，能够从删去的数据中估计状态变量，有效避免偏差。我们把这个公式称为Tobit 扩展Kalman滤波器。 为了验证本文研究的TEKF滤波器的有效性，本文采用MATLAB软件，对导航数据进行截断数据处理，通过TEKF滤波器来实现导航轨迹数据的跟踪和估计，通过研究得到以下研究成果： （1） 在导航数据处理中，基本卡尔曼滤波的估计结果效果最差，误差最大。因此，对基本卡尔曼扩展是有必要的。 （2） 本文通过对EKF和TEKF滤波器的估计误差进行分析，通过对比导航数据的北向误差和东向误差可知，TEKF的误差可以趋近于0，而EKF则为其数倍。并且随着估计时间的加大，其误差也越大，以此证明本文研究TEKF的有效性。