IE卡尔曼滤波

资 源 简 介

IE卡尔曼滤波

详 情 说 明

IE卡尔曼滤波（Input Estimation Kalman Filter）是一种改进的卡尔曼滤波方法，主要用于处理带有未知输入或扰动的动态系统跟踪问题。该方法由Chan、Hu和Plant于1979年提出，通过将未知输入纳入估计过程，显著提升了系统在复杂环境下的状态估计精度。

核心思想是通过扩展卡尔曼滤波框架，对未知输入进行实时估计，并将估计结果反馈到状态更新环节。这种双重估计机制（状态+输入）特别适用于目标跟踪场景，例如飞行器或车辆的运动轨迹预测，其中外部扰动（如风力、突发机动）难以直接测量但会影响系统动态。

与传统卡尔曼滤波相比，IE卡尔曼滤波的优势在于： 抗干扰能力强：通过显式建模未知输入，降低未建模动态对状态估计的影响； 自适应特性：输入估计模块能动态调整以适应时变扰动； 计算效率平衡：在增加少量计算开销的前提下，显著提升鲁棒性。

该方法的典型应用包括雷达跟踪、导航系统以及工业控制领域，尤其适合处理传感器噪声与环境干扰共存的高复杂度场景。后续研究常以此为基础，进一步结合神经网络或自适应滤波技术优化输入估计的准确性。