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第3 1卷第 1期 东 北 大 学 学 报 ( 自 然 科 学 版 ) Vol 3 1 ,No . 1 2 0 10 年 1 月 Journal of Nort heastern U niver sity (N at ural Science) J an . 2 0 1 0 带有相关噪声离散线性系统改进的卡尔曼滤波 刘 　巍 , 张化光 ( 东北大学 信息科学与工程学院 , 辽宁 沈阳　110004) 摘 　　　要 : 研究在系统噪声和观测噪声相关情况下带有控制输入离散线性系统的估计问题 ,基于卡尔曼滤 波和卡尔曼滤波的哈密尔顿方法 ,提出了一个改进的卡尔曼滤波算法 与经典卡尔曼滤波相比 ,此算法不需要 · 计算卡尔曼增益矩阵和观测序列的条件均值 ,并在需要更少回归方程且回归方程易于计算的情况下 ,取得了 最优性能 因此 ,此算法易于应用 仿真结果表明 ,此算法能够有效地估计系统状态 · · · 关 　键 　词 : 卡尔曼滤波 ;线性离散系统 ;协方差矩阵 ;估计 ;噪声 中图分类号 : TP 273 　　　文献标志码 : A 　　　文章编号 : (20 10) 0 1000 103 Modif ied Kal man Filtering f or Linear DiscreteTime Systems with Correlated Noise L I U Wei , ZHA N G H uag uang ( School of Information Science Engineering , Nort heastern University , Shenyang 110004 , China . Correspondent : L IU Wei , Email : intervalm @yahoo . com . cn) Abstract : The st ate estimation p roblem of linear discretetime systems was st udied in case t he system noises and observation noises are bot h correlated . A modified Kalman filtering which is in combination wit h t he Hamiltonian app roach of Kalman filter was p ropo sed . Comp ared wit h t he classic Kalman filtering , t he p ropo sed algorit hm needn ’t calculate t he Kalman gain mat rix and conditional mean of observation sequence , and it obt ains t he optimal performance under conditions t hat less regression equations are needed and t hey are easily calculated . Thus , t he algorit hm is easy to use . Simulation result s demonst rated t hat t he algorit hm can effectively estimate t he system st ates. Key wo