SVD-Unscented卡尔曼滤波的非线性结构系统识别
谢强(1),唐和生(1),邸袁(2)
(1 同济大学,200092,上海) (2 北京大学,100871,北京)

摘要：提出一种基于奇异值分解的unscented卡尔曼滤波（SVD－UKF）非线性滞回结构系统识别方法。SVD－UKF可被看成改进的unscented卡尔曼滤波（UKF）方法，相对UKF而言，SVD－UKF具有更好的鲁棒性和灵活性。此方法不仅避免象扩展卡尔曼滤波(EKF)为了计算Jacobians矩阵的所需的导数运算，并且可以克服常规UKF方法在计算协方差时经常遇到的病态条件的缺点。对非线性系统参数的识别和突然变化的识别的数值模拟结果显示了所提出方法的鲁棒性和灵活性。
关键词:SVD； Unscented卡尔曼滤波器；卡尔曼滤波器；非线性；系统辨识
中图分类号：TB123;O241.5    文献标识码：A