作者：朱文超,许德章 单位：华北计算技术研究所 出版：《计算机工程与应用》2015年第18期 页数：7页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFJSGG2015180120 DOC编号：DOCJSGG2015180129 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑

    • 为减小噪声信号对六维力传感器测量精度的影响，同时解决因主振型信息缺失导致扩展Kalman滤波器难以获得最优系统估计的问题，提出一种基于小生境野草算法优化的扩展卡尔曼滤波(NIWO-EKF)算法。算法根据正弦激励力响应与应变之间的关系，构建六维力传感器下E型膜非线性系统模型。将系统干扰矩阵与控制矩阵视为一个整体，引入野草繁殖思想，以前6阶主振型信息构成的综合矩阵为均值，进行高斯采样，产生初始化的可行解。将小生境技术与野草算法相融合，利用野草算法进行全局搜索，根据适应度的大小对个体进行降序排列，按照小生境容量划分出多个种群协同合作，避免搜索过程陷入局部最优，提高算法的寻优精度和收敛速度。采用改进野草算法对EKF中的系统干扰控制矩阵进行优化处理。仿真实例表明，优化后的扩展卡尔曼滤波器能有效地提高六维力传感器的测量精度，具有很好的鲁棒性和稳定性。

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