Un nouveau filtre de Kalman non scenté étendu est conçu en utilisant la propriété statistique d'ordre supérieur de l'erreur approximative du modèle système

Dans l'environnement de travail actuel, la plupart des modèles d'équipement présentent des caractéristiques non linéaires. Pour le filtrage des systèmes non linéaires, des méthodes de filtrage telles que le filtre de Kalman étendu (EKF), le filtre de Kalman non scenté (UKF) et le filtre de Kalman par cubature (CKF) ont été développées successivement, toutes montrant de bons résultats. Cependant, dans le processus de filtrage des systèmes non linéaires, la performance de l'EKF diminue avec une augmentation de l'erreur de troncature et diverge même. Avec l'amélioration de la dimension du système, les points d'échantillonnage de l'UKF sont relativement peu nombreux et non représentatifs. Dans cet article, un nouveau filtre de Kalman non scenté étendu d'ordre élevé (HUKF) basé sur un filtre de Kalman non scenté est conçu en utilisant les propriétés statistiques d'ordre supérieur de l'erreur approximative. De plus, une méthode de calcul de l'erreur approximative de l'approximation multi-niveaux de la fonction originale dans des conditions où la mesure n'est pas satisfaisante au rang est proposée. L'efficacité du filtre est vérifiée à l'aide d'expériences de simulation numérique.