【摘 要】
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该文对混合系统多模型估计理论,特别是交互式多模型估计进行了较为深入的研究.主要贡献如下：1.IMM算法的参数分析基本上采用MonteCarlo仿真.对于具有n个变量的Markov参数的交
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该文对混合系统多模型估计理论,特别是交互式多模型估计进行了较为深入的研究.主要贡献如下：1.IMM算法的参数分析基本上采用MonteCarlo仿真.对于具有n个变量的Markov参数的交互式多模型滤波系统,我们运用非MonteCarlo仿真方法,研究了Markov参数对模型概率的影响,发现Markov参数对模型概率有双边限幅作用,并且决定过去信息对模型概率的影响.这一研究结果同样适于著名的GPB1算法;其次研究了Markov参数对模型估计的影响,得出了六条定性结论.2.我们找到了IMM子滤波器的估计方差的近似解耦条件,给出了两模型下的常增益IMM自适应滤波算法.3.分析研究了强跟踪滤波器（STF）的机理,提出了一种基于最小二乘估计的STF单重渐消因子求解方法.4.采用后验估计的方法,推导出了在线辨识Markov参数以及模型噪声的公式.该公式适用于任何一种动态多模型估计算法.
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