【摘 要】
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实际系统普遍存在不确定性,这种不确定性可能导致滤波发散问题.该文对一类时变不确定系统讨论了一种指定误差方差上限的状态滤波器的设计,该方法采用两个Riccati方程,其中第一个Riccati方程用以
【机 构】
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清华大学计算机系智能技术与系统国家重点实验室!北京100084,南京理工大学自动化系!南京210094,南京理工大学自动化系!南京210094
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实际系统普遍存在不确定性,这种不确定性可能导致滤波发散问题.该文对一类时变不确定系统讨论了一种指定误差方差上限的状态滤波器的设计,该方法采用两个Riccati方程,其中第一个Riccati方程用以补偿系统的不确定性,第二个Riccati方程用来配置状态滤波误差的协方差上限.导出了滤波器的存在条件和滤波器的通解,揭示了该滤波器与稳态Kalm an 滤波器之间的内在联系.
Uncertainty exists in the actual system, and this uncertainty may lead to the problem of filter divergence. In this paper, we discuss the design of a state filter with a specified upper bound of error variance for a class of time-varying uncertain systems. This method uses two Riccati equations, the first Riccati equation compensates for the system uncertainty, the second Riccati equations are used to configure the upper bound of the covariance of the state filtering error. The existing condition of the filter and the general solution of the filter are deduced, revealing the intrinsic relationship between the filter and the steady Kalman filter.
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