【摘 要】
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本文采用强跟踪滤波器为主要框架,通过线性化和状态扩展解决非线性系统时变参数和状态的估计问题.在普通强跟踪滤波器的基础上,以小波变换估计量测噪声,采用滤波增益调整系数
【机 构】
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北京理工大学自动化学院,复杂系统智能控制与决策教育部重点实验室
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本文采用强跟踪滤波器为主要框架,通过线性化和状态扩展解决非线性系统时变参数和状态的估计问题.在普通强跟踪滤波器的基础上,以小波变换估计量测噪声,采用滤波增益调整系数解决过跟踪问题,给出了主要的计算公式和参数的取值方法,Monte Carlo仿真和在弹道方程参数辨识中的应用结果表明,本方法不但对突变参数具有强跟踪能力,在噪声方差发生变化的情况下,仍可以对非线性参数进行准确的辨识,状态与参数估计精度高于普通的强跟踪滤波器.
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