【摘 要】
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针对Ｋａｌｍａｎ滤波存在的储多难点，在一般分布下的二阶近似最小方差估计的基础上，本文首次提出了正态严平稳假设下的自学习自适应Ｋａｌｍａｎ滤波，并相应研究了分布蜜度的离线异步自学习估计方法，文中
【机 构】
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哈尔滨工业大学控制工程系,哈尔滨工业大学控制工程系教授
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针对Ｋａｌｍａｎ滤波存在的储多难点，在一般分布下的二阶近似最小方差估计的基础上，本文首次提出了正态严平稳假设下的自学习自适应Ｋａｌｍａｎ滤波，并相应研究了分布蜜度的离线异步自学习估计方法，文中又利用了Ｂａｙｅｓ公式得到了非线性校正项的三阶联合中心矩和四阶中心矩的自学习估计方法，并据此提出了一般分布下的自学习自适应滤波的基本公式。本文对上述理论的收敛性进行了严格证明，并指出了待研究的若干问题。
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