随机系统多参考模型卡尔曼滤波器研究
在深入研究了卡尔曼滤波器算法的基础上，该文提出随机系统多参考模型卡尔曼滤波器的方法。该方法用N个线性模型近似表示参数变化很大的非线性系统。再用卡尔曼滤波器对N个模型进行滤波，得到N个状态的估计值。然后，对这N个状态估计值进行概率加权求和，得到最优状态估计值。分别针对二阶系统和船舶模型进行了大量的仿真研究。其结果表明，对参数突变的系统，应用该方法进行状态估计或参数辨识，具有很好的跟踪突变参数的效果。仿真展示，该方法具有广阔的工程应用前景。
滤波 状态估计 非线性系统 多参考模型
任光 刘军 于成 赵卫军
大连海事大学轮机工程学院(大连)
国内会议
合肥
中文
2202～2206
2000-06-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）