【摘 要】
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有噪声的非线性广义连续-离散系统的状态估计问题是目前一个较新的研究领域。量测丢失可能会导致系统动态模型的状态估计值与动态方程真实值产生较大偏差。为解决该问题,针对
【机 构】
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哈尔滨工业大学空间控制与惯性技术研究中心
【基金项目】
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国家自然科学基金（61174037）,国家自然科学基金创新群体项目（61021002）
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有噪声的非线性广义连续-离散系统的状态估计问题是目前一个较新的研究领域。量测丢失可能会导致系统动态模型的状态估计值与动态方程真实值产生较大偏差。为解决该问题,针对一类量测丢失情况下的范数有界非线性广义连续-离散系统,提出一种基于鲁棒扩展卡尔曼滤波（REKF）算法的状态估计方法。首先,给出参数并使用欧拉离散化方法将理想化的广义连续-离散系统转化为非奇异离散系统,但这样的处理方式导致转换得到的非奇异离散系统动态模型中存在新增不确定项。针对该问题,提出最优上界以保证卡尔曼滤波误差协方差矩阵收敛。其次,针对转化得
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