【摘 要】
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为了克服自适应Kalman滤波的缺点,文中提出了一种噪声有限记忆在线随机加权自适应滤波算法。在该算法中,利用随机加权和移动开窗方法分别对系统量测噪声和状态噪声的统计特性
【基金项目】
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国家自然科学基金（61174193）资助
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为了克服自适应Kalman滤波的缺点,文中提出了一种噪声有限记忆在线随机加权自适应滤波算法。在该算法中,利用随机加权和移动开窗方法分别对系统量测噪声和状态噪声的统计特性进行在线随机加权估计,并应用随机加权自适应因子进行调节,控制量测噪声和状态噪声对滤波解算精度的影响。仿真结果表明,在系统噪声统计未知情况下,所提出的噪声有限记忆在线随机加权自适应滤波算法精度明显优于传统Sage自适应Kalman滤波算法。
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