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在文[1]中,我们给出了一种用于一类非线性时变随机系统的带次优渐消因子的扩展卡尔曼滤波器,可以估计出快速变化的系统状态.本文推广了文[1]的结果,使其可处理一般的非线性测量.同时,给出了一种状态及参数的联合估计方法.所做大量仿真研究表明,本文方法具有良好的实时性及动态跟踪性.
非线性时变随机系统状态及参数的实时联合估计
【摘 要】
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在文[1]中,我们给出了一种用于一类非线性时变随机系统的带次优渐消因子的扩展卡尔曼滤波器,可以估计出快速变化的系统状态.本文推广了文[1]的结果,使其可处理一般的非线性测
【机 构】
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上海交通大学自动控制系,上海交通大学自动控制系,上海交通大学自动控制系
【出 处】
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信息与控制
【发表日期】
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1990年06期
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