【摘 要】
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在非线性系统状态估计问题中,强跟踪求积分卡尔曼滤波算法在实现过程中由于对判断滤波发散的阈值设置较小,即使在系统正常情况下也会以较大概率产生渐消因子,从而导致过度调
【基金项目】
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陕西省教育科研计划项目（16JK1347）, 陕西省社会科学基金项目（2016R030）, 西安市碑林区科技计划项目（GX1708）
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在非线性系统状态估计问题中,强跟踪求积分卡尔曼滤波算法在实现过程中由于对判断滤波发散的阈值设置较小,即使在系统正常情况下也会以较大概率产生渐消因子,从而导致过度调节滤波增益,使得系统状态估计不够平滑。针对该问题,提出了一种改进的强跟踪求积分卡尔曼滤波算法。该算法通过适当增大判断滤波发散的阈值,从而有效地降低了误判滤波发散的概率,增强了滤波器对系统状态的跟踪性能,并能够根据不同维数的量测方程确定弱化因子的取值,从而有效避免了凭经验选取弱化因子,具有较强的操作性。对两种算法进行实验仿真,结果表明,改进的强跟踪
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