【摘 要】
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针对单一模型滤波器在未知或不确定的系统参数下适应性较差的问题,提出了一种新的基于多模型自适应估计（multiple model adaptive estimation,MMAE）的滤波方法.该方法利用改进
【机 构】
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弗吉尼亚理工大学计算机工程系,.电子科技大学机器人研究中心
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针对单一模型滤波器在未知或不确定的系统参数下适应性较差的问题,提出了一种新的基于多模型自适应估计（multiple model adaptive estimation,MMAE）的滤波方法.该方法利用改进的卡尔曼滤波代替传统的卡尔曼滤波,比如扩展卡尔曼滤波（extended Kalman filter,EKF）和无迹卡尔曼滤波（unscented Kalman filter,UKF）.EKF和UKF 被用来作为多模型自适应估计的子滤波器,从而实现对非线性系统的状态估计.同时,还将该方法应用于基于弹道导弹模
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