论文部分内容阅读
已有的相关噪声情况下,离散线性系统的递推状态估计算法大多假定系统噪声和量测噪声在同一时刻相关,通过对系统噪声和量测噪声相互独立的连续线性系统的采样离散化,发现离散化后的系统相邻时刻的系统噪声和量测噪声相关.在线性无偏最小方差估计准则下,推导出了该离散化后所得系统的全局最优递推状态估计算法.通过Monte-Carlo仿真,与假定系统噪声和量测噪声互不相关的Kalman滤波算法进行了比较,进一步表明了新算法的有效性.