【摘 要】
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研究了线性分式扰动下线性奇异系统的状态估计问题，给出了一种Kalman形式的递推滤波算法．研究表明，线性分式不确定性可以表示为一系列加性不确定性的交集，本文讨论了如何寻找保守
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研究了线性分式扰动下线性奇异系统的状态估计问题，给出了一种Kalman形式的递推滤波算法．研究表明，线性分式不确定性可以表示为一系列加性不确定性的交集，本文讨论了如何寻找保守性最弱的加性不确定性来近似该交集，并证明了该问题在鲁棒滤波过程中可以转化为凸优化问题．数值仿真验证了上述算法的有效性．对于具有结构约束的线性分式不确定性，该算法的性能优于现有算法．
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