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针对系统状态演化多模不确定性和状态约束多样性, 本文提出了跳变约束下马尔可夫切换非线性系统的 交互式多假设估计方法. 定义了包含跳变马尔可夫参数可能取值的假设集, 根据最优贝叶斯滤波, 推导出状态与假 设的后验概率递推更新. 基于统计线性回归线性化非线性函数, 利用伪量测法, 将线性化的约束扩维到真实量测中, 给出了非线性系统滤波的近似解析最优解. 最终给出所提算法的稀疏网格积分近似最优估计实现. 在交叉道路机动 目标跟踪仿真场景中, 所提算法的滤波精度优于基于泰勒展开的交互式多模型算法, 基于统计线性回归的交互式多 模型算法, 以及基于泰勒展开的非线性系统约束滤波算法.  相似文献
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