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基于CARMA新息模型对线性离散分数阶状态空间系统提出一种稳态分数阶Kalman滤波器。分数阶描述比整数阶描述更精确,所提出的滤波器相比已有的整数阶系统的相关研究结果更具普遍性和实用性。仿真实例表明了该滤波器的有效性。 相似文献
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在一定环境条件下,当系统的量测方程没有进行验证或校准时,使用该量测方程往往会产生未知的系统误差,从而导致较大的滤波误差。同样地,当系统的噪声方差不确定时,滤波的性能也将会变坏,甚至会引起滤波器发散。增量方程的引入可以有效消除系统的未知量测误差,从而带未知量测误差的欠观测系统的状态估计问题可以转换为增量系统的状态估计问题。该文考虑带未知量测误差和未知噪声方差的线性离散系统,首先提出一种基于增量方程的鲁棒增量Kalman滤波器。进而,基于线性最小方差最优融合准则,提出一种加权融合鲁棒增量Kalman滤波算法。仿真实例证明了所提算法的有效性和可行性。 相似文献
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