论文部分内容阅读
基于噪声的小波变换特点，结合量测的多尺度分解和扩展Kalman滤波（EKF），提出了一种小波“最佳”尺度分解的分频EKF滤波算法。该算法依据小波变换模功率谱选择最佳小波分解尺度，并将小波多尺度分解去噪和分频EKF滤波结合起来。对实际中含强噪声的非线性动态系统进行状态估计效果较好。Monte—Carlo仿真表明，与普通EKF滤波相比，本文算法的滤波精度平均提高约10％。