自适应Kalman滤波器及其应用

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对于带未知噪声统计的单输出系统,本文提出了一种新的自适应Kalman滤波器,应用现代时间序列分析方法,基于ARMA新息模型的滑动平均(MA)参数的在线辨识,提出了稳态最优Kalman滤波器增益估计的一种新算法,比Mehra的算法简单。同时还提出了辨识滑动平均(MA)模型参数的一种新的自适应Kalman滤波算法。此外,给出了在雷达跟踪系统中的应用,且仿真结果说明了本文算法的有效性。
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1957年生.浙江东阳人:博士,教授,博士生导师,太原理工大学副校长;1982年在太原工学院获学士学位,1986年在太原工业大学获硕士学位.1999年在重庆大学获博士学位;1991—1992年和2000年两