【摘 要】
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本文针对广义区间系统的参数不确定性,将参数不确定性确定为加性结构形式,提出一种卡尔曼形式的递推鲁棒滤波算法。研究表明,滤波过程中的线性加性不确定性可以表示为一系列
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本文针对广义区间系统的参数不确定性,将参数不确定性确定为加性结构形式,提出一种卡尔曼形式的递推鲁棒滤波算法。研究表明,滤波过程中的线性加性不确定性可以表示为一系列依赖系统真实状态的加性不确定性的集合,数值仿真结果表明,当广义区间系统参数存在加性不确定性时,该算法能够实现递推状态估计,验证了该算法的有效性。
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