【摘 要】
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卡尔曼滤波能在测量噪声干扰下对系统状态进行无偏估计。但无论是扩展卡尔曼滤波(EKF)算法,还是无轨迹卡尔曼滤波(UKF)算法,都无法避免滤波发散现象。给出利用径向基函数(RBF
【机 构】
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电子科技大学计算机科学与工程学院,新疆财经大学计算机科学与工程学院
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卡尔曼滤波能在测量噪声干扰下对系统状态进行无偏估计。但无论是扩展卡尔曼滤波(EKF)算法,还是无轨迹卡尔曼滤波(UKF)算法,都无法避免滤波发散现象。给出利用径向基函数(RBF)神经网络的自适应调整能力来对卡尔曼滤波输出进行校正,从而避免输出发散的算法。计算机模拟和实际应用表明,基于RBFNN的卡尔曼滤波算法可以有效防止输出发散。
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