【摘 要】
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针对一类包含未知常值偏置的线性系统的状态估计问题,比如捷联惯导/里程计组合导航系统,由于扩展未知常值偏置为系统状态,导致系统状态维数比较高。当应用H∞滤波进行估计时,
【机 构】
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北京理工大学自动化学院,中国人民解放军94032部队
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针对一类包含未知常值偏置的线性系统的状态估计问题,比如捷联惯导/里程计组合导航系统,由于扩展未知常值偏置为系统状态,导致系统状态维数比较高。当应用H∞滤波进行估计时,就会引起滤波算法的计算量大大增加,进而会影响其估计性能。为了解决这个问题,将H∞滤波问题转化为Krein空间下的求解某种二次型的最小值问题,而求解该最小值可以使用Kalman滤波来解决。因此,通过采用二阶段Kalman滤波理论,在Krein空间下建立了二阶段H∞滤波算法,将H$滤波中的高维矩阵计算解耦成并行的低维矩阵计算,有效地解决了高维矩阵
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