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研究了一类非线性广义系统的状态估计问题。利用Taylor级数展开的方法将其转化为线性广义系统;再利用奇异值分解,对线性化后的系统进行降阶,转化为等价的正常线性系统;最后基于Kalman滤波估值理论,得到非线性广义系统的Kalman滤波器。通过数值仿真例子,验证了所提方法的有效性。
一类非线性广义随机系统的降阶Kalman滤波器
【摘 要】
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研究了一类非线性广义系统的状态估计问题。利用Taylor级数展开的方法将其转化为线性广义系统;再利用奇异值分解,对线性化后的系统进行降阶,转化为等价的正常线性系统;最后基
【机 构】
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黑龙江大学电子工程学院自动化系
【出 处】
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黑龙江大学工程学报
【发表日期】
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2011年01期
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