【摘 要】
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给出非线性MIMO随机系统可观性定义和条件,将非线性SISO确定性系统局部可观性理论拓展到非线性MIMO随机系统.基于这一理论在系统模型和噪声统计未知情况下,提出一类基于神经
【机 构】
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南开大学自动化系,南开大学自动化系
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给出非线性MIMO随机系统可观性定义和条件,将非线性SISO确定性系统局部可观性理论拓展到非线性MIMO随机系统.基于这一理论在系统模型和噪声统计未知情况下,提出一类基于神经网络的非线性离散随机系统自适应滤波器的设计方法.考虑过程方程的动态特性和输出方程的静态特性,设计了动态神经网络作为系统的滤波器,前馈神经网络作为系统的输出预报器.充分利用已知观测信息训练两个神经网络,从而提高了状态估计的精度.该方法克服了扩展Kalman滤波要求模型和统计特性精确已知的不足.仿真例子验证了所提出的估计方法的有效性.
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