【摘 要】
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针对带有未知统计特性噪声的非线性系统,提出了一种新型的自适应滤波器——自适应高斯—厄米特滤波器(AGHF),其过程是通过将Sage-Husa噪声估计器推广到非线性系统,得到更为一
【机 构】
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北京控制工程研究所,空间智能控制技术重点实验室,中国空间技术研究院钱学森空间技术实验室
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针对带有未知统计特性噪声的非线性系统,提出了一种新型的自适应滤波器——自适应高斯—厄米特滤波器(AGHF),其过程是通过将Sage-Husa噪声估计器推广到非线性系统,得到更为一般的噪声估计的递推形式,它与高斯—厄米特滤波器(GHF)相融合,得到适用于带有未知统计特性噪声的非线性系统的高精度自适应滤波器.仿真结果表明,当非线性系统存在一类未知统计特性噪声(系统噪声或测量噪声)时,与扩展卡尔曼滤波器(EKF)、GHF和自适应扩展卡尔曼滤波器(AEKF)相比,AGHF滤波器可显著提高对噪声统计特性和系统状态的
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