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摘要:
针对模型不匹配卡尔曼的状态估计发散和应用范围限于连续系统问题,提出一种基于有限差分强跟踪滤波器(STFDEKF).在滤波计算中,引入强跟踪滤波因子修正滤波器的状态预协方差矩阵,滤波精度得以提高;滤波器应用有限差分方法计算滤波过程中非线性函数的偏导数,扩大了适用范围.几种卡尔曼滤波器经过仿真比较,STFDEKF应用于复杂非线性系统状态估计时,具有较高数值稳定性、强跟踪性和较宽应用范围.
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文献信息
篇名 一种强跟踪扩展卡尔曼滤波器的改进算法
来源期刊 控制与决策 学科 数学
关键词 有限差分 强跟踪滤波 非线性系统 模型失配 状态估计
年,卷(期) 2006,(1) 所属期刊栏目 短文
研究方向 页码范围 73-76
页数 4页 分类号 O211.64
字数 2749字 语种 中文
DOI 10.3321/j.issn:1001-0920.2006.01.016
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 范文兵 郑州大学信息工程学院 58 345 9.0 15.0
2 张素贞 华东理工大学自动化研究所 29 343 10.0 17.0
3 刘春风 郑州大学信息工程学院 3 76 2.0 3.0
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研究主题发展历程
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有限差分
强跟踪滤波
非线性系统
模型失配
状态估计
研究起点
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研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
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期刊影响力
控制与决策
月刊
1001-0920
21-1124/TP
大16开
沈阳东北大学125信箱
1986
chi
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7031
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