具有噪聲信息與狀態(tài)模型不確定系統(tǒng)的IMM自適應(yīng)濾波

摘要： 卡爾曼濾波器廣泛用于解決線性高斯系統(tǒng)的狀態(tài)估計(jì)問(wèn)題.然而,在實(shí)際應(yīng)用中過(guò)程噪聲和系統(tǒng)模型參數(shù)先驗(yàn)信息未知,且量測(cè)受到異常值干擾,給準(zhǔn)確估計(jì)系統(tǒng)狀態(tài)帶來(lái)極大困難.針對(duì)具有噪聲信息和狀態(tài)模型不確定的動(dòng)態(tài)系統(tǒng),提出一種廣義交互式多模型自適應(yīng)濾波算法.該算法設(shè)計(jì)多個(gè)模型并行的方式對(duì)系統(tǒng)不確定進(jìn)行處理,對(duì)于每個(gè)模型,建立Skew-T分布非對(duì)稱重尾噪聲表示模型,為了解決過(guò)程噪聲與系統(tǒng)協(xié)方差... （共8頁(yè)）