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基于自适应区间卡尔曼滤波的状态估计

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通过分析系统模型误差和预报残差对卡尔曼滤波的影响以及区间矩阵对滤波效果的影响,提出了在基于方差分量的自适应滤波器的基础上添加置信区间的方法来提高预测精度。一方面,自适应滤波器可以通过方差分量不断地校正伪观测值,克服了由于动态目标的机动性引起滤波发散的缺陷;另一方面,通过预测误差添加置信区间不仅可以修正状态,还能提供状态预测的范围。仿真结果表明,该算法的滤波效果优于基于传统的卡尔曼滤波算法的状态估计,适用于机动目标定位数据的实时处理。(本文共计6页)......[继续阅读本文]

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