【摘 要】
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本文提出了一种新的自适应无色卡尔曼滤波(AUKF)方法.该方法以最小化新息方差阵的"真值"和估计值差的迹为指标函数，以MIT法则为自适应机制.通过自适应估计系统过程噪声方差阵，能够有效的补偿由于噪声先验知识不足和参数变化所引起的估计误差，提高UKF用于非线性系统状态、参数联合估计的性能.因而主动估计被进一步结合到反馈线性化中，使直升机航向动力学能够对内部不确定性有自适应性，也就是当时变、未知参数变
【机 构】
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中国科学院沈阳自动化研究所机器人研究室,沈阳,110016 沈阳航空工业学院自动化系,沈阳,110
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本文提出了一种新的自适应无色卡尔曼滤波(AUKF)方法.该方法以最小化新息方差阵的"真值"和估计值差的迹为指标函数，以MIT法则为自适应机制.通过自适应估计系统过程噪声方差阵，能够有效的补偿由于噪声先验知识不足和参数变化所引起的估计误差，提高UKF用于非线性系统状态、参数联合估计的性能.因而主动估计被进一步结合到反馈线性化中，使直升机航向动力学能够对内部不确定性有自适应性，也就是当时变、未知参数变化时达到鲁棒跟踪控制性能.并针对直升机航向动力学模型验证本方法的正确性；与常规UKF相比较显示该方法在收敛速度和估计准确程度方面的性能提高.
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