基于广义线性模型的变参数广义卡尔曼滤波

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给出了连续系统的一种广义线性模型,不仅适用于已知系统,而且适用于未知系统,无论系统是线性还是非线性的。该模型系数服从确定的变化规律而无需在线辨识或预先计算,因而实时性好。定义了基于这种模型的变参数广义卡尔曼滤波。并给出其递推计算公式,可对未知系统实现实时滤波估计,且满足均方误差最小。该系统能方便、快捷、准确地实现未来多个时刻状态群的实时预报,以便提早掌握系统未来的运动趋势,提高系统的控制性能和对机动目标拦截的制导精度。算例仿真表明,结果是令人满意的。
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