【摘 要】
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针对一类具有未建模误差和扰动的非线性系统的状态估计问题,提出一种在线估计并补偿模型误差的非线性滤波算法,该算法利用非线性预测滤波(NPF)基于预测输出残差的方差最小的
【机 构】
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北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院,北京,100191
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针对一类具有未建模误差和扰动的非线性系统的状态估计问题,提出一种在线估计并补偿模型误差的非线性滤波算法,该算法利用非线性预测滤波(NPF)基于预测输出残差的方差最小的基本原则估计模型误差,冉利用扩展卡尔曼滤波(EKF)的思想对补偿后的模型进行状态估计；详细推导了状态估计误差及其方差阵的传播模型.以卫星姿态确定系统为例,仿真结果显示改进算法对未建模误差以及初始状态误差的鲁棒性,而滤波周期增大会导致估计精度下降.与扩展卡尔曼滤波和预测滤波相比,改进算法不仅可以实时估计并补偿系统模型误差的影响,提高姿态估计的精度,而且收敛速度快,从而进一步验证了算法的有效性.
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