具有噪聲信息與狀態(tài)模型不確定系統(tǒng)的IMM自適應濾波

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)估計問題.然而,在實際應用中過程噪聲和系統(tǒng)模型參數(shù)先驗信息未知,且量測受到異常值干擾,給準確估計系統(tǒng)狀態(tài)帶來極大困難.針對具有噪聲信息和狀態(tài)模型不確定的動態(tài)系統(tǒng),提出一種廣義交互式多模型自適應濾波算法.該算法設(shè)計多個模型并行的方式對系統(tǒng)不確定進行處理,對于每個模型,建立Skew-T分布非對稱重尾噪聲表示模型,為了解決過程噪聲與系統(tǒng)協(xié)方差... （共8頁）