相关噪声下非线性系统状态与偏差的分离估计算法

摘要

将用于零均值、高斯白噪声干扰下的非线性时变随机系统的伪偏差分离估计算法推广到了系统及测量噪声为非零均值高斯白噪声、系统噪声及测量噪声为相关噪声的情形.通过引入"弱化因子"概念,使得状态和偏差估计更加平滑.最后通过数字仿真证实了该方法的有效性.同扩展卡尔曼滤波器相比,其计算量小,且可以准确估计出时变规律未知的随机时变偏差.