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基于扩展卡尔曼滤波状态估计值的在线优化设计方法

摘要

本发明公开了一种基于扩展卡尔曼滤波状态估计值的在线优化设计方法,本发明通过对扩展卡尔曼算法得到的状态估计值添加采样点因子实现对状态估计值的更新,进而将更新后所得的状态估计值代替状态观测值。进而求出更新后的观测预测值,与观测值对比,得到残差信息阵,利用残差信息来检验更新后最适合于当前时刻的状态估计值,并将该状态估计值作为当前时刻的状态估计值。通过这种方式可以再一定程度上降低模型动态偏差对系统跟踪带来的影响,解决扩展卡尔曼滤波在系统出现模型偏差时带来的精度不足的问题,能在非线性系统领域内得到较好的运用,且具有一定的鲁棒性。

著录项

  • 公开/公告号CN110119588A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2019-08-13

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 杭州电子科技大学;

    申请/专利号CN201910423119.2

  • 发明设计人 文成林;唐兵;

    申请日2019-05-21

  • 分类号G06F17/50(20060101);

  • 代理机构33246 浙江千克知识产权代理有限公司;

  • 代理人周希良

  • 地址 310018 浙江省杭州市下沙高教园区2号大街

  • 入库时间 2024-02-19 12:13:37

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2019-09-06

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06F17/50 申请日:20190521

    实质审查的生效

  • 2019-08-13

    公开

    公开

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