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文檔簡介
1、該文對自適應估計領域中的混合估計算法進行了較為深入,系統(tǒng)的研究,主要工作如下:1.地混合估計的應用背景和發(fā)展現(xiàn)狀做了簡要概述,著重介紹了混合估計的主流算法—交互式多模型算法(IMM).并采用Monte Carlo方法對算法采用正態(tài)分布來近似描述每個濾波模型的似然函數(shù)作初步的驗證.2.比較了目前已有的幾個混合估計平滑算法;并提出了一種新的基于系統(tǒng)擴維的任意步固定滯后平滑算法.3.在兩種典型的仿真環(huán)境下比較了IMM算法和固定滯后平滑算法的精
2、度;以及該文提出的固定滯后平滑算法和Chen的固定滯后平滑算法的精度.4.為了滿足有些實時民生要求很強的系統(tǒng)的要求,提出了一種多步迭代的實時IMM算法,仿真表明利用該方法是可行的.5.提出了一種基于Unscented Kalmal Filter(UKF)的交互式多模型算法,該算法結合了IMM算法對系統(tǒng)結構突變的跟蹤能力和UKF算法對系統(tǒng)狀態(tài)或量測方程非線性的處理能力,并在二維非線性機動目標跟蹤中顯示了其比基于EKF的IMM算法的優(yōu)越性.
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