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公开(公告)号：CN113630106A
公开(公告)日：2021-11-09
申请号：CN202110882497.4
申请日：2021-08-02
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: H03H17/02 , G06F30/367
Abstract: 本发明公开了一种基于强跟踪滤波的高阶扩展卡尔曼滤波器设计方法。本发明将状态模型中的高阶多项式定义为系统的隐变量，并将状态模型等价改写成基于原始变量和隐变量相结合的伪线性模型；视高阶隐变量为系统的各阶加性参数，再通过对它们之间进行随机动态建模，建立起由状态与参数相结合的扩维线性状态模型；对测量模型进行相应处理，建立基于状态与参数相结合的扩维线性测量模型；然后对扩维后的模型进行进一步的初始化，滤波器迭代，时间更新和测量更新，设计得到基于强跟踪滤波的高阶扩展卡尔曼滤波器。本发明在解决状态模型和观测模型为强非线性情况下的估计精度低，计算成本高，鲁棒性差等问题，可以应用到非线性动态系统的目标跟踪领域。
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