基于条件高斯分布的未知输入与状态估计算法
丁博1
杨月全1
方华京2
1.扬州大学信息工程学院自动化专业部,江苏扬州2251272.华中科技大学人工智能与自动化学院,湖北武汉430074
摘要：针对未知输入同时存在于系统方程和测量方程的直接馈通线性随机系统,提出了一种同时估计未知输入和状态的算法.首先,通过将未知输入模型描述为有限方差的高斯分布,利用条件高斯分布的性质,推导出新的滤波算法,以同时得到未知输入估计和状态估计.其次,证明了当未知输入的方差趋于无穷大时,本文提出的算法等价于已有的递归三步滤波算法.最后,分析了本文算法的渐进稳定性条件,结果表明,与已有算法相比,本文的算法适用范围更广.
关键词：未知输入估计状态估计随机系统矩阵极限条件高斯分布
资助基金：国家自然科学基金(61803330)
论文发表日期：2022-07-28
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：7( 1308-1314 )
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