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2013, No.447(19) 174-176

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基于非线性预测滤波和UKF的状态估计方法
State Estimation Based on Nonlinear Predictive and Unscented Kalman Filter

徐成刚;

摘要(Abstract):

非线性系统存在建模误差时,UKF的状态估计误差较大,为了提高UKF对非线性系统的状态估计能力,本文将非线性预测滤波(NPF)方法和UKF相结合,提出了一种改进的UKF。首先应用NPF求得模型误差值,得到非线性系统的修正模型,将模型离散化再应用UKF进行状态估计。在仿真实验中分别应用单纯的UKF和改进后的UKF对一个存在模型误差的非线性系统进行状态估计,对它们的估计结果进行了比较和分析,结果表明结合NPF的UKF能够提高非线性系统状态估计的精度。

关键词(KeyWords): 非线性预测滤波(NPF);无味卡尔曼滤波器(UKF);状态估计

Abstract:

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基金项目(Foundation):

作者(Author): 徐成刚;

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