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基于SVD的推广卡尔曼滤波及其在飞行状态和参数估计中的应用
被引：21
作者：
张友民
戴冠中
张洪才
机构：
[1] 西北工业大学自动控制系
来源：
关键词：
推广卡尔曼滤波；奇异值分解；状态和参数估计；飞行试验;
D O I：
暂无
中图分类号：
O211.64 [过程统计理论];
学科分类号：
070103 [概率论与数理统计];
摘要：
基于矩阵的奇异值分解（ＳＶＤ）技术，本文提出一种鲁棒推广卡尔曼滤波新算法，并将该算法应用于飞行状态和参数估计中．该算法不仅具有很好的数值稳定性，而且无需任何变换即可处理相关噪声，且适于并行计算．两种不同型号飞机飞行状态和参数估计的仿真及实际试飞数据计算结果表明：与ＥＫＦ相比，本文算法对不同初始值和不同噪声均可获得更准确的估计结果，并且对飞机机动形式、噪声水平、数据长度要求不高，收敛性好．利用系统和量测模型的一些特点及对奇异值分解算法的改进，使算法计算量大大减少．
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页数：9
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