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自校准扩展Kalman滤波方法 总被引：2，自引：1，他引：2
提出一种自校准扩展Kalman滤波(SEKF)方法,针对3种含有未知输入(如未知系统误差、突风、故障等)的不同的非线性系统模型,分别给出了滤波递推算法.在导航、信号处理、故障诊断等领域的许多非线性工程中,传统的扩展Kalman滤波(EKF)方法无法消除未知输入的影响,在滤波过程中往往产生较大误差甚至发散.提出的SEKF方法能够对这种未知输入进行补偿和修正,从而提高滤波精度.数值仿真算例表明:SEKF的滤波误差均值和标准差分别减少到传统EKF的1/12和1/4,有效地改善了滤波精度.并且该方法计算简单,便于工程应用. 相似文献
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