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跳变约束下马尔可夫切换非线性系统滤波
文献摘要：
针对系统状态演化多模不确定性和状态约束多样性,本文提出了跳变约束下马尔可夫切换非线性系统的交互式多假设估计方法.定义了包含跳变马尔可夫参数可能取值的假设集,根据最优贝叶斯滤波,推导出状态与假设的后验概率递推更新.基于统计线性回归线性化非线性函数,利用伪量测法,将线性化的约束扩维到真实量测中,给出了非线性系统滤波的近似解析最优解.最终给出所提算法的稀疏网格积分近似最优估计实现.在交叉道路机动目标跟踪仿真场景中,所提算法的滤波精度优于基于泰勒展开的交互式多模型算法,基于统计线性回归的交互式多模型算法,以及基于泰勒展开的非线性系统约束滤波算法.
文献关键词：
马尔可夫切换系统;跳变约束;交互式多模型;伪量测;统计线性回归;状态估计
中图分类号：
作者姓名：
杨衍婷;梁彦
作者机构：
咸阳师范学院数学与统计学院,陕西咸阳712000;西北工业大学自动化学院,陕西西安710072
文献出处：
引用格式：
[1]杨衍婷;梁彦-.跳变约束下马尔可夫切换非线性系统滤波)[J].控制理论与应用,2022(04):643-652
A类：
跳变约束,统计线性回归,马尔可夫切换系统
B类：
下马,非线性系统,状态约束,多假设,估计方法,能取,贝叶斯滤波,后验概率,递推,回归线,线性化,非线性函数,伪量测,近似解析,最优解,稀疏网格,最优估计,机动目标跟踪,仿真场景,泰勒展开,交互式多模型算法,滤波算法,状态估计
AB值：
0.214963
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