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Retrospective Cost Methods for Combined State and Parameter Estimation

机译：状态和参数组合估计的追溯成本法

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摘要

This dissertation is principally concerned with the combined state and parameter estimation problem, where the goal is to estimate the state of a discrete-time, linear time-invariant system with structured uncertainty in the system dynamics. First, we prove necessary and sufficient conditions for the identifiability of unknown parameters within a state-space realization. Next, we evaluate the performance of classical techniques for solving the combined state and parameter estimation problem. We then formulate and test the retrospective cost parameter estimation algorithm under the assumption that the initial states are known. Two variants of the retrospective cost parameter estimation and smoothing algorithm are formulated and tested in the case where the initial states are unknown. Finally, the retrospective cost Kalman filter algorithm is formulated and tested for state estimation despite uncertain noise covariances and potentially nonzero-mean sensor and process noise.
机译：本文主要涉及状态和参数组合估计问题，其目的是估计具有动态系统结构不确定性的离散时间线性时不变系统的状态。首先，我们证明了状态空间实现中可识别未知参数的必要和充分条件。接下来，我们评估用于解决组合状态和参数估计问题的经典技术的性能。然后，在初始状态已知的假设下，制定并测试追溯成本参数估计算法。在初始状态未知的情况下，制定并测试了追溯成本参数估计和平滑算法的两个变体。最后，尽管存在不确定的噪声协方差以及潜在的非零均值传感器和过程噪声，但仍制定并测试了追溯成本卡尔曼滤波器算法，以进行状态估计。

著录项

  • 作者

    Yu, Ming-Jui.;

  • 作者单位

    University of Michigan.;

  • 授予单位 University of Michigan.;
  • 学科 Aerospace engineering.
  • 学位 Ph.D.
  • 年度 2017
  • 页码 100 p.
  • 总页数 100
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类
  • 关键词

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