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带乘性噪声和测量时滞的随机系统二次滤波

         

摘要

研究了状态方程中有乘性噪声,并且观测有时滞的随机双线性系统二次滤波器设计问题。因乘性噪声导致系统参数矩阵具有随机性,并且观测方程有时滞,无法直接采用经典的Kalman滤波方法,所以本研究基于Krone-cker代数方法,首先将原系统转化为包含原系统状态和观测及其二阶Kronecker积的线性增广系统;然后基于新息重组方法将增广系统转化为无时滞系统,并利用投影定理得到增广系统系统的线性最优滤波器;最后提取增广状态估计的前n个分量,从而得到原系统的二次最优滤波器。仿真结果表明该滤波器与现有的线性最优滤波器相比,估计精度提高27%,整体性能有较大提高。

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