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Unscented卡尔曼滤波算法在光电跟踪系统中的应用

         

摘要

针对控制系统中由于测量延迟现象导致的不能直接进行状态估计问题,提出在测量方程中引入一不确定因子以表明系统存在测量延迟,且由的概率来表示系统的延迟量.同时根据U卡尔曼滤波原理,给出带有测量延迟的非线性系统的状态估计计算方法(称其为测量延迟U卡尔曼滤波算法),并将此方法应用到实际非线性测量光电跟踪系统中,与稳态卡尔曼估值器进行性能对比.仿真实验结果证明,在测量方程中引入一不确定因子以表明系统存在测量延迟是有效可行的,而且其性能优于卡尔曼估值器.

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