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Estimation of a Random Feedback Control System With Unknown Input

机译：具有未知输入的随机反馈控制系统的估计

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A method to estimate/track the state of a high-speed target that can be modeled as a feedback control system in three-dimensional (3-D) space is presented in this paper. The target's lateral acceleration input is not known, but it is known that the target will probably reach a destination position at a future time. The trajectory may involve random maneuvers. If the parameters of the modeled control loop are observable, the proposed model reduces the prediction and estimation errors. If the target's destination is known, then the accuracy can be increased further. The model, based on proportional navigation (PN), is nonlinear and can be used in a multiple-model estimator if the target can also perform random maneuvers along its route to the final destination. It is applied to a 3-D maneuvering aerial target state estimation problem with a target capable of high-magnitude, random lateral accelerations under a PN control policy. It is shown that due to the observability of the feedback control parameters, the filter significantly reduces the error of estimated position/velocity and provides a flexible estimation model for laterally maneuvering point targets in a 3-D fluid.
机译：本文提出了一种估计/跟踪可以以三维（3-D）空间中的反馈控制系统建模的高速目标的状态的方法。目标的横向加速度输入尚不清楚，但已知目标将在未来的时间达到目​​的地位置。轨迹可能涉及随机操纵。如果可以观察到建模控制回路的参数，则提出的模型降低了预测和估计误差。如果已知目标的目的地，则可以进一步增加精度。基于比例导航（PN）的模型是非线性的，如果目标也可以沿其路由对最终目的地执行随机操纵，则可以在多模型估计器中使用。它适用于3-D在PN控制策略下具有能够高幅度，随机横向加速的目标的三维机动空中目标状态估计问题。结果表明，由于反馈控制参数的可观察性，滤波器显着降低了估计位置/速度的误差，并为3-D流体中的横向操纵点靶提供柔性估计模型。

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