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首页> 外文期刊>IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems >Multiple-model estimation with variable structure. IV. Design and evaluation of model-group switching algorithm
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Multiple-model estimation with variable structure. IV. Design and evaluation of model-group switching algorithm

机译：具有可变结构的多模型估计。 IV。模型组切换算法的设计与评估

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For pt. III see ibid., vol. 35, pp. 225-41 (1999). A variable-structure multiple-model (VSMM) estimator, called model-group switching (MGS) algorithm, has been presented in Part III, which is the first VSMM estimator that is generally applicable to a large class of problem with hybrid (continuous and discrete) uncertainties. In this algorithm, the model-set is made adaptive by switching among a number of predetermined groups of models. It has the potential to be substantially more cost-effective than fixed-structure MM (FSMM) estimators, including the Interacting Multiple-Model (IMM) estimator. A number of issues of major importance in the application of this algorithm are investigated here, including the model-group adaptation logic and model-group design. The results of this study are implemented via a detailed design for a problem of tracking a maneuvering target using a time-varying set of models, each characterized by a representative value of the expected acceleration of the target. Simulation results are given to demonstrate the performance (based on more reasonable and complete measures than commonly used rms errors alone) and computational complexity of the MGS algorithm, relative to the fixed-structure IMM (FSIMM) estimator using all models, under carefully designed and fair random and deterministic scenarios.
机译：对于pt。 III见同上，第一卷。 35，第225-41页（1999）。第三部分介绍了一种称为模型组切换（MGS）算法的可变结构多模型（VSMM）估计器，这是第一个VSMM估计器，该估计器通常适用于混合（连续和连续）的大类问题离散的）不确定性。在该算法中，通过在多个预定模型组之间切换来使模型集自适应。与固定结构MM（FSMM）估计器（包括交互多模型（IMM）估计器）相比，它可能具有更高的成本效益。这里研究了在该算法的应用中最重要的许多问题，包括模型组自适应逻辑和模型组设计。这项研究的结果是通过详细设计实现的，该设计针对使用时变模型集跟踪机动目标的问题，每个模型均以目标预期加速度的代表值为特征。仿真结果表明，在精心设计和设计的条件下，相对于使用所有模型的固定结构IMM（FSIMM）估计器，MGS算法的性能（基于比常用的均方根误差更合理，更完整的度量）和计算复杂性。公平的随机性和确定性方案。

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