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A New Hybrid Grid Multiple Model Estimation Based on STF

机译:基于STF的新混合网格多模型估计

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摘要

—The paper presents a hybrid model grid variable structure multiple model algorithm basing on strong tracking filter (STF-VSMM) which is used to state estimation for complicated system. The total model set for STF-VSMM is the combination of a coarse model grid and an adaptive fine grid moving freely in the system mode space. During the produce of the fine model grid, the paper uses a strong tracking filter to get the center position. Then, STF-VSMM can form a two-double bestrow of the system mode space. At last, the paper realizes the accurate tracking of maneuvering target using STF-VSMM. Simulation results demonstrate that STF-VSMM estimator outperforms the corresponding fixed structure multiple model (FSMM) at a negligible extra computational cost.
机译:- 本文介绍了一个混合模型网格变量结构多模型算法,基于强力跟踪滤波器(STF-VSMM),其用于复杂系统的估计。 STF-VSMM的总模型设置为粗略模型网格和自动细网在系统模式空间中自由移动的组合。在精细模型网格的生产过程中,本文采用了强大的跟踪滤波器来获得中心位置。然后,STF-VSMM可以形成两个双倍的系统模式空间。最后,本文实现了使用STF-VSMM进行操纵目标的准确跟踪。仿真结果表明,STF-VSMM估计器以可忽略的额外计算成本优于相应的固定结构多模型(FSMM)。

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