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基于强跟踪滤波的高阶扩展卡尔曼滤波器设计方法

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本发明公开了一种基于强跟踪滤波的高阶扩展卡尔曼滤波器设计方法。本发明将状态模型中的高阶多项式定义为系统的隐变量，并将状态模型等价改写成基于原始变量和隐变量相结合的伪线性模型；视高阶隐变量为系统的各阶加性参数，再通过对它们之间进行随机动态建模，建立起由状态与参数相结合的扩维线性状态模型；对测量模型进行相应处理，建立基于状态与参数相结合的扩维线性测量模型；然后对扩维后的模型进行进一步的初始化，滤波器迭代，时间更新和测量更新，设计得到基于强跟踪滤波的高阶扩展卡尔曼滤波器。本发明在解决状态模型和观测模型为强非线性情况下的估计精度低，计算成本高，鲁棒性差等问题，可以应用到非线性动态系统的目标跟踪领域。

著录项

公开/公告号CN113630106A

专利类型发明专利
公开/公告日2021-11-09

原文格式PDF
申请/专利权人杭州电子科技大学;
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申请/专利号CN202110882497.4
发明设计人刘孝涵;孙晓辉;王金诚;文成林;张俊锋;
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申请日2021-08-02
分类号H03H17/02(20060101);G06F30/367(20200101);
代理机构33246 浙江千克知识产权代理有限公司;
代理人周希良
地址 310018 浙江省杭州市钱塘区白杨街道2号大街
入库时间 2023-06-19 13:12:12

法律信息

法律状态公告日

法律状态信息

法律状态
2023-09-15

发明专利申请公布后的视为撤回 IPC(主分类):H03H17/02 专利申请号:2021108824974 申请公布日:20211109

发明专利申请公布后的视为撤回

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