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基于条件高斯分布的未知输入与状态估计算法
文献摘要：
针对未知输入同时存在于系统方程和测量方程的直接馈通线性随机系统,提出了一种同时估计未知输入和状态的算法.首先,通过将未知输入模型描述为有限方差的高斯分布,利用条件高斯分布的性质,推导出新的滤波算法,以同时得到未知输入估计和状态估计.其次,证明了当未知输入的方差趋于无穷大时,本文提出的算法等价于已有的递归三步滤波算法.最后,分析了本文算法的渐进稳定性条件,结果表明,与已有算法相比,本文的算法适用范围更广.
文献关键词：
未知输入估计;状态估计;随机系统;矩阵极限;条件高斯分布
中图分类号：
作者姓名：
丁博;杨月全;方华京
作者机构：
扬州大学信息工程学院自动化专业部,江苏扬州225127;华中科技大学人工智能与自动化学院,湖北武汉430074
文献出处：
引用格式：
[1]丁博;杨月全;方华京-.基于条件高斯分布的未知输入与状态估计算法)[J].控制理论与应用,2022(07):1308-1314
A类：
条件高斯分布,未知输入估计,矩阵极限
B类：
状态估计,估计算法,测量方程,随机系统,滤波算法,无穷大,等价,递归,三步,渐进稳定性,稳定性条件
AB值：
0.176564
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