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基于随机有限集的信息物理系统状态估计
文献摘要：
状态估计一直是信息物理系统(CPS)的基本问题之一.目前,状态估计主要采用以卡尔曼滤波及其扩展形式等为代表的随机过程方法.不同于已有研究,从信息融合的角度,提出了一种基于随机有限集的状态估计方法.通过将系统状态和传感器观测分别建模为随机有限集,并采用集贝叶斯滤波器及其粒子实现迭代求解,实现了对CPS状态的精确估计.最后,仿真结果验证了所提方法的可行性.
文献关键词：
信息物理系统;状态估计;随机有限集
中图分类号：
作者姓名：
杨超群;张恒;何立栋;杨文
作者机构：
中国电子科技集团公司第十四研究所,江苏南京210012;江苏海洋大学计算机工程学院,江苏连云港222002;南京理工大学 自动化学院,江苏南京210094;华东理工大学信息科学与工程学院,上海200237
文献出处：
引用格式：
[1]杨超群;张恒;何立栋;杨文-.基于随机有限集的信息物理系统状态估计)[J].控制工程,2022(08):1424-1428
A类：
B类：
随机有限集,信息物理系统,状态估计,CPS,基本问题,卡尔曼滤波,波及,随机过程,过程方法,信息融合,估计方法,贝叶斯滤波,滤波器,粒子实现,迭代求解,精确估计
AB值：
0.291856
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