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针对模型不确定非线性Markov 跳变系统, 提出一种新的滤波算法. 相比于传统交互多模型粒子滤波, 该方 法通过引入前一时刻的滤波误差来增强原先由于不精确模型而造成权值较小的真实粒子在滤波过程中的作用, 以此 来改善算法的估计性能. 仿真结果表明, 该方法在处理含不确定模型参数的非线性Markov 跳变系统状态估计问题时 具有较好的性能.
非线性动态系统模型一般可表示为NARMAX模型的形式.本文对此类模型给出了同时 确定模型结构和参数的递推新算法.它基于"新息"理论和一些信息准则,借耽于矩阵运算的 技巧,将新息计算、结构确定和参数估计巧妙地结合起来,因而计算量小,并能确保得到最优的 系统描述.最后用仿真例子验证了新算法的有效性.

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