非线性系统的自适应推广的kalman滤波

？本文提出了未知噪声统计的非线性系统中新的自适应推广的Kalman滤波算法.作者提出了用虚拟时变噪声统计[1,2],补偿线性化模型误差的新思想.在本文中,作者指出了文献[3]中,用Sage和Husa的常值噪声统计估值器来估计虚拟噪声是不合理的.另外,即使原非线性系统的噪声统计是零均值,但线性化的模型的噪声统计一般是非零均值的.两个数值模拟例子说明了本文方法的有效性.