【摘 要】
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针对带乘性噪声的一类非线性系统，给出了1种带单重渐消因子的强跟踪状态滤波算法。该算法将非线性系统线性化后。采用了线性最小方差估计方法来进行状态估计。通过运用正交原
【基金项目】
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国家自然科学基金数学天元基金（0324676）资助
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针对带乘性噪声的一类非线性系统，给出了1种带单重渐消因子的强跟踪状态滤波算法。该算法将非线性系统线性化后。采用了线性最小方差估计方法来进行状态估计。通过运用正交原理和引入渐消因子，使得滤波效果具有强跟踪的优良性能。该算法扩展了卡尔曼滤波在带乘性噪声非线性系统状态估计中的应用范围。仿真结果表明了该算法的有效性。
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