【摘 要】
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广泛应用于目标跟踪和故障诊断的动态多模型估计(SMME)假设模式的切换服从马尔可夫过程.对马尔可夫切换概率(MTP)的非Monte Carlo分析有助于深入了解SMME的机理,发现参数寻优
【机 构】
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清华大学自动化系,西北工业大学自动控制系
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广泛应用于目标跟踪和故障诊断的动态多模型估计(SMME)假设模式的切换服从马尔可夫过程.对马尔可夫切换概率(MTP)的非Monte Carlo分析有助于深入了解SMME的机理,发现参数寻优的法则,设计或发展新的自适应多模型估计器.然而由于SMME的复杂性,非Monte Carlo分析很难给出.本文针对SMM中著名的交互式多模型(IMM)估计器,通过将IMM看作是输入交互和子滤波器串联,分析了具有m个参数的MTP矩阵,给出了六条不依赖于应用环境及子滤波器设计的结论.部分结果也适用于一阶广义伪贝叶斯算法(GP
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