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一類加權(quán)全局迭代參數(shù)卡爾曼濾波算法
結(jié)合參數(shù)卡爾曼濾波算法和全局迭代推廣卡爾曼濾波算法本文提出了加權(quán)全局迭代參數(shù)卡爾曼濾波算法.參數(shù)卡爾曼濾波算法可避免系統(tǒng)參數(shù)和狀態(tài)變量之間的非線性耦合,同時通過帶有目標函數(shù)的全局迭代算法保證能夠獲取到穩(wěn)定、收斂的識別結(jié)果.分別針對線性結(jié)構(gòu)模型和隨動強化雙線性結(jié)構(gòu)模型進行了仿真參數(shù)識別.結(jié)果顯示,不加權(quán)的全局迭代參數(shù)卡爾曼濾波算法對線性系統(tǒng)是有效的,而對非線性系統(tǒng)必須使用加權(quán)的全局迭代參數(shù)卡爾曼濾波算法.當信噪比較大,迭代無法得到收斂的結(jié)果時,目標函數(shù)保證了較好識別結(jié)果的獲得.
作 者： 趙昕 李杰 作者單位： 同濟大學建筑工程系,上海,200092 刊 名： 計算力學學報 ISTIC EI PKU 英文刊名： CHINESE JOURNAL OF COMPUTATIONAL MECHANICS CHINESE JOURNAL OF COMPUTATIONAL MECHANICS 年，卷(期)： 2002 19(4) 分類號： O175.3 關(guān)鍵詞： 系統(tǒng)識別 參數(shù)卡爾曼濾波 加權(quán)全局迭代 非線性系統(tǒng)【一類加權(quán)全局迭代參數(shù)卡爾曼濾波算法】相關(guān)文章：
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