[发明专利]基于模型预测扩展卡尔曼滤波的动力定位船分级状态估计方法有效
| 申请号： | 202010201392.3 | 申请日： | 2020-03-20 |
| 公开（公告）号： | CN111414696B | 公开（公告）日： | 2022-06-14 |
| 发明（设计）人： | 焦玉召;娄泰山;赵红梅;王晓雷 | 申请（专利权）人： | 郑州轻工业大学 |
| 主分类号： | G06F30/20 | 分类号： | G06F30/20 |
| 代理公司： | 郑州优盾知识产权代理有限公司 41125 | 代理人： | 张真真 |
| 地址： | 450002 *** | 国省代码： | 河南;41 |
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| 摘要： | 本发明提出了一种基于模型预测扩展卡尔曼滤波的分级状态估计方法，其步骤为：首先，将非线性耦合系统模型转化为线性分级模型和非线性分级模型，并利用一级扩展卡尔曼滤波对前一时刻状态估计值分别进行基于线性分级模型和非线性分级模型的预测，得到线性状态分量估计值；其次，利用线性状态分量估计值对非线性分级模型进行反馈，得到非线性预测模型；最后，利用二级扩展卡尔曼滤波对线性状态分量估计值进行基于非线性预测模型的预测，得到非线性状态分量估计值。本发明提出的分级状态估计方法，提高了系统状态估计的精度，降低了估计过程的计算维度，适用于高维、线性状态可解耦的耦合复杂系统状态估计。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 模型 预测 扩展 卡尔 滤波 动力 定位 分级 状态 估计 方法 | ||
【主权项】：
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