一种基于模型预测扩展卡尔曼滤波的分级状态估计方法
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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。
基本信息
专利标题 ：
一种基于模型预测扩展卡尔曼滤波的分级状态估计方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN111414696A
申请号 ：
CN202010201392.3
公开（公告）日 ：
2020-07-14
申请日 ：
2020-03-20
授权号 ：
CN111414696B
授权日 ：
2022-06-14
发明人 ：
焦玉召娄泰山赵红梅王晓雷
申请人 ：
郑州轻工业大学
申请人地址 ：
河南省郑州市金水区东风路5号
代理机构 ：
郑州优盾知识产权代理有限公司
代理人 ：
张真真
优先权 ：
CN202010201392.3
主分类号 ：
G06F30/20
IPC分类号 ：
G06F30/20
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06F
电数字数据处理
G06F30/20
设计优化、验证或模拟
法律状态
2022-06-14 ：
授权
2020-08-07 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06F 30/20
申请日 : 20200320
申请日 : 20200320
2020-07-14 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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