Chia，T.L。;D.西蒙。;H.J.奇泽克。 统计状态约束下的卡尔曼滤波。 （英语） Zbl 1172.93408号 控制智能。系统。 34，第1期，73-79（2006）. 摘要：对于具有白过程和测量噪声的线性动态系统，卡尔曼滤波器是已知的最小方差线性状态估计器。在随机量为高斯的情况下，卡尔曼滤波器是最小方差状态估计器。然而，在卡尔曼滤波器的应用中，已知的信号信息往往要么被忽略，要么被启发式处理。例如，状态变量约束（可能基于物理考虑）经常被忽略，因为它们不容易平放在最优滤波器的结构中。作者以前的工作证明了在卡尔曼滤波器中加入确定性状态相等约束的分析方法。本文扩展了这项工作，以开发统计状态约束下卡尔曼滤波器的特性。也就是说，给定一个线性系统，使得状态变量的期望值满足某种线性等式，我们可以约束卡尔曼滤波器估计以满足这些约束。这导致了一系列约束滤波器，每个成员由一个加权矩阵参数化。本文导出了约束卡尔曼滤波器的几个有趣的性质。 引用于1文件 MSC公司： 93E11号机组 随机控制理论中的滤波 93C55美元 离散时间控制/观测系统 93二氧化碳 控制理论中的线性系统 93E10型 随机控制理论中的估计与检测 关键词：卡尔曼滤波器;状态约束;状态估计 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{T.L.Chia}等人，《控制智能》。系统。34，编号1，73--79（2006；Zbl 1172.93408）