张，肖;丁，冯;杨二福 通过最小化状态估计误差的协方差矩阵对双线性系统进行状态估计。 （英语） Zbl 1425.93278号 国际期刊改编。控制信号处理。 33，第7期，1157-1173（2019）. 摘要：本文研究了双线性系统在扰动作用下的状态估计问题。标准卡尔曼滤波器被公认为线性系统的最佳状态估计器，但它不适用于双线性系统。众所周知，基于泰勒展开，提出了扩展卡尔曼滤波器（EKF）来线性化非线性模型。本文证明了EKF方法不适用于双线性系统，因为双线性系统的线性化方法不能描述所考虑系统的行为。因此，本文通过最小化状态估计误差的协方差矩阵，提出了一种单输入单输出双线性系统的状态滤波方法。此外，将状态估计算法扩展到多输入多输出双线性系统。性能分析表明，状态估计可以跟踪真实状态。最后，数值算例说明了该方法的具体性能。 引用于90文件 MSC公司： 第93页第10页 随机控制理论中的估计与检测 93E11号机组 随机控制理论中的滤波 93立方厘米 控制理论中的非线性系统 关键词：双线性状态估计器;卡尔曼滤波器;信号处理;状态估计 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{X.Zhang}等人，国际期刊Adapt。控制信号处理。33，第7号，1157--1173（2019；Zbl 1425.93278） 全文： 内政部 链接 参考文献： [1] 徐乐。采用泰勒展开近似的时滞系统比例微分控制方法。应用数学计算。2014;236:391‐399. ·Zbl 1334.93125号 [2] 徐乐。牛顿迭代算法在动力系统参数估计中的应用。J计算应用数学。2015;288:33‐43. ·兹比尔1314.93062 [3] XuL，ChenL，XiongW。基于牛顿迭代的阶跃响应动态系统参数估计和控制器设计。非线性动力学。2015;79(3):2155‐2163. 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