有界不確定性系統(tǒng)集員估計算法研究.pdf

1、目前，控制理論、系統(tǒng)的狀態(tài)估計和參數(shù)辨識已經成為現(xiàn)代系統(tǒng)科學的發(fā)展和形成中尤為重要并且相互滲透的三個領域。其中，只有在充分掌握被控對象數(shù)學模型的參數(shù)和狀態(tài)的前提下，才能將控制理論更好的應用于實際工程中。
　　 集員估計理論是基于未知但有界噪聲假設下的估計方法，這種估計方法不需要知道噪聲的統(tǒng)計特性，只需要知道系統(tǒng)的噪聲界，因此更符合工程實際中系統(tǒng)所受到的擾動。
　　 本文討論了國內外集員估計算法的發(fā)展狀況，針對帶有未知但有

2、界(UBB)噪聲的系統(tǒng)，進行了集員估計算法研究。論文首先研究了一般線性不確定系統(tǒng)的集員參數(shù)估計算法。然后針對非線性不確定性系統(tǒng)，提出了一種新的基于RBF神經網絡的集員估計算法，并同傳統(tǒng)的非線性系統(tǒng)的估計方法進行仿真比較，結果證明本文所提出的方法可以取得較好的結果。接著，研究了不確定線性系統(tǒng)的狀態(tài)估計算法，并將其同傳統(tǒng)狀態(tài)估計方法進行了仿真比較。
　　 論文最后，在深入研究GPS導航定位系統(tǒng)的基礎上，研究了集員狀態(tài)估計算法在GPS