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摘要
针对状态空间模型中存在服从伯努利分布的时延和随机观测丢失的情况,本文基于极大似然法则,分别设计了有限脉冲响应(Finite Impulse Response, FIR)滤波器的慢速率批处理形式和快速率迭代形式.文章首先将时延和数据丢失情况下的模型表述为服从伯努利分布的概率线性函数,然后通过极大似然处理从而得到本文所提出的极大似然FIR算法.进一步,将在相同条件下的极大似然FIR估计,改进型卡尔曼滤波以及无偏FIR估计三种滤波方法进行对比,从估计误差,均方根误差和不确定性影响等角度进行比较分析.实验部分通过3-DOF直升机模型仿真,可以发现本文所提出的极大似然FIR估计方法在处理时延和数据丢失问题时更加有效,鲁棒性更高.
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