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基于期望最大化算法和求容积卡尔曼平滑器的气动参数辨识算法: 收藏
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引用; 《西北工业大学学报》2016年第4期34卷 587-592页; 作者：刘艺蕾张炜刘明航王宏伟左军毅西北工业大学航空学院陕西西安710072 中国航空工业第一飞机设计研究院陕西西安710089 陕西省实验飞机设计与试验技术工程试验室陕西西安710072; 针对初值和噪声统计特性未知情形下的飞行器系统辨识的问题,提出了基于期望最大化(expectation maximization,EM)和求容积卡尔曼平滑器(cubature Kalman smoother,CKS)的辨识算法。该算法用期望最大化算法对初值和噪声的统计特性进行估...; 针对初值和噪声统计特性未知情形下的飞行器系统辨识的问题,提出了基于期望最大化(expectation maximization,EM)和求容积卡尔曼平滑器(cubature Kalman smoother,CKS)的辨识算法。该算法用期望最大化算法对初值和噪声的统计特性进行估计;用求容积卡尔曼平滑器估计状态向量和未知参数。在期望最大化算法的求期望步骤中,所求的期望值通过求容积规则获得,用较少的采样点保证了估计精度;在期望最大化算法的最大化步骤中,未知量的最优值以解析解形式给出,减小了计算量。仿真结果说明,该算法在飞行器气动参数辨识问题中,能给出较好的辨识结果。与其他方法的对比验证说明新算法具有辨识精度高、收敛速度快等优点。; 来源：详细信息评论

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