变结构多模型估计第V部分——可能模型集合算法

本文提出了一种称为可能模型集合(LMS)算法的变结构多模型(MM)估计器,它适用于大多数混合估计问题并且比较容易实现。在任何时刻使用所有与系统模式匹配的模型。本文讨论了该模型的不同版本。最简单版本通过删除所有不太可能的模型,激活所有主要模型可能跳变的模型来获得模型集合的自适应,从而获得可能的期望系统模式转移。通过一个跟踪机动目标和一个失效检测和识别的例子来演示了LMS估计器设计和应用的通用性、简单性和容易性。文中也给出了算法同其它一些固定结构-变结构估计器在费效比方面的比较结果。

基于可能模型集算法的反舰导弹跃升俯冲过程跟踪

对反舰导弹跃升俯冲机动过程进行跟踪时,固定模型集合难以精确匹配实际过载系数,影响跟踪性能。应用可能多模型集合算法,实时自适应调整工作模型集合,选择主要模型,删除不太可能模型,使模型集合向实际运动模式收敛,从而改善算法跟踪性能。仿真结果表明,该算法可准确跟踪过载系数的变化趋势,跟踪精度优于固定模型集合的交互式多模型算法。