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Variable structure multiple model fixed-interval smoothing

Chinese Journal of Aeronautics 2023年第2期36卷 139-148页

作者： Bolun ZHANG Yongxin GAO Zhansheng DUAN Faculty of Electronic and Information Engineering School of Automation Science and EngineeringXi’an Jiaotong UniversityXi'an 710049China

This paper focuses on fixed-interval smoothing for stochastic hybrid *** the truth-mode mismatch is encountered,existing smoothing methods based on fixed structure of model-set have significant performance degradation and are *** develop a fixedinterval smoothing method based on forward-and backward-filtering in the Variable Structure multiple model(VSMM)framework in this *** propose to use the Simplified Equivalent model Interacting multiple model(SEIMM)in the forward and the backward filters to handle the difficulty of different mode-sets used in both filters,and design a re-filtering procedure in the model-switching stage to enhance the estimation *** improve the computational efficiency,we make the basic model-set adaptive by the Likely-model Set(LMS)*** turns out that the smoothing performance is further improved by the LMS due to less competition among *** results are provided to demonstrate the better performance and the computational efficiency of our proposed smoothing algorithms.

关键词： Fixed-interval smoothing model-set adaptation multiple model estimation Smoothing algorithm Variable structure

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