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《Proceedings of the 2011 Chinese Control and Decision Conference(CCDC)》2011年
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State Estimation of Discrete-Time Markov Jump Linear Systems in the Environment of Arbitrarily Correlated Gaussian Noises

【摘要】:This paper is concerned with the state estimation problem of discrete-time Markov jump linear systems where the noises infiuencing the systems are assumed to be arbitrarily correlated Gaussian noises.As a result,two algorithms are proposed.The first algorithm is an optimal algorithm of state estimate in the sense of minimum mean-square error estimate,which can exactly compute the minimum mean-square error estimate of systems state given an observation sequence.The second algorithm is a suboptimal algorithm which is proposed to reduce the computation and storage load of the proposed optimal algorithm.A numerical example is given to evaluate the performance of the proposed suboptimal algorithm.
【分类号】:O211.62

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