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Robust State Estimation for Jump Markov Linear Systems with Autonomous Mode Transitions

【摘要】:This paper addresses the robust state estimation problem for a class of jump Markov linear systems(JMLSs)with autonomous mode transitions.By describing the behavior of the autonomous mode transitions as Gaussian forms,we propose a novel robust state estimation algorithm by applying the basic interacting multiple model(IMM)approach and the H∞ estimation technique.Moreover,as the performance of the H∞estimation depends on a group of weighting parameters,we present a way to tune them recursively.Simulation results show that the proposed algorithm tends to be more effective than the Kalman filtering counterpart when the noise statistics are not known exactly.

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