基于UKF 和神经网络的一类非线性系统状态估计

在模型未知的情况下, 估计过程的重要变量尤为重要. 鉴于此, 采用不敏卡尔曼滤波(UKF) 与神经网络相结合的方法, 解决一类未知模型非线性系统的状态估计问题. 采用动态神经网络对非线性系统进行建模, 利用UKF 对状态和权值进行同时更新, 从而达到神经网络逼近真实模型, 估计值跟随真实值的目的. 通过两个仿真实例表明了所提出的方法具有良好的估计效果, 并且状态在输出中的比重越大, 其估计精度越高.