引入有限估计区间的系统状态反向估计方法

本发明公开了一种引入有限估计区间的系统状态反向估计方法,包括(1)引入有限估计区间[m,n],m=n N+1,m和n为两个不同的时刻,N为估计区间步长;(2)基于正向递推的卡尔曼滤波算法计算出系统在n时刻的状态估计值和方差Pn;(3)以为初始状态、Pn为初始方差,基于反向递推的卡尔曼滤波算法计算出系统在m时刻的状态估计值和方差Pm,舍弃估计区间[m,n]内其它的状态估计值和方差,完成系统状态的估计。本发明的反向估计方法可以被用来对正向估计算法的初始化,另一方面还可以在已知当前状态估计值的条件下对系统的历史状态进行重构。