摘要：卡尔曼滤波（KF）广泛应用于线性系统的状态估计问题.然而,它需要精确已知过程噪声的统计特性,这在实际应用中往往是不能满足的.在这个背景下,首先,根据协方差匹配原理建立一种带有过程噪声递推估计的自适应KF算法;然后,为了突破KF只能处理线性系统估计问题的局限,将过程噪声递推估计引入集合卡尔曼滤波（En KF）中,提出一种自适应En KF算法;最后,采用估计理论证明所提出算法的稳定性.与标准En KF相比,该自适应算法在过程噪声统计特性未知的情况下滤波依然收敛,滤波精度及稳定性显著提升.仿真结果验证了所提出算法的有效性.
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关键词：卡尔曼滤波 协方差匹配 过程噪声递推估计 自适应集合卡尔曼滤波
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