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卡尔曼滤波方法(20190920172150)

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发表于 2020-1-14 10:29 | 只看该作者 回帖奖励 |倒序浏览 |阅读模式

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●卡尔曼滤波(Kalman Filtering)是1960年由R.E.Kalman首9 G* D! B2 ~; b! E9 W# n
次提出的一种估计方法。之所以称为滤波,是因为它是一2 Q0 g3 W" C- _7 y
种排除随机干扰,提高检测精度的一种手段。
- y- U, @' l, Y1 A/ I& [3 W( nKF是基于最小方差准则推导出来的一-种线性滤波器。
; Z% P% H1 i; j" E# HKF是- -种时域递推算法,根据上- - -状态的估计值和当前* |7 t7 e5 b2 ]% ]3 [
状态的观测值推出当前状态,不需存储大量的历史数据,
0 p9 x, ~: I; E! C便于计算机实现。
* ^$ N' t# z9 O- M4 JKF要求明确已知系统模型。即在应用卡尔曼滤波之之前,
' i. r$ ~; \) f; V" |) o" ~/ ?( G7 f* \# P7 Z首先要建立系统模型和观测模型,并假定过程噪声、观测( i. g1 O- p- S4 v& n7 f4 [- u
噪声为高斯白噪声。
) H( S# @; G( b9 O应用领域:机器人导航、目标跟踪、组合导航等。其中
) K, b1 v$ V3 ]3 G4 N7 y* _3 M组合导航是卡尔曼滤波最成功的应用领域。5 s+ l4 T5 C2 W# m% y  a
游客,如果您要查看本帖隐藏内容请回复
( z2 F' F  \+ o/ T3 \/ G! i

" a  \! S. ^: _- {9 s

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发表于 2020-1-14 19:33 | 只看该作者
KF要求明确已知系统模型。
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