TA的每日心情 | 难过
2019-11-19 16:03 |
|---|
签到天数: 1 天 [LV.1]初来乍到
|
EDA365欢迎您登录！
您需要 登录 才可以下载或查看，没有帐号？注册
x
自从1960年卡尔曼滤波提出以来,它已成为控制、信号处理与通信等领域最基本最
6 Q. |7 n) ^3 G7 [' F1 a重要的计算方法和工具之一,并已成功地应用到航空、航天、工业过程及社会经济等不同领
6 {8 ?! ~8 l X$ G域[2~8].但随着微型计算机的普及应用,对卡尔曼滤波的数值稳定性、计算效率、实用性和有
1 {/ s: m, D4 j9 n5 H效性的要求越来越高.为此,人们在如何改善卡尔曼滤波的计算复杂性和数值稳定性方面作( _; S. d/ {' w* K2 p8 I
了大量的探索工作，各种基于平方根滤波与平滑,U-D分解滤波与平滑,奇异值分解滤波与( G: g$ }/ A% I; z& m4 t2 T
平滑,状态与偏差分离滤波以及并行与分散滤波等方法得到不断发展.本文则着重从卡尔曼
" H* Q* B+ F% r- X9 I滤波数值计算方法入手,对现有的常规卡尔曼滤波、基于矩阵的因式分解滤波、状态与偏差
& y. b! m* x, D4 D分离滤波、并行滤波与分散滤波的数值计算方法进行了较系统的介绍和分析,并对今后此方0 _* r' ?9 I( K* }( P, v% a$ I
面的研究工作提出一点展望.
# I! D: Z. ?2 `0 i" K: T6 b( `4 G. H5 ~, M* a3 v; D+ d
- G8 v- [: \' T, i0 \
|
|
/1 
发表于 2020-1-15 13:52
收藏
淘帖
支持！
反对！