TA的每日心情 | 难过
2019-11-19 16:03 |
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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
) r5 V4 Z) o; `" I7 L5 u" v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. T& q5 L$ L3 Y2 [% y
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5 N0 {: X4 W4 L( C; v) d9 z7 k, m+ K
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
( s1 P' [+ y& P5 p& s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
( p5 }4 |, L3 T: ^" j6 [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3 S& ^/ w @0 l- O
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
* w# t7 ]1 f1 m Y( \6 v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
: E# x* t+ b. _7 z8 K: i面的研究工作提出一点展望.
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发表于 2020-1-15 13:52
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