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( p! F- c! i3 ?% H
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8 x3 [5 V" R" p# h$ {- C& z
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
0 b) e4 P* C3 Q* `; d# G: i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! g' C" W) C: {# k) C- c1 {
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
$ z" [1 O* E/ d1 C$ T, L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
6 |- F. Q, a% C9 D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: f# n$ y& z% K
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
" V! c+ w+ N' c7 ^' i+ l% R面的研究工作提出一点展望.2 }1 S# o$ P0 W X0 E$ g! }
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发表于 2020-1-15 13:52
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