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
+ S) M' o1 U2 R* C% X4 ?1 |; x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
5 ~* v+ ?/ A, {: x6 w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, P0 P; {) T/ [; e4 Y' 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6 r" [- p* L( k- K8 U
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
( B, I$ F' B2 i6 S m, i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/ P& ?- G/ h g6 _) Y/ {1 g
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- F7 D! {9 h9 \( k' O. ^
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
* B1 h& }% W! I* {0 _面的研究工作提出一点展望.
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