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本帖最后由 开普勒L 于 2020-1-17 18:52 编辑
$ f: A9 Y' s$ a: K
. g: M& P, ?0 t6 J2 t最佳线性滤波理论起源于40 年代美国科学家Wiener 和前苏联科学家K" X3 Z& G" Q+ J. c" m
0 πMor等人的研究工作，后人统称为维纳滤波理论。从理论上说，维纳滤波
, \: ?6 V* S. C的最大缺点是必须用到无限过去的数据，不适用 于实时处理。为为克服这一-缺点，( o2 Z0 p- g& M, H: v/ p
60年代Kalman把状态空间模型引入滤波理论，, k& h q! f5 i$ C+ m
并导出了一套递推估计算法,
6 I- |% R4 q$ ^5 j. K后7 Q3 |6 t, C, O9 t2 ~
人称之为卡尔曼滤波理论。卡尔曼滤波是以最小均方误差为估计的最佳准则，5 s$ y9 z$ \5 ?$ H' T
来# E4 o% X4 Z+ Y# d5 i
寻求一套递推估计的算法，: d! e, w8 I& g+ Y" E0 |& C: |
其基本思想是:采用信 号与噪声的状态空间模型, .
: S0 } h! \, ~' P' V( ^) i利) ?8 L n, W: \% B' o V7 V0 R
用前一时刻地估计值和现时刻的观测值来更新对状态变量的估计，求出现时刻的. u$ w2 N0 w- L: n2 B/ C1 o8 F
估计值。它适合于实时处理和计算机运算。
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发表于 2020-1-17 18:50
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