TA的每日心情 | 难过
2019-11-19 16:03 |
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自从1960年卡尔曼滤波中提出以来,它已成为控制、信号处理与通信等领域最基本最# W. b6 [2 | ]* m y5 @/ d
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 \" i5 ^( l+ `# K9 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' }, X- r5 T2 g( 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( r9 X, X8 y: [* B% M5 B
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2 G# U) `( W% H% i# c/ z c& E, O0 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' l- b# C, {+ S6 v
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
/ H8 d5 s, l1 a0 N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6 l m! J9 h K* g
面的研究工作提出一-点展望.7 B4 k+ O9 U' ^2 j6 }* P/ V5 [
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发表于 2020-1-20 18:52
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