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" u) X/ g& O/ c: j' e. R. [6 W0 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 K( Y; ^4 j- S4 u5 E. N5 _0 U
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' s2 }9 n/ o: B" Q5 H% p: o. n
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
, k9 W8 e- b5 J# o! k( e' C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
4 @6 E, e$ R o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
; y' p2 I; F9 s: c! z2 O0 L9 `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0 _; R" A0 a9 |! S0 c4 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
* K' Z- |0 E$ I1 ?" i4 w& U4 Z; x面的研究工作提出一-点展望.1 O# ]* B1 Z* S0 D( G) q8 D
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发表于 2020-1-20 18:52
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