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1 u7 ^% N$ p2 M6 o& `: }( s" i; t
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9 k2 p3 }& w+ b1 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
' ~+ v( M! r4 |! M8 W4 e& b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9 G6 B4 K9 O3 O% I; t
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+ D; `. E( Q* Z6 p, y# a
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
7 T2 ]5 e& W# j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+ h+ i! T9 k+ ^5 y7 ^7 z5 k0 |
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
% Z! a/ T. A3 `; N( I8 l面的研究工作提出一点展望.
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发表于 2020-1-15 13:52
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