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本帖最后由 开普勒L 于 2020-1-17 18:52 编辑
2 |) C' y! N! n, B6 W* e5 `" p+ k) Y/ d& Z- b/ Z. E
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. i& m/ j, c% K% [5 ]5 v4 @$ j }
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" K8 J# K+ I4 T# h9 ]3 E/ @- k7 d
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，
" g$ T* f, Z; F7 R( H60年代Kalman把状态空间模型引入滤波理论，! A; b0 r4 M; }9 P3 V: G
并导出了一套递推估计算法,
5 l/ R; i- Q8 q: C) d后
% Z; c2 R* j, D9 |3 u+ o% I5 L/ [* N8 d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，
& T7 N5 G. ~0 L8 L& Z来
3 x/ d% c |; U3 U; }; S' `; R! K寻求一套递推估计的算法，% b& R: @9 _) r; {" D3 f- W
其基本思想是:采用信 号与噪声的状态空间模型, .
5 F' A {7 }: n" O4 q" s利
2 k( x. ^% R% _! P' d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* r+ t" P- G6 V
估计值。它适合于实时处理和计算机运算。( \' t" l3 F' k+ ~$ Q. `2 t5 o3 P$ C4 U
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发表于 2020-1-17 18:50
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