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
4 J- D$ q) ], u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
+ d' r; D# Z1 f% K4 Z# `/ h6 u8 Z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
! F9 O$ _) {: u# d) G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* P' U* y2 z) t8 [5 X! U2 m2 E
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& f; e' A7 R# q4 Q6 ?, i: `
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 z% q- {9 T3 W/ o. w8 X' \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! {* \4 w$ L" s0 F
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
0 P8 ?% Q3 o5 j( F7 m6 V面的研究工作提出一-点展望.+ j& k2 n1 m5 y4 Z3 X
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