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/ Q9 O3 z' g ^- @2 s
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0 f3 _2 D7 L5 }% D* S* {7 H* u T
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6 [+ `% i+ B; @9 t" R
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 t9 g, r e* y% l( n6 w4 _4 Z
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
( l3 N" G4 N& ]! I' K& ?) u/ H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+ m: C0 A4 y( G1 J0 \# }' r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
( M6 [8 ?3 y( G3 Z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
, ~ [. J4 U v面的研究工作提出一-点展望.
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发表于 2020-1-20 18:52
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