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3 ~2 A. v5 L& }: z5 b- 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
' \ k4 c7 v& m+ [6 @6 c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( ]5 }) D. y( t! Z) ~9 g: u: L
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
, A) k6 e- Y1 m& W) {2 {3 B/ Y3 {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
2 h! @; T8 e5 Z3 {( F: {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
4 t9 \ R( q) f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
" `& B0 {0 a& _' q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
' C; o- a/ X0 Z, x' s/ X& L面的研究工作提出一点展望.+ S* o3 F- [+ {3 q3 ]5 _
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发表于 2020-1-15 13:52
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