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$ Z+ S3 d- Y& @) R/ E
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
) ^2 \5 ]5 a9 h4 l) Q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$ ~- m6 O8 [6 }( h+ V1 M
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
7 f/ @+ L3 O. B% j7 C2 [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+ \4 u5 y# I$ n
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" D% g5 {* j+ t( K/ o" L- U
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& U: z- b! L7 J6 l, \
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9 K0 j- G/ g" P0 O) M8 @
面的研究工作提出一点展望.9 t( j) M8 S0 ^+ l
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发表于 2020-1-15 13:52
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