TA的每日心情 | 难过
2019-11-19 16:03 |
|---|
签到天数: 1 天 [LV.1]初来乍到
|
EDA365欢迎您登录！
您需要 登录 才可以下载或查看，没有帐号？注册
x
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/ b8 S1 \9 N, `; d. ~
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7 o" f- [8 v E, R5 N- 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
# x/ { v) ^6 ^3 ]* S B; p# `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& N- H+ }/ M6 i7 U& [1 |& \) {
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- a1 S7 d/ E3 _! C3 t C/ J/ W# m
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
2 r0 t$ O5 i5 }: @5 b2 q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, G4 z; c A" L9 l2 o7 ^7 [; J3 d
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' G. |) L8 J: w- K' `
面的研究工作提出一-点展望.' {& I5 @% Q6 o% E: U% T+ w
8 P0 J& h9 n9 P( ?- e
& f, i, \- r0 P( _: F' q
|
|
/1 
发表于 2020-1-20 18:52
收藏
淘帖
支持！
反对！