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文檔簡(jiǎn)介

Kalman濾波

標(biāo)量隨機(jī)過(guò)程的遞推MMSE估計(jì)

新息序列的特性：

矢量Kalman濾波

目標(biāo)：離散時(shí)間線性動(dòng)力系統(tǒng)狀態(tài)估計(jì)

模型：Kalman濾波的模型如圖所示

得到狀態(tài)方程Kalman濾波器推導(dǎo)

5．Kalman增益6．Riccati方程（K(n,n-1)的遞推公式）Kalman預(yù)測(cè)的跟蹤性能

增益的變化曲線

Kalman濾波器的一些推廣簡(jiǎn)述4.特殊結(jié)構(gòu)(無(wú)激勵(lì)動(dòng)力系統(tǒng))由這個(gè)模型出發(fā),得到一組簡(jiǎn)化的Kalman方程,它在數(shù)學(xué)上與自適應(yīng)濾波器的RLS算法一一對(duì)應(yīng),由此,建立了Kalman濾波與RLS之間的聯(lián)系,任河一種Kalman濾波的有效算法都可以對(duì)應(yīng)得到一種RLS的實(shí)現(xiàn),由此借助Kalman濾波領(lǐng)域的研究成果,得到一組快速自適應(yīng)濾波算法.(Sayed,Kailath,1994)最優(yōu)濾波的評(píng)述Wiener濾波、Kalman濾波的最優(yōu)性限制高斯、非高斯問(wèn)題序列蒙特卡羅方法，粒子濾波等

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