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文檔簡介

Kalman濾波

標量隨機過程的遞推MMSE估計

新息序列的特性：

矢量Kalman濾波

目標：離散時間線性動力系統(tǒng)狀態(tài)估計

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

5．Kalman增益6．Riccati方程（K(n,n-1)的遞推公式）Kalman預測的跟蹤性能

增益的變化曲線

Kalman濾波器的一些推廣簡述4.特殊結構(無激勵動力系統(tǒng))由這個模型出發(fā),得到一組簡化的Kalman方程,它在數(shù)學上與自適應濾波器的RLS算法一一對應,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應得到一種RLS的實現(xiàn),由此借助Kalman濾波領域的研究成果,得到一組快速自適應濾波算法.(Sayed,Kailath,1994)最優(yōu)濾波的評述Wiener濾波、Kalman濾波的最優(yōu)性限制高斯、非高斯問題序列蒙特卡羅方法，粒子濾波等

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