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1960年,卡尔曼发表了他著名的用递归方法解决离散数据线性滤波问题的论文。从那以后,得益于数字计算技术的进步,卡尔曼滤波器
5 ~9 R' A/ R I. |6 ^- n( u* a8 r! [1 O已成为推广研究和应用的主题,尤其是在自主或协助导航领域。卡尔曼滤波器由一系列递归数学公式描述。它们提供了一种高效可/ u. Y7 c% I3 ^2 _( a" W9 m1 q) I
计算的方法来估计过程的状态,并使估计均方误差最小。卡尔曼滤波器应用广泛且功能强大:它可以估计信号的过去和当前状态,甚至能# D% N9 ?$ U+ z5 ~& o% X
估计将来的状态,即使并不知道模型的确切性质。- h! n& v0 x) _2 }7 H) x
这篇文章介绍了离散卡尔曼理论和实用方法,包括卡尔曼滤波器及其衍生:扩展卡尔曼滤波器的描述和讨论,并给出了一个相对简单的
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