检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
机构地区:[1]四川大学数学学院,成都610064
出 处:《四川大学学报(自然科学版)》2009年第5期1237-1240,共4页Journal of Sichuan University(Natural Science Edition)
基 金:国家自然科学基金(60874107;10826101);863基金(2006AA12A104);国家信息控制实验室基金
摘 要:作者详细讨论了随机离散时间动态系统中过程噪声w_k和量测噪声v_k两步相关情况下的最优状态估计,给出了两步相关情况下的卡尔曼型滤波,然后把它推广到过程噪声w_k和量测噪声v_k多步相关的情况,给出了n步相关情况下卡尔曼型滤波的一般表达式.This paper discusses first that in the discrete time random dynamic system, what is the optimal recursive solution of the state estimation when the process noise and measurement noise are two-step correlated. A Kalman type filter for this system is present. Then,the authors extend it to the more general case of the process noise and measurement noise being n-step correlated and present a Kalman type filter in this case.
关 键 词:卡尔曼滤波 过程噪声 量测噪声 两步相关 多步相关
分 类 号:O211.64[理学—概率论与数理统计]
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