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      一種基于FIFO機制的卡爾曼濾波新方法

      更新時間: 2019-07-02 21:29 來源: 網絡 編輯: 傳感器工作原理 閱覽: ? 技術文檔
       

      簡單來說,卡爾曼濾波器是一個“optimal recursive data processing algorithm(最優化自回歸數據處理算法)”。對于解決很大部分的問題,他是最優,效率最高甚至是最有用的。他的廣泛應用已經超過30年,包括機器人導航,控制,傳感器數據融合甚至在軍事方面的雷達系統以及導彈追蹤等等。  最佳線性濾波理論起源于40年代美國科學家Wiener和前蘇聯卡爾曼濾波的結果  

      科學家Kолмогоров等人的研究工作,后人統稱為維納濾波理論。從理論上說,維納濾波的最大缺點是必須用到無限過去的數據,不適用于實時處理。為了克服這一缺點,60年代Kalman把狀態空間模型引入濾波理論,并導出了一套遞推估計算法,后人稱之為卡爾曼濾波理論。卡爾曼濾波是以最小均方誤差為估計的最佳準則,來尋求一套遞推估計的算法,其基本思想是:采用信號與噪聲的狀態空間模型,利用前一時刻的估計值和現時刻的觀測值來更新對狀態變量的估計,求出現時刻的估計值。它適合于實時處理和計算機運算。

      卡爾曼濾波的實質是由量測值重構系統的狀態向量。它以“預測—實測—修正”的順序遞推,根據系統的量測值來消除隨機干擾,再現系統的狀態,或根據系統的量測值從被污染的系統中恢復系統的本來面目。

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