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动态定位中的卡尔曼滤波研究

消耗积分:1 | 格式:pdf | 大小:2761KB | 2017-05-23

董鹏飞

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卡尔曼滤波的一些精华

　　滤波，就是从带有干扰的信号中得到有用信号的准确估计值。滤波理论就是在对系统可观测信号进行测量的基础上，根据一定的滤波准则，采用某种统计量最优方法，对系统的状态进行估计的理论和方法口-31。卡尔曼滤波（Kalman Filtering）理论是由卡尔曼（＆E．Kalman）于1960年提出的现代滤波理论［41。卡尔曼滤波方法是一种时域方法，对于具有高斯分布噪声的线性系统，可以得到系统状态的递推最小均方差估计（Recursive Minimum Mean．Square Estimation， RMMSE）。卡尔曼滤波首先将现代控制理论中的状态空间思想引入最优滤波理论，用状态方程描述系统动态模型，用观测方程描述系统观测模型，并可处理时变系统，非平稳信号和多维信号。由于卡尔曼滤波采用递推计算，因此非常适宜于用计算机来实现。卡尔曼滤波理论作为一种重要的最优估计理论被广泛应用于各种动态数据处理中，尤其是GPS动态数据处理、惯性导航等。近十年来，卡尔曼滤波理论在GPS动态定位数据处理【5．9】以及INS／GPS组合系统导航计算［10．15］等领域得到了深入研究和广泛应用。
动态定位中的卡尔曼滤波研究

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