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面向工程应用的Kalman滤波理论深度分析
被引量：
17
1
作者
葛泉波
李宏
文成林
《指挥与控制学报》
2019年第3期167-180,共14页
Kalman滤波是状态估计和数据去噪领域的重要基础性方法.现代动态系统的高复杂性和传统Kalman滤波假设的局限性使得传统Kalman滤波理论方法已难以满足日益增长的高精准数据分析需求.以经典Kalman滤波理论特点分析为基础,针对系统类型和...
Kalman滤波是状态估计和数据去噪领域的重要基础性方法.现代动态系统的高复杂性和传统Kalman滤波假设的局限性使得传统Kalman滤波理论方法已难以满足日益增长的高精准数据分析需求.以经典Kalman滤波理论特点分析为基础,针对系统类型和噪声刻画方式的不同,总结现有Kalman滤波方法的研究进展;并以估计模型与实际系统失配这一客观事实为出发点,根据不同自适应方式深入分析现有自适应Kalman滤波方法体系;给出Kalman滤波理论面向实际系统的工程可用性分析,并介绍了可观测性、可观测度和工程化智能Kalman滤波理论的若干重要研究进展;最后指出工程化智能Kalman滤波研究的几个重要研究方向.
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关键词
工程应用
KALMAN滤波
高斯/非高斯系统
白噪声/有色噪声
自适应滤波
可观测度
智能Kalman滤波
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职称材料
题名
面向工程应用的Kalman滤波理论深度分析
被引量：
17
1
作者
葛泉波
李宏
文成林
机构
同济大学电子与信息工程学院
中国飞行试验研究院
杭州电子科技大学自动化学院
出处
《指挥与控制学报》
2019年第3期167-180,共14页
基金
浙江省自然科学基金(LR17F030005)
国家自然科学基金(61773147,U1509203)资助~~
文摘
Kalman滤波是状态估计和数据去噪领域的重要基础性方法.现代动态系统的高复杂性和传统Kalman滤波假设的局限性使得传统Kalman滤波理论方法已难以满足日益增长的高精准数据分析需求.以经典Kalman滤波理论特点分析为基础,针对系统类型和噪声刻画方式的不同,总结现有Kalman滤波方法的研究进展;并以估计模型与实际系统失配这一客观事实为出发点,根据不同自适应方式深入分析现有自适应Kalman滤波方法体系;给出Kalman滤波理论面向实际系统的工程可用性分析,并介绍了可观测性、可观测度和工程化智能Kalman滤波理论的若干重要研究进展;最后指出工程化智能Kalman滤波研究的几个重要研究方向.
关键词
工程应用
KALMAN滤波
高斯/非高斯系统
白噪声/有色噪声
自适应滤波
可观测度
智能Kalman滤波
Keywords
engineering applications
Kalman filtering
Gaussian/non-Gaussian system
white/colored noise
adaptive filtering
observ-able degree
smart Kalman filtering
分类号
TN713 [电子电信—电路与系统]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
面向工程应用的Kalman滤波理论深度分析
葛泉波
李宏
文成林
《指挥与控制学报》
2019
17
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