本书系统的介绍了雷达跟踪技术中所采用的卡尔曼滤波这种信号处理技术。
2021-12-15 08:57:51
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初始状态向量是使用高斯和双 R 迭代方法从三个光学瞄准计算的，然后应用最小二乘法和扩展卡尔曼滤波器对其进行优化。
2021-12-14 15:29:27
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强跟踪容积卡尔曼滤波器在对含有模型误差和时变噪声的非线性系统进行滤波时, 容易出现性能降低甚至发散. 鉴于此, 提出一种基于变分贝叶斯的强跟踪容积卡尔曼滤波算法. 该算法运用虚拟噪声法补偿模型误差, 假设虚拟噪声均值非零, 且满足高斯分布, 虚拟噪声方差服从逆gamma分布, 在强跟踪容积卡尔曼滤波器估计状态的同时, 采用变分贝叶斯推理估计虚拟噪声参数. 仿真结果表明, 所提出算法对含模型误差与时变噪声的非线性系统具有较好的估计精度, 相比于自适应算法具有更强的鲁棒性.
2021-12-13 22:16:33
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①卡尔曼滤波是一个算法，它适用于线性、离散和有限维系统。每一个有外部变量的自回归移动平均系统(ARMAX)或可用有理传递函数表示的系统都可以转换成用状态空间表示的系统，从而能用卡尔曼滤波进行计算。
②任何一组观测数据都无助于消除x(t)的确定性。增益K(t)也同样地与观测数据无关。
③当观测数据和状态联合服从高斯分布时用卡尔曼递归公式计算得到的是高斯随机变量的条件均值和条件方差，从而卡尔曼滤波公式给出了计算状态的条件概率密度的更新过程线性最小方差估计，也就是最小方差估计。
2021-12-13 11:33:59
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