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文档简介

一种新的Kalman滤波方法及其在工程中的应用的开题报告摘要：Kalman滤波是一种经典的状态估计方法，它通过对系统状态的估计来解决各种实际问题。然而，Kalman滤波在面对非线性系统或存在非高斯分布的噪声时，往往会失效。本文提出了一种新的Kalman滤波方法，主要是针对非线性系统和非高斯噪声这两个问题，该方法基于粒子滤波和扩展卡尔曼滤波。经过分析和实验证明，这种新的Kalman滤波方法在面对复杂的非线性系统和非高斯噪声时具有更好的估计效果。本文的研究结果对于工程中需要对系统状态进行准确估计的问题有重要的启示意义。关键词：Kalman滤波，粒子滤波，扩展卡尔曼滤波，非线性系统，非高斯噪声Abstract:Kalmanfilteringisaclassicstateestimationmethod,whichsolvesvariouspracticalproblemsbyestimatingthesystemstate.However,Kalmanfilteringoftenfailswhenfacingnonlinearsystemsornon-Gaussiannoise.ThispaperproposesanewKalmanfilteringmethod,mainlyfornonlinearsystemsandnon-Gaussiannoise,whichisbasedonparticlefilteringandextendedKalmanfiltering.Throughanalysisandexperiments,itisprovedthatthisnewKalmanfilteringmethodhasbetterestimationeffectwhenfacingcomplexnonlinearsystemsandnon-Gaussiannoise.Theresearchresultsofthispaperhaveimportantenlighteningsignificancefortheproblemofaccurateestimationofsystemstateinengineering.Keywords:Kalmanfiltering,particlefiltering,extendedKalmanfiltering,nonlinearsystems,non-Gaussiannoise目录：第一章绪论1.1引言1.2研究背景1.3研究目的和意义1.4国内外研究现状1.5本文的主要内容和结构第二章Kalman滤波的基本原理2.1Kalman滤波的基本概念2.2离散时间Kalman滤波模型2.3Kalman滤波的算法流程2.4Kalman滤波的应用领域第三章Kalman滤波的扩展方法3.1扩展Kalman滤波3.2粒子滤波3.3基于扩展卡尔曼滤波和粒子滤波的新Kalman滤波方法第四章数值实验和效果分析4.1实验设计4.2实验结果分析

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