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文档简介

1、Kalman滤波概述,何万峰 12.20,一.Kalman滤波理论的发展及应用 二.Kalman滤波理论的作用 三.随机线性离散系统的Kalman滤波方程 四.随机线性离散系统的最优预测与平滑 五.应用举例,Kalman滤波的由来,滤波估计经历的三个阶段： 1最小二乘法：计算简单 ，但没考虑被估参数和观测数据的统计特性，不具最优性。 2 Wiener滤波：频域中的统计最优滤波器，但运算复杂，存储空间大，应用范围有限。 3Kalman滤波：时域滤波，采用状态空间描述系统，运用递推形式使计算简单，数据存储量小，应用广泛。,Kalman滤波的应用领域,Kalman滤波广泛应用于如下领域： 惯性导航

2、制导系统 全球定位系统 目标跟踪 通信与信号处理 金融,一.Kalman滤波理论的发展及应用 二.Kalman滤波理论的作用 三.随机线性离散系统的Kalman滤波方程 四.随机线性离散系统的最优预测与平滑 五.应用举例,Kalman滤波理论的作用,Kalman滤波定义： Kalman滤波是一种实时递推算法，它所处理的是随机信号，利用系统噪声和观测噪声的统计特性，以系统的观测量作为滤波器的输入，以所要估计值（状态或参数）作为滤波器的输出，滤波器输入与输出是由时间更新和观测更新算法联系在一起的，根据系统方程和观测方程估计出所需要处理的信号实质是一种最优估计方法。,问题分解：运用白噪声,噪声信号 满足： 则称 为白噪声，式中 为 方差强度 白噪声序列特点： 1零均值且具有独立性 2与时间无关，与时间间隔有关，所以它具有 平稳性,问题分解：观测信号,信号种类

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