【摘 要】
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卡尔曼滤波过程是组合一个变量的两个独立估算以加权平均的方式而组成。权因子是选择得使均值有最小方差,因此也就有最大概率。一种估算是采用以前的最佳估算按照已知运动方
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卡尔曼滤波过程是组合一个变量的两个独立估算以加权平均的方式而组成。权因子是选择得使均值有最小方差,因此也就有最大概率。一种估算是采用以前的最佳估算按照已知运动方程而导出的,另一估算是从观测得到的。下面推导所要求的权因子的形式。首先是对一维情况,其次是对卡尔曼滤波所要求的一般的多维形式。
The Kalman filter process consists of combining two independent estimates of one variable in a weighted average. The weighting factor is chosen so that the mean has the smallest variance and hence the maximum probability. One estimate is derived from the best previous estimate based on a known equation of motion and the other estimate is from observations. The following derives the form of the required weighting factor. The first is for one-dimensional cases, followed by the general multi-dimensional form required for Kalman filtering.
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