【摘 要】
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过去发表的森林资源 (蓄积量 )动态系统kalman滤波的文章 ,在应用kalman滤波的基本方程时 ,都假设系统的状态噪声W (·)和量测噪声V (·)是互不相关的。本文根据吉林省森林抽
【机 构】
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吉林省林业勘察设计研究院 吉林长春630012
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过去发表的森林资源 (蓄积量 )动态系统kalman滤波的文章 ,在应用kalman滤波的基本方程时 ,都假设系统的状态噪声W (·)和量测噪声V (·)是互不相关的。本文根据吉林省森林抽样的历史资料 ,运用离散系统的状态噪声W (·)和量测噪声V (·)是相关的kalman滤波方程 ,对森林资源 (蓄积量 )实行滤波 ,同时算出相应的滤波值误差的协方差。用蓄积量的滤波值 ,经过反馈计算总蓄积量 ,证明滤波方程的适用性 ;通过动态与静态误差对比 ,验证滤波精度。
In the past, the kalman filtering of the dynamic system of forest resources (stock volume) was assumed to assume that the system state noise W (·) and the measurement noise V (·) are irrelevant when applying the basic Kalman filter equations. Based on the historical data of forest sampling in Jilin Province, the state noise W (·) of the discrete system and the measured noise V (·) are related kalman filtering equations, which filter the forest resources (stock volume) and calculate the corresponding filtering Covariance of the value error. The volume of the filter value, the total volume of the feedback calculation, to prove the applicability of the filter equation; by dynamic and static error contrast to verify the filtering accuracy.
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