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Kalman濾波算法在模型參數估計中的應用.docx

資料分類:科技學院 上傳會員:一點點 更新時間:2019-05-27
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刀塔自走棋吧 www.ryxps.icu 摘要:20世紀60年代,卡爾曼在濾波理論中第一次采用了狀態空間模型,并且推導出了一種遞推估計方法,即為卡爾曼濾波理論。線性模型參數估計在很多領域都有著重要的應用,比如國防科技領域中,對慣性控制誤差分析、電力系統性能參數分析、飛機運動參數精度分析、相關導航、定軌預報等。因此,研究卡爾曼濾波的重要性質以及算法流程,并通過應用卡爾曼濾波算法來探討其在模型參數估計中的應用具有重要意義。

本文主要介紹了卡爾曼濾波的理論基礎原理和算法流程以及它在模型參數估計中的應用。首先介紹了卡爾曼濾波的基本算法流程,然后介紹了參數估計的相關知識,最后再結合具體實例來講解Kalman濾波在模型參數估計中的應用并與漸消記憶最小二乘法進行比較。

 

    關鍵詞: Kalman濾波   模型參數估計   線性系統

 

目錄

摘要

ABSTRACT

1緒論-1

1.1卡爾曼濾波的發展及意義-1

1.2模型參數估計的研究意義-2

2卡爾曼濾波算法的理論推導-3

2.1卡爾曼濾波原理及相關計算-3

2.2仿真應用-6

3模型參數估計問題-9

3.1卡爾曼濾波器用于系統參數估計的數學推導-9

3.2實例分析-10

4 基于卡爾曼濾波的算法在模型參數估計中的應用-11

4.1算法流程-11

4.2仿真結果分析-11

總結與展望-14

參考文獻-15

致謝-17

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上傳會員 一點點 對本文的描述:對于線性系統而言,應用卡爾曼濾波算法,能夠得到解答式;對于非線性系統而言,采用較為復雜的估計準則,那么估計方程組就是非線性方程組,問題就成了含有微分,積分方程的問題......
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