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过程噪声和量测噪声多步相关的卡尔曼型滤波
  • ISSN号:0490-6756
  • 期刊名称:《四川大学学报:自然科学版》
  • 时间:0
  • 分类:O211.64[理学—概率论与数理统计;理学—数学]
  • 作者机构:[1]四川大学数学学院,成都610064
  • 相关基金:国家自然科学基金(60874107,10826101);863基金(2006AA12A104);国家信息控制实验室基金
中文摘要:

作者详细讨论了随机离散时间动态系统中过程噪声Wk和量测噪声Vk。两步相关情况下的最优状态估计,给出了两步相关情况下的卡尔曼型滤波,然后把它推广到过程噪声Wk和量测噪声Vk多步相关的情况,给出了n步相关情况下卡尔曼型滤波的一般表达式.

英文摘要:

This paper discusses first that in the discrete time random dynamic system, what is the optimal recursive solution of the state estimation when the process noise and measurement noise are two-step correlated. A Kalman type filter for this system is present. Then,the authors extend it to the more general case of the process noise and measurement noise being n-step correlated and present a Kalman type filter in this case.

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期刊信息
  • 《四川大学学报:自然科学版》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:国家教育部
  • 主办单位:四川大学
  • 主编:刘应明
  • 地址:成都九眼桥望江路29号
  • 邮编:610064
  • 邮箱:
  • 电话:028-85410393 85412393
  • 国际标准刊号:ISSN:0490-6756
  • 国内统一刊号:ISSN:51-1595/N
  • 邮发代号:62-127
  • 获奖情况:
  • 国家“双效”期刊,四川省十佳科技期刊,教育部全国高校优秀学报二等奖(1995,1999),四川省科技优秀期刊一等奖(1996,2000)
  • 国内外数据库收录:
  • 美国化学文摘(网络版),美国数学评论(网络版),德国数学文摘,美国生物科学数据库,英国动物学记录,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:10542