卡尔曼滤波 CA 模型
时间: 2023-09-09 16:07:39 浏览: 86
卡尔曼滤波(Kalman Filtering)是一种用于估计系统状态的递归算法。它基于状态空间模型,通过不断更新状态的均值和协方差来减小估计误差。卡尔曼滤波可以应用于多种模型,其中之一就是卡尔曼滤波 CA 模型。卡尔曼滤波 CA 模型是一种线性运动模型,因此可以直接使用卡尔曼滤波算法进行估计。你可以参考之前的文章《滤波笔记一:卡尔曼滤波(Kalman Filtering)详解_scoutee的博客-CSDN博客》和《滤波笔记二:无迹卡尔曼滤波 CTRV&CTRA模型_泠山的博客-CSDN博客_ctra模型》来了解更多关于卡尔曼滤波 CA 模型的详细内容。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [滤波笔记二:运动模型(CV&CA&CTRV)](https://blog.csdn.net/ouok000/article/details/125999213)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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