卡尔曼自适应滤波算法
时间: 2023-08-21 16:06:56 浏览: 230
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回答: 卡尔曼自适应滤波算法是一种利用观测数据校验预测值并判断系统特性是否发生动态变化的滤波算法。它通过对模型参数和噪声特性进行估计和修正,以改进滤波设计并缩小滤波的实际误差。该算法主要包含抗差估计和自适应卡尔曼滤波两部分。抗差估计通过适当扩大异常观测方差以消除和削弱粗差对参数估值的影响。自适应卡尔曼滤波则采用自适应因子来降低异常动力学模型信息对滤波状态的影响,即通过扩大状态协方差阵来降低状态预测信息对状态参数估值的影响。[1][2][3]
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