mhe 滚动时域估计 算法

MHE（滚动时域估计）算法是一种用于估计动态系统状态的方法。它是一种递归算法，可以基于过去观测值和系统模型对当前状态进行估计。

滚动时域估计算法的工作原理如下：
1. 首先，我们需要有一个系统模型，描述系统的动态行为。这个模型可以是线性或非线性的，并且通常基于物理原理或经验知识建立。
2. 接下来，我们收集历史观测数据，并将其用于初始化状态估计。这可以通过使用初始状态值或通过最小二乘法来实现。
3. 然后，我们使用测量更新步骤来更新状态估计值。这是通过比较模型预测值与实际观测值之间的差异来实现的。差异越小，状态估计越准确。
4. 最后，我们使用状态预测步骤来预测下一个时间步的状态。这是通过使用系统模型和当前状态估计值进行预测来实现的。

滚动时域估计算法的优点是可以实时地对系统状态进行估计，并且可以随着新的观测数据的到来进行持续更新。它具有较低的计算复杂度和较小的存储需求，适用于许多实时应用领域，如控制系统、信号处理和机器人导航等。

总之，滚动时域估计算法是一种递归算法，可用于估计动态系统的状态。它的工作原理包括系统模型、历史观测数据的初始化、测量更新和状态预测。它具有实时性、低计算复杂度和小存储需求等优点。