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1)  joint parameter estimation
联合参数估计
2)  joint parameters estimation
参数联合估计
3)  multi-parameters estimation
多参数联合估计
4)  state and parameter estimation
状态和参数联合估计
1.
The algorithm is applied in state and parameter estimation of nonlinear system.
应用有限差分法代替非线性函数的偏导数计算以改进扩展卡尔曼滤波器 ,该改进算法用于非线性系统的状态和参数联合估计 。
5)  FDOA/TDOA Joint Parameter Estimation
TDOA/FDOA联合参数估计
6)  state and parameter joint-estimation
状态与参数联合估计
补充资料:参数估计的收敛性
      在一定条件下对系统的参数进行估计时,随着测量数据的增多,参数的估计值向其真实值逐步逼近的性质。收敛性是参数估计理论的一个重要内容。在研究参数估计的收敛性时常用的工具是概率方法,它适用于固定样本的估计和递推估计(见递推估计算法)。20世纪70年代后期,出现常微分方程方法,它是从研究估计值的内插曲线的尾函数性质来推断参数估计的收敛性的。后来又出现将上述两种方法结合起来的研究方法。
  

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参考词条