1) self tuning Kalman filter
自校正Kalman滤波
2) self-tuning Kalman filter
自校正Kalman滤波器
1.
Its accuracy is higher than that of each local self-tuning Kalman filter,moreover algorithm is simple,and is suitable for real time applications.
在按分量标量加权线性最小方差最优信息融合准则下,提出了自校正分量解耦融合Kalman滤波器,并用动态误差系统分析(DESA)方法证明了它收敛于最优分量解耦融合稳态Kalman滤波器,因而具有渐近最优性,它的精度比每个局部自校正Kalman滤波器精度高,且算法简单,便于实时应用。
3) self-tuning Kalman filter and Wiener filter
自校正Kalman滤波器和Wiener滤波器
4) self-tuning information fusion Kalman filter and Wiener filter
自校正信息融合Kalman滤和Wiener滤波器
5) modified Kalman filtering
修正Kalman滤波
补充资料：自适应卡尔曼滤波
分子式：
CAS号：
性质：在利用测量数据进行滤波的同时，不断地由滤波本身去判断系统的动态是否有变化，对模型参数和噪声统计特性进行估计和修正，以改进滤波设计，缩小滤波的实际误差。此种滤波方法将系统辨识与滤波估计有机地结合为一体。
CAS号：
性质：在利用测量数据进行滤波的同时，不断地由滤波本身去判断系统的动态是否有变化，对模型参数和噪声统计特性进行估计和修正，以改进滤波设计，缩小滤波的实际误差。此种滤波方法将系统辨识与滤波估计有机地结合为一体。
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条