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集中在装运箱扩展卡尔曼滤波器的状态估计

文摘

扩展卡尔曼滤波算法被应用到各个领域由于其处理非线性、非高斯动态问题的能力。过滤器是非常强大的在几个方面它支持估计过去的,现在,甚至是未来状态,它可以这样做即使建模系统的确切性质是未知的。首先,使用预测策略,过滤得到预测所需的数据。之后,修正错误的预测数据像仪器误差、测量误差。人们可以灵活设计滤波器根据他们的具体要求。我们提供仿真结果表明其效率和性能。

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