Cтраница 1
Фильтр Калмана [119.] Фильтр Калмана - алгоритм фильтрации, оптимальный для линейных систем, в общем случае представляет собой многошаговую рекуррентную процедуру определения условного математического ожидания ненаблюдаемых переменных состояния по результатам наблюдений. [1]
Использование фильтра Калмана предполагает глубокий физический анализ механизмов, определяющих характер поведения процесса во времени. Задача прогнозирования ставится следующим образом. [2]
Достоинство фильтра Калмана заключается в возможности учета ошибок измерений и статистического моделирования через характеристики шума системы, сокращения размерности модели за счет прогноза концентрации примесей, удобства численной реализации алгоритма на ЭВМ. [3]
Применение теории фильтров Калмана - Бьюси позволяет достаточно просто построить структурные схемы оптимальных фильтров. Разработана теория оптимальной фильтрации при небелых шумах. [4]
При использовании фильтра Калмана происходит последовательная минимизация ошибки фильтрации Rk по мере адаптации фильтра. [5]
При реализации фильтров Калмана следует обращать внимание на необходимую точность вычислений или ограничивать время работы. В процессе обработки информации контролировать границы расчетных погрешностей обязательно. [6]
Фильтр Калмана [119.] Фильтр Калмана - алгоритм фильтрации, оптимальный для линейных систем, в общем случае представляет собой многошаговую рекуррентную процедуру определения условного математического ожидания ненаблюдаемых переменных состояния по результатам наблюдений. [7]
Таким образом, фильтр Калмана порождает РА. [8]
В такой системе фильтр Калмана оценивает вектор состояния, включающий двадцать-сорок компонент, и для его реализации требуется БЦВМ с высоким быстродействием. [9]
Фактические ошибки использования фильтра Калмана могут быть в некоторых случаях больше, чем ошибки более простого фильтра, рассчитанного по другим критериям, но имеющего меньшую погрешность вычислений. [10]
При выводе уравнений фильтра Калмана полагают известными уравнения объекта измерения и уравнения измерения. [11]
Для определения структуры фильтра Калмана - Бьюси рассмотрим сигнал y ( t) - x ( t) P ( /) как сигнал, измеряемый на выходе динамического звена. [12]
Построена общая теория фильтров Калмана - Бьюси, включая фильтры Калмана - Бьюси для несмещенной оценки. Результаты обобщены на дискретный вариант: разработана теория дискретных фильтров. Наиболее существенным результатом теории является описание оптимальных фильтров с помощью дифференциальных и разностных уравнений. Это обстоятельство становится решающим в тех случаях, когда формирующий фильтр имеет высокий порядок, ибо при этом решение интегральных уравнений крайне усложняется. [13]
Однако реализация алгоритма фильтра Калмана связана с довольно большими затратами времени счета на ЭВМ. [14]
Разработан на основе фильтра Калмана алгоритм, обрабатывающий совместно дальномерные спутниковые и угловые измерения. Было получено, что применение дополнительных угловых измерений совместно с ГЛО-HACC / GPS навигацией позволяет решить задачу определения координат маневрирующего потребителя в условиях недостаточного числа спутниковых измерений. [15]