外文文獻翻譯譯稿和原文

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1、精品文檔--------------------------精品文檔，可以編輯修改，等待你的下載，管理，教育文檔----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------外文文獻翻譯譯稿1卡爾曼濾波的一個典型實例是從一組有限的，包含噪聲的，通過對物體位置的觀察序列（可能有偏差）預測出物體的位置

2、的坐標及速度。在很多工程應用（如雷達、計算機視覺）中都可以找到它的身影。同時，卡爾曼濾波也是控制理論以及控制系統(tǒng)工程中的一個重要課題。例如，對于雷達來說，人們感興趣的是其能夠跟蹤目標。但目標的位置、速度、加速度的測量值往往在任何時候都有噪聲?？柭鼮V波利用目標的動態(tài)信息，設法去掉噪聲的影響，得到一個關于目標位置的好的估計。這個估計可以是對當前目標位置的估計（濾波），也可以是對于將來位置的估計（預測），也可以是對過去位置的估計（插值或平滑）。命名[編輯]這種濾波方法以它的發(fā)明者魯?shù)婪?E.卡爾曼（RudolphE.Kalman）命名，但是根據(jù)文獻可知實際上PeterSwerl

3、ing在更早之前就提出了一種類似的算法。斯坦利。施密特（StanleySchmidt）首次實現(xiàn)了卡爾曼濾波器?？柭贜ASA埃姆斯研究中心訪問時，發(fā)現(xiàn)他的方法對于解決阿波羅計劃的軌道預測很有用，后來阿波羅飛船的導航電腦便使用了這種濾波器。關于這種濾波器的論文由Swerling（1958）、Kalman(1960)與KalmanandBucy（1961）發(fā)表。目前，卡爾曼濾波已經(jīng)有很多不同的實現(xiàn)?？柭畛跆岢龅男问浆F(xiàn)在一般稱為簡單卡爾曼濾波器。除此以外，還有施密特擴展濾波器、信息濾波器以及很多Bierman,Thornton開發(fā)的平方根濾波器的變種。也許最常見的卡爾曼濾波

4、器是鎖相環(huán)，它在收音機、計算機和幾乎任何視頻或通訊設備中廣泛存在。以下的討論需要線性代數(shù)以及概率論的一般知識?？柭鼮V波建立在線性代數(shù)和隱馬爾可夫模型（hiddenMarkovmodel）上。其基本動態(tài)系統(tǒng)可以用一個馬爾可夫鏈表示，該馬爾可夫鏈建立在一個被高斯噪聲（即正態(tài)分布的噪聲）干擾的線性算子上的。系統(tǒng)的狀態(tài)可以用一個元素為實數(shù)的向量表示。隨著離散時間的每一個增加，這個線性算子就會作用在當前狀態(tài)--------------------------精品文檔，可以編輯修改，等待你的下載，管理，教育文檔-------------------------------------

5、---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------精品文檔--------------------------精品文檔，可以編輯修改，等待你的下載，管理，教育文檔---------------------------------------------------------------------------------------------------

6、-------------------------------------------------------------------------上，產(chǎn)生一個新的狀態(tài)，并也會帶入一些噪聲，同時系統(tǒng)的一些已知的控制器的控制信息也會被加入。同時，另一個受噪聲干擾的線性算子產(chǎn)生出這些隱含狀態(tài)的可見輸出?？柭鼮V波是一種遞歸的估計，即只要獲知上一時刻狀態(tài)的估計值以及當前狀態(tài)的觀測值就可以計算出當前狀態(tài)的估計值，因此不需要記錄觀測或者估計的歷史信息?？柭鼮V波器與大多數(shù)濾波器不同之處，在于它是一種純粹的時域濾波器，它不需要像低通濾波器等頻域濾波器那樣，需要在頻域設計再轉(zhuǎn)換到時域?qū)崿F(xiàn)。

7、卡爾曼濾波器的狀態(tài)由以下兩個變量表示：，在時刻k的狀態(tài)的估計；，誤差相關矩陣，度量估計值的精確程度?？柭鼮V波器的操作包括兩個階段：預測與更新。在預測階段，濾波器使用上一狀態(tài)的估計，做出對當前狀態(tài)的估計。在更新階段，濾波器利用對當前狀態(tài)的觀測值優(yōu)化在預測階段獲得的預測值，以獲得一個更精確的新估計值。預測(預測狀態(tài))(預測估計協(xié)方差矩陣）更新首先要算出以下三個量：(測量余量，measurementresidual)(測量余量協(xié)方差)(最優(yōu)卡爾曼增益）然后用它們來更新濾波器變量x與P：(更新的狀態(tài)估計)(更新的協(xié)方差估