432100)卡爾曼綜合征是伴有嗅覺缺失或減退的特發(fā)性低促性腺激素性性腺功能減退癥(idiopathic hypogonadotropic hypogonadism,IHH),還可能合并其他非生殖相關(guān)的臨床異質(zhì)性表現(xiàn)。卡爾曼綜合征在臨床上較為罕見,IHH總體發(fā)病率為1/100 000～10/100 000,而50%～60%的IHH為卡爾曼綜合征患者,男性發(fā)病率約為女性的5倍,以散發(fā)為主,少數(shù)呈現(xiàn)“家族性”特點(diǎn)[1]。卡爾曼綜合征主要導(dǎo)致患者第二性征不發(fā)育,

、自適應(yīng)閾值、卡爾曼融合等信號(hào)處理方法[2-5]。卡爾曼濾波能巧妙融合測(cè)量數(shù)據(jù)和估計(jì)數(shù)據(jù),并得到最優(yōu)的卡爾曼融合值,被廣泛運(yùn)用在信號(hào)處理領(lǐng)域[6]。在此基礎(chǔ)上,文獻(xiàn)[7]設(shè)計(jì)了基于Inertial Measurement Unit (IMU)彈道測(cè)量的擴(kuò)展卡爾曼濾波參數(shù)估計(jì)算法,得到了誤差小于1 m/s的彈道修正信息;文獻(xiàn)[8]研究了一種基于改進(jìn)卡爾曼數(shù)據(jù)融合算法的溫室物聯(lián)網(wǎng)采集系統(tǒng),可提高數(shù)據(jù)采集的精度和系統(tǒng)的穩(wěn)定性;文獻(xiàn)[9]基于卡爾曼理論推導(dǎo)出多傳感

2]使用了基于卡爾曼濾波的位置預(yù)測(cè)模型來(lái)預(yù)測(cè)鄰居節(jié)點(diǎn)的位置；文獻(xiàn)[13-15]基于機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)提出了節(jié)點(diǎn)位置預(yù)測(cè)算法，此類算法的預(yù)測(cè)精度較傳統(tǒng)算法有了一定的提升；白曉萌等人[16]提出了改進(jìn)的周界無(wú)狀態(tài)路由算法,該算法考慮了節(jié)點(diǎn)的速度和方向,并根據(jù)節(jié)點(diǎn)的當(dāng)前速度計(jì)算之后某一時(shí)間內(nèi)節(jié)點(diǎn)的位置選擇最佳中繼節(jié)點(diǎn)；王沁飛等人[17]使用了灰度預(yù)測(cè)-WNN聯(lián)合預(yù)測(cè)模型來(lái)獲得節(jié)點(diǎn)移動(dòng)狀態(tài)評(píng)價(jià)因子，并綜合該因子設(shè)計(jì)了一個(gè)分簇路由協(xié)議。為了提高鄰居節(jié)點(diǎn)信息的準(zhǔn)確性，加強(qiáng)節(jié)

信道估計(jì)算法和卡爾曼算法進(jìn)行研究，立足實(shí)際，提出一種聯(lián)合算法來(lái)提高格狀導(dǎo)頻下的信道估計(jì)性能。該方法有效結(jié)合了LS估計(jì)算法與卡爾曼估計(jì)算法的優(yōu)點(diǎn)，通過(guò)結(jié)合卡爾曼的方法提升了LS估計(jì)算法在格狀導(dǎo)頻下的估計(jì)準(zhǔn)確性；相較于只能在梳狀導(dǎo)頻下進(jìn)行的卡爾曼估計(jì)算法，能夠大幅降低導(dǎo)頻使用數(shù)量，從而提高帶寬利用率，具有一定的實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。1 系統(tǒng)模型1.1 地空信道模型在地面站與空中的無(wú)人機(jī)進(jìn)行無(wú)線通信時(shí)，信道模型主要有2個(gè)特點(diǎn)：一是多徑效應(yīng)嚴(yán)重；二是多普勒頻移嚴(yán)重[9]。

師和導(dǎo)演羅曼·卡爾曼作為第一位來(lái)自東方的新聞?dòng)浾?，受斯大林和蘇聯(lián)政府的委派，于1938 年9 月至1939 年9 月來(lái)華報(bào)道中國(guó)的抗戰(zhàn)，以電影膠片和文字續(xù)寫了又一篇“西行漫記”。卡爾曼不僅深入中國(guó)西北、西南等地，還親臨抗日戰(zhàn)爭(zhēng)最前線，真實(shí)地記錄了日本帝國(guó)主義侵華的屠城血證，展示了中華民族英勇悲壯的浴血抗戰(zhàn)。更難能可貴的是，卡爾曼對(duì)當(dāng)年的紅色延安給予了深入解讀，用事實(shí)回應(yīng)了“中國(guó)抗日戰(zhàn)爭(zhēng)為什么能勝利”“中國(guó)共產(chǎn)黨為什么能成功”的時(shí)代之問。2020 年，羅曼·

片制作人羅曼·卡爾曼來(lái)到中國(guó)，報(bào)道中國(guó)人民抗擊日本侵略者的戰(zhàn)爭(zhēng)。在華一年間，他拍攝了長(zhǎng)達(dá)數(shù)千米、獨(dú)一無(wú)二的電影膠片，記錄了中國(guó)百姓的苦難、前線的殘酷，還有關(guān)于國(guó)共兩黨領(lǐng)導(dǎo)人的珍貴畫面。感受中國(guó)百姓疾苦 飛抵中國(guó)后，卡爾曼發(fā)現(xiàn)自己身處局勢(shì)演變的中心。 當(dāng)時(shí)，日本飛機(jī)對(duì)長(zhǎng)沙進(jìn)行了無(wú)情轟炸，地面部隊(duì)逼近武漢城市群，其中包括長(zhǎng)江邊的漢口、武昌和漢陽(yáng)。這里曾是中國(guó)重要的經(jīng)濟(jì)和交通運(yùn)輸中心。 中國(guó)軍隊(duì)成功抗擊了入侵者，不時(shí)對(duì)他們予以痛擊。為了證明放緩武漢攻勢(shì)和蒙受巨大

后的信號(hào)。3 卡爾曼濾波卡爾曼濾波器處理線性狀態(tài)空間中的含噪輸入信號(hào)和觀測(cè)信號(hào)，從而估計(jì)出最佳系統(tǒng)狀態(tài)，以獲得真實(shí)信號(hào)[5-6]。它利用遞歸算法和狀態(tài)空間，具有計(jì)算簡(jiǎn)單，存儲(chǔ)量小，濾波狀態(tài)好，實(shí)時(shí)性高等優(yōu)點(diǎn)，可直接應(yīng)用于非平穩(wěn)和平穩(wěn)信號(hào)，其算法流程圖如圖1所示。圖1 卡爾曼濾波流程圖其中，方差更新為:K(n)=K(n,n-1)-F(n,n+1)G(n)K(n,n-1)下一時(shí)刻狀態(tài)估計(jì)為：新息更新為：卡爾曼增益為：G(n)=F(n+1,n)K(n,n-1)C

21)鮑羅格·卡爾曼(Balogh Kálmán),匈牙利人，是世界欽巴龍(Cimbalom)①演奏領(lǐng)域中最重要的人物之一。作為匈牙利欽巴龍的演奏家和教育家，他的名聲享譽(yù)全球。卡爾曼不僅是匈牙利李斯特音樂大學(xué)的教授，而且是匈牙利欽巴龍民間音樂演奏流派的引領(lǐng)者，可以說(shuō)卡爾曼是一位“一生只為欽巴龍”的藝術(shù)家。二十世紀(jì)五十年代，卡爾曼出生在一個(gè)充滿溫馨情懷的家庭，家里除了爸爸媽媽還有姐姐，姐姐也是一位頗有建樹的音樂教師，姐夫?yàn)樾傺览豁憳穲F(tuán)的低音提琴演奏家?？?/div>

四川文理學(xué)院學(xué)報(bào) 2022年4期2022-03-17

中最具代表的是卡爾曼濾波算法。卡爾曼是一種線性無(wú)偏最小均方誤差估計(jì)，它只能保證在整個(gè)線性無(wú)偏估計(jì)類中是最優(yōu)的，但并不能保證在整個(gè)線性估計(jì)中仍是最優(yōu)的[3]。有偏卡爾曼可以通過(guò)引入偏差進(jìn)一步降低卡爾曼的估計(jì)均方誤差[4-5]。目前關(guān)于有偏卡爾曼濾波算法的研究比較少，雖然文獻(xiàn)[6]給出了有偏卡爾曼的構(gòu)造思想，或者只給出了某一時(shí)刻卡爾曼的有偏算法而沒考慮有偏卡爾曼濾波的迭代過(guò)程[7]。本文基于統(tǒng)一有偏估計(jì)思想，推導(dǎo)出完整的有偏卡爾曼濾波過(guò)程，然后將有偏卡爾曼分別

4-15]基于卡爾曼濾波算法對(duì)實(shí)時(shí)連續(xù)變化的系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)觀測(cè)值進(jìn)行修復(fù)，可穩(wěn)定有效消除傳感器獲取數(shù)據(jù)的誤差，但相關(guān)算法的實(shí)現(xiàn)依賴于完整的動(dòng)態(tài)觀測(cè)數(shù)據(jù)和狀態(tài)相關(guān)性模型。本文提出一種樣條卡爾曼算法(spline Kalman，SK),擬更準(zhǔn)確地修復(fù)AIS數(shù)據(jù)，并利用廈門港及附近水域的歷史AIS數(shù)據(jù)驗(yàn)證算法的有效性。1 樣條卡爾曼算法卡爾曼濾波算法的基本框架如圖1所示。給定ti-1時(shí)刻系統(tǒng)的真實(shí)值和ti時(shí)刻的系統(tǒng)狀態(tài)觀測(cè)值，即可得到ti時(shí)刻系統(tǒng)狀態(tài)的真實(shí)值，具體步

。1 聯(lián)合擴(kuò)展卡爾曼(Joint-EKF)算法分析與改進(jìn)擴(kuò)展卡爾曼濾波(EKF)算法根據(jù)鋰離子電池非線性的特點(diǎn)，將系統(tǒng)進(jìn)行線性優(yōu)化處理，再采用卡爾曼濾波法進(jìn)行最優(yōu)估算[3]。聯(lián)合擴(kuò)展卡爾曼濾波(Joint-EKF)是將電流漂移噪聲也作為狀態(tài)變量進(jìn)行預(yù)測(cè)，降低電流漂移噪聲對(duì)SOC估算的不利影響[4]。為了解決擴(kuò)展卡爾曼電池SOC估算中的問題，對(duì)擴(kuò)展卡爾曼算法和聯(lián)合擴(kuò)展卡爾曼算法之間的差異進(jìn)行分析，聯(lián)合擴(kuò)展卡爾曼算法在解決電流漂移對(duì)電池SOC估算影響上具有一定

經(jīng)網(wǎng)絡(luò)校正擴(kuò)展卡爾曼算法的無(wú)人帆船目標(biāo)物的精確定位方法。通過(guò)擴(kuò)展卡爾曼算法融合毫米波雷達(dá)數(shù)據(jù)，估計(jì)動(dòng)態(tài)目標(biāo)直角坐標(biāo)系下的位移分量；并用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法校正擴(kuò)展卡爾曼濾波器，以降低動(dòng)態(tài)目標(biāo)物運(yùn)動(dòng)的不確定性及噪聲影響。仿真結(jié)果表明，該方法能夠降低系統(tǒng)噪聲的影響，更準(zhǔn)確地進(jìn)行目標(biāo)物的定位追蹤。無(wú)人帆船目標(biāo)物；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；擴(kuò)展卡爾曼；定位追蹤0 引言隨著海洋勘探活動(dòng)的不斷深入，以風(fēng)力作為驅(qū)動(dòng)的無(wú)人帆船，因其具有更低成本、更長(zhǎng)航時(shí)、更大范圍、更高時(shí)空分辨率等優(yōu)勢(shì)，被越

羅馬尼亞女演員卡爾曼去商店購(gòu)物。忽然，就下起了雨。所有人都躲進(jìn)了商店，或打起了傘。唯有我和卡爾曼，在雨中從容地走著。卡爾曼說(shuō)，歐洲的藝術(shù)家都喜歡在雨中漫步。我說(shuō)，如果這樣的話，我從小就是藝術(shù)家了。抵達(dá)飯店時(shí)，卡爾曼為了感謝我雨中的陪伴，竟當(dāng)著許多人的面，熱烈地?fù)肀?，在我臉上重重地吻了三下。三個(gè)火熱的吻，和雨連在一起。我從此更喜愛落雨了。（載 翔摘自四川人民出版社《孤獨(dú)與孤獨(dú)的擁抱》一書，劉 璇圖）

狀態(tài)采用遞推型卡爾曼濾波算法計(jì)算出管道內(nèi)氣體的流量。2 超聲氣體流量計(jì)數(shù)據(jù)融合方案雙聲道氣體超聲流量計(jì)采用Z法(直射式)測(cè)量的聲道布置方式,其中換能器A和B為一個(gè)聲道,換能器C和D為另一個(gè)聲道,4個(gè)換能器位于一個(gè)平面,管路內(nèi)徑為50 mm,測(cè)量管路圖如圖1所示。圖1 雙聲道氣體流量計(jì)測(cè)量管路Fig.1 Measuring pipe of double-channel ultrasonic flowmeter采用的數(shù)據(jù)融合方法如圖2所示,首先對(duì)單個(gè)聲道的時(shí)差

此本文選擇灰色卡爾曼模型預(yù)測(cè)排水離心泵剩余壽命。綜合運(yùn)用灰色模型與卡爾曼濾波模型，以達(dá)到高效預(yù)測(cè)排水離心泵剩余壽命的目標(biāo)。1 排水離心泵加速壽命試驗(yàn)平臺(tái)設(shè)計(jì)1.1 排水離心泵參數(shù)選擇構(gòu)建加速壽命測(cè)試平臺(tái)隔離管路后，以IS100-80-125排水離心泵作為動(dòng)力設(shè)備。該排水離心泵的額定流量為100 m3/h，揚(yáng)程達(dá)到20 m。試驗(yàn)排水離心泵各項(xiàng)參數(shù)設(shè)置為：揚(yáng)程20 m，流量100 m3/h，轉(zhuǎn)速2 900 r/min，排水效率80%，電機(jī)功率11 W，氣蝕余量

提出了一種利用卡爾曼濾波器對(duì)測(cè)量數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理的定位技術(shù)，但其并沒有做到卡爾曼自適應(yīng)濾波。針對(duì)上述問題，提出卡爾曼-最優(yōu)階互相關(guān)算法，根據(jù)不同的實(shí)際時(shí)差值，選擇與之對(duì)應(yīng)的最優(yōu)的傅里葉變換階數(shù)，并進(jìn)行卡爾曼濾波，既減少了對(duì)FPGA資源的占用，也避免了因傅里葉變換階數(shù)導(dǎo)致的時(shí)差提取出錯(cuò)，同時(shí)，可以提高低信噪比條件下的時(shí)差提取精度。1 時(shí)差提取算法研究中，時(shí)差提取模塊需要處理來(lái)自4個(gè)基站接收到的無(wú)人機(jī)信號(hào)，提取出信號(hào)到達(dá)輔站和主站的時(shí)間差。信號(hào)接收系統(tǒng)以主站為節(jié)

瑞卿把像章別在卡爾曼胸前時(shí)，動(dòng)情地說(shuō)：“戴上吧，記著我們，別忘記延安?！?span id="j5i0abt0b" class="hl">卡爾曼激動(dòng)得說(shuō)不出話?；氐教K聯(lián)后，卡爾曼光榮地成為聯(lián)共（布）的一名黨員。這背后，也許正是他在書中寫下的話——“我決不會(huì)忘記你，延安?！?938年9月，蘇聯(lián)攝影師羅曼·卡爾曼奉蘇聯(lián)政府之命來(lái)到中國(guó)報(bào)道抗戰(zhàn)。透過(guò)他所拍攝的1萬(wàn)余米膠片，我們看到了中國(guó)軍民浴血奮戰(zhàn)、頑強(qiáng)抗敵的悲壯戰(zhàn)爭(zhēng)場(chǎng)面，也看到了紅色政權(quán)許許多多不為人知的細(xì)節(jié)。中國(guó)婦女、兒童是什么樣子“中國(guó)婦女是什么樣子？”在中國(guó)的一年中，

影攝影師羅曼·卡爾曼的紀(jì)實(shí)著作《在華一年》中文版正式上市?！对谌A一年》俄文版于1941年5月由蘇聯(lián)作家出版社出版，是國(guó)際上珍貴的記述抗日戰(zhàn)爭(zhēng)全面爆發(fā)初期中國(guó)軍民奮起抵抗侵略的重要書籍。在紀(jì)念中國(guó)人民抗日戰(zhàn)爭(zhēng)暨世界反法西斯戰(zhàn)爭(zhēng)勝利75周年之際，人民出版社隆重推出中國(guó)外交部原副部長(zhǎng)李輝大使翻譯的中文版，首次披露大量珍貴史料，意義重大。1938年9月至1939年9月，卡爾曼奉蘇聯(lián)政府之命在中國(guó)報(bào)道抗戰(zhàn)。他親臨前線戰(zhàn)場(chǎng)，經(jīng)歷了“武漢保衛(wèi)戰(zhàn)”“重慶大轟炸”“長(zhǎng)沙大火

這是一個(gè)典型的卡爾曼綜合征患者。小明的母親當(dāng)時(shí)就哭了，說(shuō)孩子個(gè)兒也高，從來(lái)沒想過(guò)會(huì)有什么毛病。我一邊安慰她一邊給她解釋：卡爾曼綜合征的患者，病變?cè)谙虑鹉X，促性腺激素釋放激素分泌障礙，導(dǎo)致垂體無(wú)法分泌足夠的促性腺激素，進(jìn)一步導(dǎo)致性腺無(wú)法充分發(fā)育并分泌足夠的性激素，性激素分泌不足，男性第二性征的發(fā)育就會(huì)受阻。但也恰恰是因?yàn)樾约に胤置诓蛔悖瑢?dǎo)致骨骺融合延遲，所以身高反而修長(zhǎng)，這也是不少卡爾曼綜合征患者的父母忽略病情的原因，畢竟一般父母看到孩子個(gè)兒不矮就以為萬(wàn)事大

李勇摘要：卡爾曼濾波算法是一種最優(yōu)化自回歸數(shù)據(jù)處理算法，廣泛應(yīng)用于機(jī)器人導(dǎo)航、工業(yè)控制、傳感器數(shù)據(jù)融合等場(chǎng)合中。聲吶流量檢測(cè)系統(tǒng)采用嵌入式單片機(jī)和FPGA固化程序同時(shí)將多路同步、實(shí)時(shí)性采集數(shù)據(jù)進(jìn)行卡爾曼濾波，保證測(cè)量精度。關(guān)鍵詞：卡爾曼;聲吶;流量中圖分類號(hào)：P228文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A文章編號(hào)：1672-9129（2020）14-0149-021引言隨著工業(yè)的不斷發(fā)展，工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)需要檢測(cè)的流量工藝點(diǎn)越來(lái)越廣泛，同時(shí)對(duì)流量檢測(cè)的精度和穩(wěn)定性要求越來(lái)越高，本文將卡爾

李勇摘要：卡爾曼濾波算法是一種最優(yōu)化自回歸數(shù)據(jù)處理算法，廣泛應(yīng)用于機(jī)器人導(dǎo)航、工業(yè)控制、傳感器數(shù)據(jù)融合等場(chǎng)合中。聲吶流量檢測(cè)系統(tǒng)采用嵌入式單片機(jī)和FPGA固化程序同時(shí)將多路同步、實(shí)時(shí)性采集數(shù)據(jù)進(jìn)行卡爾曼濾波，保證測(cè)量精度。關(guān)鍵詞：卡爾曼;聲吶;流量中圖分類號(hào)：TH814?? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A?? 文章編號(hào)：1672-9129（2020）12-0048-011 引言隨著工業(yè)的不斷發(fā)展，工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)需要檢測(cè)的流量工藝點(diǎn)越來(lái)越廣泛，同時(shí)對(duì)流量檢測(cè)的精度和穩(wěn)定性要求越來(lái)

劉暢摘要：卡爾曼濾波算法是卡爾曼和布西于1960年和1961年提出來(lái)的一種遞推濾波方法，由于系統(tǒng)中狀態(tài)量受到噪聲干擾是隨機(jī)的不能得到精確數(shù)據(jù)，卡爾曼濾波是依據(jù)一組觀測(cè)值消除隨機(jī)干擾，盡可能預(yù)測(cè)出接近真實(shí)值的估計(jì)值。它便于計(jì)算機(jī)編程實(shí)現(xiàn)與現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)更新處理，是效率高且最為廣泛的濾波方法，在通信、電力、航空等眾多工業(yè)、軍事領(lǐng)域都得到了應(yīng)用。關(guān)鍵詞：卡爾曼;算法;仿真濾波本質(zhì)上是信號(hào)處理與變換（去除或減弱不想要的成分，增強(qiáng)所需成分）的過(guò)程，這個(gè)過(guò)程既可以通

位時(shí)，基于廣義卡爾曼-布西濾波[17-18](extended Kalman-Bucy filter, EKBF)設(shè)計(jì)了零拍鎖相環(huán)，所設(shè)計(jì)鎖相環(huán)能夠?qū)Ρ菊裣辔贿M(jìn)行實(shí)時(shí)反饋控制，保證其與待測(cè)信號(hào)相位正交，同時(shí)提高了一階泰勒展開的精度，從而得到精度最高的壓縮光相位.通過(guò)求解李雅普諾夫方程得到了估計(jì)誤差與各參數(shù)間的關(guān)系，理論分析和仿真結(jié)果表明此方法可以實(shí)現(xiàn)壓縮光相位的精確估計(jì)，精度能夠突破標(biāo)準(zhǔn)量子極限.在最優(yōu)壓縮度下能夠得到最高的估計(jì)精度，且最優(yōu)壓縮度越高，相位

可行方法之一。卡爾曼濾波多數(shù)用于目標(biāo)跟蹤、運(yùn)動(dòng)軌跡預(yù)測(cè)、變形監(jiān)測(cè)以及算法延遲補(bǔ)償,大都分布在金融、交通、能源、無(wú)人機(jī)、自動(dòng)駕駛等領(lǐng)域[3-6]，將卡爾曼濾波用于預(yù)測(cè)揚(yáng)聲器音圈溫度的情況極少,文獻(xiàn)[7]提出了一種預(yù)測(cè)低頻信號(hào)驅(qū)動(dòng)下動(dòng)圈式揚(yáng)聲器穩(wěn)態(tài)溫度場(chǎng)的數(shù)值分析方法,并通過(guò)自行設(shè)計(jì)的揚(yáng)聲器溫度測(cè)量系統(tǒng)測(cè)量揚(yáng)聲器音圈及磁路外表面特殊點(diǎn)的穩(wěn)態(tài)溫度值；文獻(xiàn)[8]運(yùn)用卡爾曼濾波預(yù)測(cè)揚(yáng)聲器磁鐵溫度,將其作為熱保護(hù)控制方案中的狀態(tài)觀測(cè)環(huán)節(jié)；文獻(xiàn)[9]提出了基于傳熱模型的

路面附著系數(shù)的卡爾曼估計(jì);文獻(xiàn)[3-4]提出雙擴(kuò)展卡爾曼,同時(shí)估計(jì)了車輛運(yùn)動(dòng)狀態(tài)與參數(shù);文獻(xiàn)[5]采用雙無(wú)跡粒子濾波卡爾曼,同時(shí)估計(jì)了車輛運(yùn)動(dòng)狀態(tài)和參數(shù);文獻(xiàn)[6]采用擴(kuò)展卡爾曼和無(wú)跡卡爾曼,同時(shí)估計(jì)車輛的側(cè)向輪胎力,并驗(yàn)證了無(wú)跡卡爾曼要高于擴(kuò)展卡爾曼的估計(jì)精度;文獻(xiàn)[7-8]分別提出了無(wú)跡卡爾曼和自適應(yīng)無(wú)跡卡爾曼,對(duì)車輛運(yùn)動(dòng)狀態(tài)與路面附著系數(shù)進(jìn)行估計(jì),從兩者效果實(shí)際應(yīng)用角度來(lái)看均可滿足實(shí)際使用需求.以上都是針對(duì)傳統(tǒng)車輛的狀態(tài)估計(jì),而結(jié)合分布式電動(dòng)汽車的特

將會(huì)將RBF與卡爾曼濾波融合起來(lái)構(gòu)建一個(gè)新的濾波模型對(duì)人的姿態(tài)信息進(jìn)行解算，這種算法能夠有效的消除卡爾曼濾波模型本身引起的誤差，從而使的構(gòu)建的模型以及濾波過(guò)程中使用的參數(shù)對(duì)最優(yōu)估計(jì)值的影響減少以及提高模型對(duì)動(dòng)態(tài)環(huán)境的外來(lái)干擾的抗干擾能力。2 姿態(tài)解算的常規(guī)方法目前比較常見的傳統(tǒng)姿態(tài)更新算法有歐拉角法、方向余弦法、四元數(shù)法幾種。2.1 歐拉角法在利用歐拉角法實(shí)現(xiàn)姿態(tài)角計(jì)算的時(shí)候，首先需要利用旋轉(zhuǎn)關(guān)系來(lái)建立姿態(tài)角的微分方程，然后通過(guò)離散方法對(duì)所建立的微分方程進(jìn)

動(dòng)過(guò)快時(shí)，使用卡爾曼濾波對(duì)當(dāng)前幀目標(biāo)位置進(jìn)行預(yù)測(cè)。對(duì)不同測(cè)試序列的跟蹤結(jié)果表明，改進(jìn)后算法能夠穩(wěn)定跟蹤目標(biāo)，有效地解決了目標(biāo)移動(dòng)過(guò)快時(shí)易丟失跟蹤目標(biāo)的問題，并且具有較高的準(zhǔn)確性。關(guān)鍵詞： 壓縮感知;加權(quán)函數(shù);卡爾曼;準(zhǔn)確性【Abstract】 Aiming at the shortcomings of the compressed sensing tracking algorithm， which was easy to lose the tracking

及風(fēng)俗習(xí)慣的《卡爾曼》最為著名。一、單一角度的過(guò)度闡釋《卡爾曼》這篇小說(shuō)很早就被翻譯成中文，很多人閱讀過(guò)也看過(guò)同名歌劇。在學(xué)術(shù)界存在著大量對(duì)這部小說(shuō)的闡釋作品。綜合人們?cè)谠u(píng)論中以及在闡釋作品中觀點(diǎn)，可以發(fā)現(xiàn)存在著某些誤讀以及過(guò)度的闡釋。1.將卡爾曼視作反抗現(xiàn)存制度的英雄之一。認(rèn)為她能夠徹底反抗當(dāng)時(shí)制度，而與此相對(duì)應(yīng)的是對(duì)男主公唐何塞的批判，認(rèn)為他的靈魂具有十足的奴性，是無(wú)法徹底走出、反叛他身處社會(huì)的“金絲鳥”。（1）2.從美的角度，認(rèn)為卡爾曼這一人物是一個(gè)

張一帆摘 要：卡爾曼濾波因具有計(jì)算量小，編程簡(jiǎn)單易于實(shí)現(xiàn)的優(yōu)點(diǎn)，被廣泛的用于通信和導(dǎo)航領(lǐng)域。但卡爾曼濾波在一些特定場(chǎng)景下，仍然存在一定的不足；例如在數(shù)據(jù)量較大的情況下，無(wú)法很好的對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，容易產(chǎn)生發(fā)散的現(xiàn)象。為解決這樣的問題，論文提出一種新的自適應(yīng)卡爾曼濾波，能夠有效改善此類問題。關(guān)鍵詞：卡爾曼；發(fā)散；自適應(yīng)數(shù)據(jù)濾波是去除噪聲還原真實(shí)數(shù)據(jù)的一種數(shù)據(jù)處理技術(shù)。目前，較為成熟且應(yīng)用較為廣泛的濾波方法有卡爾曼濾波、粒子濾波等。[1] 其中卡爾曼濾波相較于其

讓更多的人了解卡爾曼綜合征，關(guān)注卡爾曼綜合征患者群體。雖然曾經(jīng)過(guò)著苦于一般人的生活，但是現(xiàn)在卻通過(guò)做公益，嘗到助人為樂的甜。樂觀堅(jiān)強(qiáng)的潘龍飛潘龍飛，男，廣州增城人，1988年出生，愛好攝影、美食，是罕見病卡爾曼綜合征患者。罕見病種類多到數(shù)不清，而卡爾曼綜合征就是其中之一，這種病男性發(fā)病率約為1/10000，女性發(fā)病率約為1/50000，是一種遺傳性疾病，臨床表現(xiàn)為：性腺功能減退；青春期第二性征發(fā)育缺失，如無(wú)胡須、腋毛、陰毛生長(zhǎng)，無(wú)變聲；嗅覺缺失或減退，大部

美食，是罕見病卡爾曼綜合征患者。罕見病種類多到數(shù)不清，而卡爾曼綜合征就是其中之一，這種病男性發(fā)病率約為1/10000，女性發(fā)病率約為1/50000，是一種遺傳性疾病，臨床表現(xiàn)為：性腺功能減退；青春期第二性征發(fā)育缺失，如無(wú)胡須、腋毛、陰毛生長(zhǎng)，無(wú)變聲；嗅覺缺失或減退，大部分患者表現(xiàn)為完全的嗅覺缺失，不能辨別香臭，只有少部分患者可能僅表現(xiàn)為嗅覺減退。卡爾曼綜合征并發(fā)癥有心臟病、癲癇、骨質(zhì)疏松、色斑、腎病等。因癲癇與心臟病被迫多次轉(zhuǎn)學(xué)潘龍飛早在小時(shí)候就隱約感覺到

信號(hào)進(jìn)行估計(jì)。卡爾曼濾波算法通常被用來(lái)對(duì)線性定常系統(tǒng)的狀態(tài)變量進(jìn)行估計(jì)，如文獻(xiàn)［9-11］對(duì)懸架狀態(tài)進(jìn)行估計(jì)。但這些研究?jī)H針對(duì)1／4懸架進(jìn)行估計(jì)，且建立的懸架模型為連續(xù)系統(tǒng)，而在實(shí)際應(yīng)用中傳感器采集的是離散信號(hào)，并且現(xiàn)在還沒有相關(guān)研究針對(duì)的是改進(jìn)天棚控制的整車狀態(tài)估計(jì)。本文針對(duì)以上問題，建立了整車七自由度模型，進(jìn)一步將整車定常連續(xù)系統(tǒng)進(jìn)行精確離散化，利用卡爾曼濾波算法設(shè)計(jì)了基于改進(jìn)天棚控制的整車卡爾曼觀測(cè)器。卡爾曼觀測(cè)器可利用整車中7個(gè)加速度信號(hào)（質(zhì)心垂直

制精度的要求。卡爾曼濾波法在實(shí)現(xiàn)對(duì)電機(jī)的轉(zhuǎn)子位置和速度估計(jì)時(shí)，無(wú)需電機(jī)的參數(shù)和起動(dòng)時(shí)的初始轉(zhuǎn)子位置估計(jì)，這在一定程度上解決了初始起動(dòng)和電機(jī)參數(shù)對(duì)傳統(tǒng)方法的敏感性。與其他方法相比，卡爾曼濾波法具有提高狀態(tài)估計(jì)精度，抑制噪聲干擾的優(yōu)點(diǎn)。文獻(xiàn)[8]設(shè)計(jì)了一種將卡爾曼濾波方法與滑模變結(jié)構(gòu)方法相結(jié)合的PMSM速度觀測(cè)器，有效地消除了抖振，加快了系統(tǒng)的響應(yīng)速度，實(shí)現(xiàn)了對(duì)電機(jī)位置和速度的準(zhǔn)確估計(jì)。本文在PMSM模型預(yù)測(cè)控制的基礎(chǔ)上，結(jié)合卡爾曼濾波方法方法與ADRC方法各

提出了基于擴(kuò)展卡爾曼濾波(extended Kalman filter, EKF)的離散混沌同步方法,將混沌同步問題轉(zhuǎn)化為混沌序列的狀態(tài)估計(jì)問題,利用EKF構(gòu)造響應(yīng)系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)混沌同步。此后,EKF[11]、無(wú)損卡爾曼濾波(unscented Kalman filter, UKF)[7,12]和粒子濾波(particle filter, PF)[13]等非線性濾波技術(shù)被廣泛用于解決混沌系統(tǒng)的同步問題。CD3S信號(hào)的解調(diào)問題與混沌同步問題具有一定的相似性,非線性

把離自己最近的卡爾曼摟在懷里，緩緩說(shuō)，“奶奶就講講我們家族的故事?！薄昂⒆觽儯诒姸嗟聂~類中，我們猛鮭體形不大，身長(zhǎng)就50厘米左右，可縱然是體形比我們大上百倍的魚，我們也不怕，就是碰上鱷魚，他也不是我們的對(duì)手，你們知道這是為什么嗎？”“還不是我們身上布滿這些銳利的鋸齒嘛？”維爾德抖動(dòng)一下滿身的鋸齒，不以為然地說(shuō)?！笆前?，這些鋸齒是我們保護(hù)自己的有力武器。如果沒有這些鋸齒，真的難以想象我們?cè)撛鯓釉谶@海洋里生存下來(lái)。”“奶奶，您用不著發(fā)這樣的感嘆呀？我們不是一

見于兩種疾?。?span id="j5i0abt0b" class="hl">卡爾曼綜合征和克林費(fèi)爾特綜合征，兩者均可導(dǎo)致睪丸合成雄性激素不足，沒有性發(fā)育。雄性激素缺乏會(huì)導(dǎo)致骨質(zhì)松軟，長(zhǎng)期坐姿不對(duì)容易出現(xiàn)駝背及脊柱側(cè)彎，骨質(zhì)松軟還易骨折。雄性激素缺乏還可以導(dǎo)致肥胖及乳房發(fā)育，可致長(zhǎng)骨骨骺不閉合，持續(xù)長(zhǎng)高至三十多歲。膝關(guān)節(jié)因骨骺不閉合且骨質(zhì)松軟難以承受超重的體重，致使雙膝關(guān)節(jié)酸痛。為了進(jìn)一步明確病因，醫(yī)院檢測(cè)了小丁的性激素水平，發(fā)現(xiàn)睪酮及黃體生成素、卵泡刺激素均明顯偏低，骨密度檢查提示骨量明顯減少，頭顱磁共振提示一側(cè)嗅神

一個(gè)：呼吁治療卡爾曼氏綜合征的藥物重新生產(chǎn)。卡爾曼氏綜合征是一種由基因突變導(dǎo)致的罕見病，病患的性腺不能正常產(chǎn)生激素，并伴有嗅覺和第二性征缺失或發(fā)育不良。據(jù)粗略估計(jì)，這種病男性的發(fā)病率為1/8000，女性的發(fā)病率為男性的1/5。而龍飛，就是那8000人中的“1”。但確診來(lái)得太遲了。因?yàn)榇蟛糠轴t(yī)生不了解卡爾曼氏綜合征，23歲之前龍飛多次被誤診。他不長(zhǎng)胡子，沒有嗅覺，聲音像女孩，長(zhǎng)期被孤立，被誤解。自卑與敏感貫穿了他的青春期，甚至連他自己都曾陷入過(guò)身份認(rèn)同的混亂

2-5]的擴(kuò)展卡爾曼算法、互補(bǔ)濾波算法[6-8]、梯度下降算法[9]，以及經(jīng)作者[10]實(shí)驗(yàn)研究發(fā)現(xiàn)也適用的REQUEST 算法[11]、Optimal-REQUEST 算法[12]、自適應(yīng)Optimal-REQUEST算法[13]、filter-REQUEST算法[14]等，這些算法均為迭代算法，基本思想類似。狀態(tài)方程非線性的卡爾曼算法的觀測(cè)矩陣為單位陣，并假設(shè)載體角速度為一階馬爾科夫過(guò)程，因此對(duì)加速度計(jì)和地磁傳感器組合的依賴較大，這使得該算法的靜態(tài)結(jié)果

發(fā)（化名）都是卡爾曼氏綜合征患者。21歲時(shí)，阿飛的身高依然只有155cm，面相陰柔。這個(gè)男子發(fā)病率約1/8000、女子發(fā)病率約1/40000的罕見病，讓兩個(gè)素不相識(shí)的少年在童年時(shí)期便學(xué)會(huì)了同樣的沉默，也在他們成人之后，以隱秘的方式繼續(xù)侵襲著他們的人生。卡爾曼氏綜合征，臨床上往往表現(xiàn)為第二性征不發(fā)育和配子生成障礙。這簡(jiǎn)單的一句描述，卻是阿飛和阿發(fā)整個(gè)少年時(shí)期的夢(mèng)靨。當(dāng)別人的青春開始鮮活，透露出不可遏制的荷爾蒙時(shí)，阿發(fā)和阿飛的身體仍然停滯在兒童時(shí)期，生殖器也維

量輔助GNSS卡爾曼跟蹤環(huán)路方法叢 麗1，岳 崧1，李 瑾2，金 天1(1.北京航空航天大學(xué)電子信息工程學(xué)院，北京100191；2.北京臨近空間飛行器系統(tǒng)工程研究所空間物理重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，北京100076)針對(duì)高動(dòng)態(tài)環(huán)境下鎖相環(huán)易失鎖、跟蹤不穩(wěn)定的情況，提出了INS控制量輔助GNSS卡爾曼跟蹤環(huán)路的方法。該方法利用INS和GNSS計(jì)算多普勒頻率的變化率，并將該加速度信息作為控制量與卡爾曼濾波器進(jìn)行融合，疊加到卡爾曼濾波器的狀態(tài)量上，起到輔助跟蹤環(huán)路的作用。仿真

”(二) ——卡爾曼氏綜合征文/朱曉斌 編輯/小丁朱曉斌上海瑞金醫(yī)院生殖醫(yī)學(xué)中心主治醫(yī)師。主要從事男性不育癥的臨床和研究工作。發(fā)表論文20余篇，《男性不育的Y染色體微缺失》相關(guān)研究曾獲2006年上海市泌尿外科/男科年會(huì)優(yōu)秀論文，參編了《世界衛(wèi)生組織男性不育標(biāo)準(zhǔn)化檢查與診療手冊(cè)》。獲得上海市2007年優(yōu)秀青年教師專項(xiàng)基金。門診時(shí)間：周一、周三、周五、周六上午“面若冠玉”在古代常常用來(lái)形容美男子，就是說(shuō)一個(gè)人臉白，像帽子上面的美玉一樣。然而這個(gè)詞卻成了小明的心

德華摘要：利用卡爾曼算法對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤展開研究，提出了一種基于卡爾曼預(yù)測(cè)的軌跡片段關(guān)聯(lián)目標(biāo)跟蹤算法。首先利用卡爾曼預(yù)測(cè)縮小搜索區(qū)域，對(duì)檢測(cè)結(jié)果進(jìn)行匹配關(guān)聯(lián)，生成可信的短軌跡片段；然后對(duì)每個(gè)軌跡片段通過(guò)卡爾曼預(yù)測(cè)迭代關(guān)聯(lián)，形成單個(gè)目標(biāo)的跟蹤軌跡集合。實(shí)驗(yàn)證明該方法可有效提高軌跡片段關(guān)聯(lián)跟蹤算法效率，解決目標(biāo)相互遮擋問題，實(shí)現(xiàn)對(duì)目標(biāo)的穩(wěn)定跟蹤。關(guān)鍵詞：目標(biāo)跟蹤；卡爾曼預(yù)測(cè)；軌跡片段關(guān)聯(lián)DOIDOI：10.11907/rjdk.162647 中圖分類號(hào)： TP3

30012)將卡爾曼濾波與自適應(yīng)相結(jié)合， 通過(guò)二階RC等效電路模型，將SOC(State of Charge)引入狀態(tài)方程，建立電池狀態(tài)方程，然后通過(guò)指數(shù)加權(quán)方法得到極大后驗(yàn)次優(yōu)無(wú)偏估計(jì)器，增加了對(duì)噪聲的估計(jì)。最后進(jìn)行了simulink仿真驗(yàn)證。荷電狀態(tài)； 等效電路模型； 自適應(yīng)卡爾曼濾波算法0 引 言隨著不斷加劇的環(huán)境污染和資源短缺等問題，當(dāng)今世界的焦點(diǎn)也越來(lái)越集中到這兩大問題上。各國(guó)都在努力開發(fā)可利用資源，這對(duì)汽車行業(yè)的發(fā)展開辟了一條新的途徑。目前,電

別人不同?！?卡爾曼氏綜合征患者潘龍飛說(shuō)。一月的陽(yáng)光從香樟樹葉縫隙中穿過(guò)，散落一地斑駁。28歲的潘龍飛夾在過(guò)街行人中，儼然一副清秀少年模樣。他身著藍(lán)色條絨襯衫配草綠九分褲，一雙大眼睛透過(guò)新式圓框黑邊眼鏡，有神且明亮?！袄螷一般看起來(lái)都比實(shí)際年齡小?！币粡埧?，是溫暖又有磁性的嗓音，潘龍飛口中的老K是他對(duì)卡爾曼氏綜合征患者的代稱。卡爾曼氏綜合征，伴有嗅覺缺失或減退的低促性腺激素型性腺功能減退。直到23歲，潘龍飛才確診患了“老K”。之前，他與家人四處尋醫(yī)問藥，但

000)?基于卡爾曼算法的回歸信度模型研究王濤1，蔡敏1，林杉2，李洋1，吳黎軍1(1 新疆大學(xué) 數(shù)學(xué)與系統(tǒng)科學(xué)學(xué)院， 烏魯木齊830046；2.西安財(cái)經(jīng)學(xué)院 統(tǒng)計(jì)學(xué)院，西安730000)主要研究在卡爾曼算法下的回歸信度模型的信度估計(jì)問題，即將卡爾曼算法運(yùn)用到回歸信度模型中，得出了回歸信度模型推導(dǎo)的另一種方法。由結(jié)果可知：用卡爾曼算法推導(dǎo)出的遞推公式與用貝葉斯方法推出的結(jié)果一致，但用卡爾曼算法更直接、更簡(jiǎn)單，從而推廣了經(jīng)典的信度理論。卡爾曼算法；回歸信度模

年，亞歷克斯·卡爾曼和兩位朋友一道，將一個(gè)電梯坑道改造成一間迷你博物館。這家博物館位于紐約一條散發(fā)著工業(yè)時(shí)代氣息的小巷考特蘭巷上，如果不加注意，人們很容易就會(huì)忽略它的存在。若大門沒有打開，博物館的外觀就是兩扇非常普通的鐵門，只不過(guò)上面開了3個(gè)小窗。但如果行人將目光投入門內(nèi)，就會(huì)發(fā)現(xiàn)一個(gè)別樣的世界?！斑@也是博物館的意趣之一?！?span id="j5i0abt0b" class="hl">卡爾曼說(shuō)，它提醒大家應(yīng)對(duì)我們周圍的世界充滿好奇。博物館的展品每年都會(huì)大規(guī)模更換一次，2016年已經(jīng)進(jìn)入第五季。小小的空間雖然只能容納兩

馬世強(qiáng)一種基于卡爾曼濾波器的多目標(biāo)跟蹤算法研究?jī)?nèi)蒙古大學(xué)電子信息工程學(xué)院 馬世強(qiáng)針對(duì)卡爾曼單目標(biāo)跟蹤算法對(duì)RoboCup格斗機(jī)器人跟蹤出現(xiàn)錯(cuò)誤的問題，本文使用卡爾曼多目標(biāo)跟蹤算法對(duì)RoboCup格斗機(jī)器人進(jìn)行追蹤。卡爾曼多目標(biāo)跟蹤算法對(duì)圖像中相同灰度值的前景像素進(jìn)行檢測(cè)，通過(guò)blob分析將相同的像素點(diǎn)進(jìn)行連接，從而獲得移動(dòng)目標(biāo)，再由卡爾曼濾波器對(duì)其進(jìn)行運(yùn)動(dòng)估計(jì)。這一算法克服了視頻抖動(dòng)帶來(lái)的干擾，解決了跟蹤過(guò)程中格斗機(jī)器人移動(dòng)速度快、極易發(fā)生形變等原因?qū)е赂?/div>

電子世界 2016年23期2016-03-12

稱。在代表作《卡爾曼》和《高龍芭》中，他獨(dú)具慧眼地描繪了原始蠻荒的異域世界中具有野性特質(zhì)、強(qiáng)悍不羈、率性自由的異質(zhì)女性，表達(dá)了對(duì)文明、人性等問題的思考。一、自由女神《卡爾曼》《卡爾曼》（又譯作《卡門》）是梅里美最有影響力的作品，它問世一個(gè)多世紀(jì)以來(lái)，主人公卡爾曼的藝術(shù)形象一直馳騁于文學(xué)藝術(shù)的各個(gè)領(lǐng)域，是法國(guó)文學(xué)人物畫廊中一個(gè)最為鮮明突出的女性形象。它講述的是西班牙青年唐何塞在騎兵團(tuán)任職時(shí)，一天，他負(fù)責(zé)押送一個(gè)妖艷潑辣的名叫卡爾曼的年輕吉卜賽女郎到監(jiān)獄。在路

斗?！_曼·卡爾曼羅曼·卡爾曼【蘇聯(lián)】（1906-1978），生于敖德薩一個(gè)猶太知識(shí)分子家庭，是新聞片與紀(jì)錄片的著名攝影師。受父親的影響，他從拍攝花邊新聞、葬禮以及一些政界高官開始，成為一名攝影記者。后來(lái)對(duì)攝像產(chǎn)生興趣，在25歲時(shí)，就已成長(zhǎng)為蘇聯(lián)電影界的新寵。1938年，羅曼·卡爾曼被紀(jì)錄片廠派往中國(guó)，集中報(bào)道了中國(guó)抗日民族統(tǒng)一戰(zhàn)線的建立。他一生堅(jiān)信事實(shí)不過(guò)是一段沒有講好的故事，而他所能做的就是將這個(gè)故事講得真實(shí)一些、準(zhǔn)確一些。共產(chǎn)黨是靠踏踏實(shí)實(shí)爭(zhēng)取人心

室在實(shí)驗(yàn)中采用卡爾曼濾波來(lái)融合音頻和視頻信息，在一個(gè)模擬鐵道上得到的跟蹤結(jié)果好于單獨(dú)使用音頻或視頻信息的跟蹤［1］。但是由于其假設(shè)的線性動(dòng)力學(xué)和一個(gè)單峰高斯后驗(yàn)概率密度，卡爾曼融合法受到了嚴(yán)重的限制。瑞士DalleMolel感知人工智能研究所Daniel Gatica-perez等人進(jìn)一步考慮了音頻信息和視頻信息的差異，提出了采用重要性函數(shù)粒子濾波器（ISPF）進(jìn)行音頻信息和視頻信息的融合［2］。這種方法改善了跟蹤效果，但增加了計(jì)算成本，降低了系統(tǒng)的速度。

別提出了用擴(kuò)展卡爾曼算法(EKF)、迭代擴(kuò)展卡爾曼算法(IEKF)、無(wú)跡卡爾曼算法(UKF)和迭代無(wú)跡卡爾曼算法(IUKF)構(gòu)建粒子算法的重要性密度函數(shù)，雖然均考慮了當(dāng)前的觀測(cè)信息，提高了濾波精度，并且IEKF和IUKF算法基于高斯-牛頓迭代思想，利用觀測(cè)更新得到的狀態(tài)量對(duì)非線性量測(cè)方程重新進(jìn)行線性化，從而減小線性化誤差，使得產(chǎn)生的重要性密度函數(shù)更加符合狀態(tài)變量的實(shí)際后驗(yàn)概率分布，但是擴(kuò)展卡爾曼粒子濾波(算法PF-EKF)和迭代擴(kuò)展卡爾曼粒子濾波算法(PF

限公司為治愈“卡爾曼綜合征”自主研發(fā)的“LaFenice?垂體激素輸液泵”已獲得上海食品藥品監(jiān)督管理局批準(zhǔn)的產(chǎn)品注冊(cè)證，并已陸續(xù)在全國(guó)臨床應(yīng)用?！癓aFenice?垂體激素輸液泵”被業(yè)內(nèi)稱為“人工下丘腦”，是國(guó)內(nèi)首創(chuàng)的GnRH激素輸液泵，為“卡爾曼綜合征”患者提供了新的醫(yī)療解決方案。該產(chǎn)品的設(shè)計(jì)原理是運(yùn)用微量輸注技術(shù)，模擬人體GnRH的脈沖式分泌，來(lái)刺激腦垂體分泌促性腺激素(FSH/LH)，從而使患者恢復(fù)正常的生理調(diào)節(jié)機(jī)能，主要用于“特發(fā)性低促性腺激素性性

貫貝葉斯濾波為卡爾曼濾波，在非線性/非高斯?fàn)顟B(tài)—空間模型下，最佳序貫貝葉斯濾波不存在通用的解析解，只能采用近似理論，基于卡爾曼濾波的方法和質(zhì)點(diǎn)濾波方法，是兩類比較常用的近似方法。擴(kuò)展卡爾曼濾波、Unscented卡爾曼濾波等基于卡爾曼濾波的方法用高斯分布來(lái)近似后驗(yàn)密度;序貫重要性采樣、序貫重要性重采樣等質(zhì)點(diǎn)濾波方法通過(guò)一系列的隨機(jī)采樣點(diǎn)和相應(yīng)的權(quán)值來(lái)表征后驗(yàn)密度?；?span id="j5i0abt0b" class="hl">卡爾曼濾波的方法和質(zhì)點(diǎn)濾波方法各有各的優(yōu)勢(shì)，是相互補(bǔ)充的。本文采用擴(kuò)展卡爾曼和序貫重要性重