基于高斯随机向量统计特性的卡尔曼滤波器推导方法

• 作者: 唐子奇 张玉萍 谢岚
• 来源期刊: 软件导刊
• 学科: 工学
• 关键词: 高斯随机向量 概率密度函数 卡尔曼滤波器
• 年，卷（期）: 2019,（5）
• 所属期刊栏目: 软件理论与方法
• 页码范围: 58-61
• 页数: 4页
• 分类号: TP3-0
• 字数: 3337字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11907/rjdk.191361

摘要

为帮助需要深入了解卡尔曼滤波器的研究人员或使用卡尔曼滤波器的工程人员深入学习这一非常有用的工具,利用高斯随机向量及其统计学特性,尤其是概率密度函数对卡尔曼滤波递归方程进行推导.在推导过程中,给出了卡尔曼滤波器推导所需的相关理论依据及数学工具.该推导方法简单、直观,更便于人们理解卡尔曼滤波器工作机理,并根据实际应用过程进一步开展更深层次的研究.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张玉萍		4	5	1.0	2.0
2	唐子奇		2	1	1.0	1.0
3	谢岚		1	0	0.0	0.0