1/30 管理系统分析专题报告 2/30 最佳状态估计理论——卡尔曼滤波方法研究 摘要:在任何系统中,为了对系统形成有效的控制,系统状态的准确把握显得尤为重要
我们可以通过一系列的手段对特定系统进行观测,以估计出系统的过去、现在、未来的状态,具体应用可分别表现为对过去状况的评估、当前状态的实时控制、趋势的准确预测等等
最优估计出系统状态过程中,实际的量测往往是存在诸如来自系统自身、测量工具等所带来的干扰,控制论中将这种干扰定义为噪声
如何去寻求滤除这种噪声干扰,便成为最佳系统状态估计首先必须解决的问题
Kalman 滤波等一些滤波算法便因此应运而生,其作为一种最优估计理论与方法,由于它的实时递推、存储量小和简单易行的特点,在工程应用中受到了重视,广泛应用于信号处理、控制、通信、航天、制导、目标跟踪、石油勘探、故障诊断、卫星测控、GPS 定位、检测与估计及机器人等等领域
卡尔曼滤波随时间及研究的发展,已形成了多种多样的理论和应用的形式
本次的学习带着了解认识该滤波算法思想和数学思维的目的,只对一般卡尔曼滤波问题(最优预测与最优滤波)进行了基本的研究
据此本文主要内容安排包括:1、卡尔曼滤波的理论背景;2、理论基础(选取离散系统的最优预测问题作为代表)阐述;3、工程扩展应用状况;4、理论局限性等方面
关键字:卡尔曼滤波;最优估计;状态估计;控制3/30 目录 1绪论
1 卡尔曼滤波理论研究及应用概述
2 维纳滤波简述