机构名称：
¥ 2.0
在导航中，从多个传感器中集成数据的能力是一个essen tial元素。如果已知系统的动力学（即可以随机建模），则可以将测量值随时间集成在一起以估计系统的状态。数十年来，Kalman过滤家族（包括线性，扩展，无味和许多其他变体）一直是传感器融合的主力，用于导航。是线性的卡尔曼滤波器，这是当（a）测量和动力学是线性和（b）所有噪声源的最佳最大似然估计器，Gaussian和White（Maybeck，1990）。不幸的是，大多数实用系统不符合这些要求，从而解释了社区中使用的大量Kalman过滤器变体。
导航应用程序的因素图：教程
主要关键词
相关文件推荐
