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| 空间Kalman滤波与空时Kalman滤波算法 | |
| 摘 要： | 经典的Kalman理论是以观测按时间延续分布的方式建立的.针对观测按空间延展分布的情形,基于时空对偶性建立空间Kalman滤波的方法,进而提出针对观测同时在时间、空间两个方面展开的情形的空-时Kalman滤波算法.这些算法可用于包括多传感器信息融合等在内的广泛领域.仿真表明,相比于在不计代价(成本)的情况下精度最高的集中式多传感器融合算法,空-时Kalman滤波不仅具有滤波精度与之相当的优点,更重要的是,由于在计算复杂度上占有更大的优势,使算法实时性和有效性更为提高,更适用对实时性有更高要求的情形. |
Spatial Kalman filtering and spatial-temporal Kalman Filtering algorithm |
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