| 卡尔曼滤波的精度评定 |
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| 引用本文： | 许国辉,刘跃.卡尔曼滤波的精度评定[J].广州大学学报(自然科学版),2002,1(5):57-59. |
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| 作者姓名： | 许国辉 刘跃 |
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| 作者单位： | 1. 广州大学,土木工程学院,广东,广州,510405
2. 广州四海房地产开发置业公司,广东,广州,510308 |
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| 摘 要： | 卡尔曼滤波方法已广泛应用于动态测量数据的处理，其单位权方差通常按新息向量和观测值的残差向量进行计算，增加了观测值残差向量的计算。本文根据新息向量和观测值残差向量与观测值的预测残差向量之间的关系，推导出用预测残差向量计算单位权的计算公式，从而减少了单位权计算的工作量。
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| 关 键 词： | 精度评定 卡尔曼滤波 单位权方差 残差向量 数据处理 最小二乘估计 参数估计 |
| 文章编号： | 1671-4229(2002)05-0057-03 |
| 修稿时间： | 2002年5月10日 |
Precision Evaluation of Kalman Filtering |
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| XU Guo-hui,LIU Yue.Precision Evaluation of Kalman Filtering[J].Journal og Guangzhou University:Natural Science Edition,2002,1(5):57-59. |
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| Authors: | XU Guo-hui LIU Yue |
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| Abstract: | Kalman filtering method is widely used in data adjustment of dynamic surveying system, whose unit variance is usually computed with innovation vector of parameters and residual vector of observations. According to the relationships of forecast residual vector between innovation vector of parameters and residual vector of observations, this paper deduces the formula of unit variance by forecast residual vector, which decreases calculation work. |
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| Keywords: | Kalman filtering unit variance residual vector |
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