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   稳态kalman滤波器 在 无线电电子学 分类中 的翻译结果: 查询用时:0.734秒
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  steady-state kalman filter
    Multi-sensor optimal information fusion steady-state Kalman filter weighted by scalars
    多传感器标量加权最优信息融合稳态Kalman滤波器
短句来源
    Multisensor Optimal Information Fusion Steady-state Kalman Filter
    多传感器最优信息融合稳态Kalman滤波器
短句来源
    A Simplified Kalman Filter Algorithm Using a Steady-State Kalman Filter
    采用稳态Kalman滤波器简化Kalman滤波器的计算
短句来源
    Using the modern time series analysis method, based on Ihe antoregressive moving average (ARMA) innovationmodel, two-sensor optimal information fusion steady-state Kalman filter is presented.
    应用现代时间序列分析方法,基于ARMA新息模型提出了两传感器最优信息融合稳态Kalman滤波器
短句来源
    Using steady-state Kalman filtering theory, a multi-sensor optimal information fusion steady-state Kalman filter is given based on this fusion criterion.
    运用稳态Kalman滤波理论,基于该融合准则,给出了多传感器最优信息融合稳态Kalman滤波器.
短句来源
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  steady kalman filter
    A New Steady Kalman Filter in General System
    广义系统新的稳态Kalman滤波器
短句来源
  steady state kalman filter
    NEW ALGORITHMS OF STEADY STATE KALMAN FILTER FOR STOCHASTIC CONTROL SYSTEMS
    随机控制系统稳态Kalman滤波器新算法
短句来源
    Using the modern time series analysis method, based on the controlled autoregressive moving average(CARMA) innovation model, two new algorithms of steady state Kalman filter gain for stochastic control systems are presented, where the solution of the Riccati equation is avoided.
    应用现代时间序列分析方法,基于受控的自回归滑动平均(CARMA)新息模型,提出了随机控制系统稳态Kalman滤波器增益的两种新算法,避免了求解Riccati方程.
短句来源
    By using the modern time series analysis method and based on the ARMA innovation model,two new algorithms of steady state Kalman filter gain are presented,and their equivalence is proved. The self tuning Kalman filters can be implemented by using a recursive identifier of parameters for the ARMA innovation model,in conjunction with the new algorithms. A simulation example shows usefulness of the proposed algorithms.
    应用现代时间序列分析方法,基于ARMA新息模型,提出了稳态Kalman滤波器增益的两种简单的新算法,并证明了它们的等价性.应用ARMA新息模型参数的递推辨识器伴随新算法,可实现自校正Kalman滤波器.仿真例子说明了其有效性.
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