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稳态kalman滤波增益估计
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  estimation of steady-state kalman filter gain
     TWO NEW ALGORITHMS FOR ESTIMATION OF STEADY-STATE KALMAN FILTER GAIN AND THEIR APPLICATIONS
     稳态Kalman滤波增益估计的两种新算法及其应用
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  “稳态kalman滤波增益估计”译为未确定词的双语例句
     From the point of view of time series analysis,based on CARMA innovation model ofmeasurement process,this paper presents two new algorithms for estimating the steady-state Kalman filtergain,and the corresponding self-tuning Kalman filters,which form a new adaptive Kalman filtering tech-nique.
     本文从时间序列分析观点,基于观测过程的 CARMA 新息模型,提出了稳态 Kalman 滤波增益估计的两种新算法及相应的自校正 Kalman 滤波器,形成一种新的自适应 Kalman 滤波技术.
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  相似匹配句对
     ESTIMATION OF STEADY-STATE KALMAN FILTER GAIN
     稳态Kalman滤波增益估计
短句来源
     TWO NEW ALGORITHMS FOR ESTIMATION OF STEADY-STATE KALMAN FILTER GAIN AND THEIR APPLICATIONS
     稳态Kalman滤波增益估计的两种新算法及其应用
短句来源
     This paper presents a new method for estimating the steady-state Kalman filter gain for linear discrete systems.
     本文提出了求线性离散系统稳态Kalman滤波增益的新方法。
短句来源
     NEW ALGORITHMS OF STEAD STATE KALMAN FILTER GAIN
     稳态Kalman滤波增益新算法
短句来源
     Robust Kalman Filtering for Satellite Orbit Determination
     卫星轨道Kalman滤波稳健估计
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From the point of view of time series analysis,based on CARMA innovation model ofmeasurement process,this paper presents two new algorithms for estimating the steady-state Kalman filtergain,and the corresponding self-tuning Kalman filters,which form a new adaptive Kalman filtering tech-nique.New algorithms are simpler than that of Mehra and Tajima.As an application example,self-tuning α-β tracking filter with input estimation is given,and simulation results show the effectivenessof the new algorithms.

本文从时间序列分析观点,基于观测过程的 CARMA 新息模型,提出了稳态 Kalman 滤波增益估计的两种新算法及相应的自校正 Kalman 滤波器,形成一种新的自适应 Kalman 滤波技术.新算法比Mehra 和 Tajima 的算法简单.作为应用例子,对于一个简单的跟踪系统,导出了带输入估计的自校正α-β滤波器,仿真结果说明了新算法的有效性.

 
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