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带有未知观测噪声协方差矩阵递推估计的卡尔曼滤波方法

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摘要

本发明提供了针对离散时间时不变系统的一种带有未知观测噪声协方差阵递推估计的卡尔曼滤波方法，解决了离散时间线性时不变系统中观测噪声协方差矩阵完全未知的情况下的系统状态滤波估计问题。步骤一、利用观测序列构建新统计序列；步骤二、计算{ξ

1. 带有未知观测噪声协方差矩阵递推估计的卡尔曼滤波方法 [P] . 中国专利： CN104168005B . 2017.01.04
2. 带有未知过程噪声协方差阵递推估计的卡尔曼滤波方法 [P] . 中国专利： CN104202019B . 2017.05.10
3. NOISE-SPATIAL-COVARIANCE-MATRIX ESTIMATION DEVICE, NOISE-SPATIAL-COVARIANCE-MATRIX ESTIMATION METHOD, AND PROGRAM [P] . 世界知识产权组织专利： WO2020184210A1 . 2020-09-17

机译：噪声-空间-协方差矩阵估计装置，噪声-空间-协方差矩阵估计方法及程序
4. Noise space covariance matrix estimation device, noise space covariance matrix estimation method, and program [P] . 日本专利： JP2020148880A . 2020-09-17

机译：噪声空间协方差矩阵估计装置，噪声空间协方差矩阵估计方法和程序
5. Calibrated sensor`s measured value observing method for Kalman filter, involves comparing associated and estimated matrixes and rejecting value when comparison does not result in improvement of quality of estimated value of system vector [P] . 德国专利： DE102005004568A1 . 2006-08-10

机译：用于卡尔曼滤波器的校准传感器的测量值观测方法，涉及比较相关矩阵和估计矩阵，以及当比较未改善系统矢量的估计值质量时拒绝值