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动态测量系统与卡尔曼滤波
资料介绍
一、前言
随着科学技术的日益发展，大地测量与工程测量已从研究静态系统发展到研究动态系统。
卡尔曼滤波方法是一种对动态系统进行实时数据处理的有效方法。近些年来，该法已在许多领域被推广应用，特别是广泛用于自动控制、航天、通讯技术、天气预报等许多领域中。
本文首先简要阐述动态系统的一般概念，再按广义最小二乘原理推导卡尔曼滤波方程，并简述其特点，然后讨论动态测量系统的基本模型，并举例说明实用模型的建立，从而说明卡尔曼滤波方法在大地测量和工程测量中的应用前景。
二、动态系统的一般概念
应用卡尔曼滤波方法对动态系统进行数据处理，就是通过观测向量L（t）估计随时间t不断变化的“状态”向量X（t）.严格地说，动态系统的“状态”是指全面确定动态系统运动状况的最少的一组参数。对于连续时间系统，在一般情况下，状态随时间t变化的规律，可用一个具有随机初始状态的向量微分方程来描述，称之为动态方程，而观测向量L（t）与状态向量X（t）之间的函数关系就是人们熟知的观测方程。因此，动态系统的函数模型应包括动态方程和观测方程。
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