Kalman滤波算法在模型参数估计中的应用.docx

摘要:20世纪60年代，卡尔曼在滤波理论中第一次采用了状态空间模型，并且推导出了一种递推估计方法，即为卡尔曼滤波理论。线性模型参数估计在很多领域都有着重要的应用，比如国防科技领域中，对惯性控制误差分析、电力系统性能参数分析、飞机运动参数精度分析、相关导航、定轨预报等。因此，研究卡尔曼滤波的重要性质以及算法流程，并通过应用卡尔曼滤波算法来探讨其在模型参数估计中的应用具有重要意义。

本文主要介绍了卡尔曼滤波的理论基础原理和算法流程以及它在模型参数估计中的应用。首先介绍了卡尔曼滤波的基本算法流程，然后介绍了参数估计的相关知识，最后再结合具体实例来讲解Kalman滤波在模型参数估计中的应用并与渐消记忆最小二乘法进行比较。

    关键词： Kalman滤波   模型参数估计   线性系统

目录

摘要

ABSTRACT

1绪论-1

1.1卡尔曼滤波的发展及意义-1

1.2模型参数估计的研究意义-2

2卡尔曼滤波算法的理论推导-3

2.1卡尔曼滤波原理及相关计算-3

2.2仿真应用-6

3模型参数估计问题-9

3.1卡尔曼滤波器用于系统参数估计的数学推导-9

3.2实例分析-10

4 基于卡尔曼滤波的算法在模型参数估计中的应用-11

4.1算法流程-11

4.2仿真结果分析-11

总结与展望-14

参考文献-15

致谢-17