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Approaches to adaptive filtering

卡尔曼滤波器 协方差 自适应滤波器 贝叶斯概率 计算机科学 最大似然 最大似然序列估计 快速卡尔曼滤波 核自适应滤波器 滤波理论 算法 匹配(统计) 数学 人工智能 模式识别(心理学) 滤波器(信号处理) 控制理论(社会学) 扩展卡尔曼滤波器 估计理论 统计 数字滤波器 计算机视觉 控制(管理)
作者
R.К. Mehra
出处
期刊:IEEE Transactions on Automatic Control [Institute of Electrical and Electronics Engineers]
卷期号:17 (5): 693-698 被引量:908
标识
DOI:10.1109/tac.1972.1100100
摘要

The different methods of adaptive filtering are divided into four categories: Bayesian, maximum likelihood (ML), correlation, and covariance matching. The relationship between the methods and the difficulties associated with each method are described. New algorithms for the direct estimation of the optimal gain of a Kalman filter are given.
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