实时校正是提高预报精度的重要手段，以下可用于实时校正的方法有（）。
A: 新安江模型
B: 基于卡尔曼滤波的马斯京根矩阵解法
C: 反馈模拟
D: 卡尔曼滤波
A: 新安江模型
B: 基于卡尔曼滤波的马斯京根矩阵解法
C: 反馈模拟
D: 卡尔曼滤波
举一反三
- 以下状态估计方法是基于卡尔曼滤波算法基本思想发展的() A: 扩展卡尔曼滤波算法 B: 无迹卡尔曼滤波算法 C: 滑模滤波算法 D: 容积卡尔曼滤波算法
- 下列关于卡尔曼滤波的描述正确的是（） A: 标准卡尔曼滤波是非线性估计 B: 卡尔曼滤波是基于最小二乘准则推导的 C: 卡尔曼滤波不是递推估计 D: 卡尔曼滤波是递推的线性最小方差估计
- 卡尔曼滤波过程中的卡尔曼增益矩阵与噪声方差阵（ ）
- 下列哪些是经典卡尔曼滤波的缺点： A: 将模型误差视为白噪声处理 B: 当系统非线性严重时，使用扩展卡尔曼滤波进行线性化会带来较大的误差 C: 卡尔曼滤波算法是递推的 D: 卡尔曼滤波有连续和离散两种算法
- 下列哪些是经典卡尔曼滤波的不足： A: 当系统非线性严重时，使用扩展卡尔曼滤波进行线性化会带来较大的误差 B: 卡尔曼滤波算法是递推的 C: 卡尔曼滤波有连续和离散两种算法 D: 将模型误差视为白噪声处理