• 2022-06-09
    关于卡尔曼滤波算法,下列说法正确的是
    A: 卡尔曼滤波是一组线性最小均方估计的递推算法;
    B: 卡尔曼滤波能够提供离散时间线性系统状态的线性最小均方估计;
    C: 卡尔曼滤波在应用时需要对随机动态线性系统建立模型;
    D: 在卡尔曼滤波算法推导中,系统扰动噪声和测量噪声都是假定为白噪声。
  • A,B,C,D

    内容

    • 0

      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

    • 1

      关于卡尔曼滤波,以下说法不正确的是( )。 A: 量测噪声方差越大,则滤波越依赖预测 B: 采用线性最小均方误差估计规则 C: 状态噪声方差越大,则增益越小 D: 滤波结果一定是无偏的

    • 2

      卡尔曼滤波过程中的卡尔曼增益矩阵与噪声方差阵( )

    • 3

      关于卡尔曼滤波算法的推导,下列说法正确的是 A: 正交投影可以按线性最小均方估计来计算; B: 观测的预测误差也称为新息 C: 滤波方程可以理解预测加修正项,修正的系数项称为卡尔曼增益; D: 预测值是根据模型中的确定性部分来预测的,而白噪声是不可预测的。

    • 4

      标准卡尔曼滤波估计的模型可以是线性的也可以是非线性的()。