目标机动检测的核心思想是：当目标发生机动时，其运动模式与滤波模型不再匹配，此时新息（或残差）将会减小。

辨识的基本原理就是以系统为参考，利用新息反馈和辨识算法，不断修改更新系统模型，使模型输出逐渐逼近系统输出，直至获得在某种准则意义下为满意的模型。

关于卡尔曼滤波下列说法错误的是（） A: 状态预测的精度与状态方程的精度有关 B: 状态预测方差反比于过程噪声方差 C: 增益矩阵的作用是平衡状态预测和新息 D: 估计误差方差正比于观测误差方差

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。

【多选题】设新息序列ε(k)=y(k)-y^(k|k-1),则针对随机向量x有以下关系式 A. proj(x|y(1),y(2),……,y(k))=proj(x|ε(1),ε(2),……,ε(k)) B. C. 设A为常数矩阵，则proj(Ax|y(1),y(2),……,y(k))=Aproj(x|y(1),y(2),……,y(k)) D. 若E(x)=0，则proj(x|ε(1),ε(2),……,ε(k))=proj(x|ε(1)+proj(x|ε(2))+……+proj(x|ε(k))

一个标量系统的状态方程和观测方程分别为 x[k+1]=ax[k]+n[k] z[k]=x[k]+w[k]系统的卡尔曼增益为????[????]=????????[????????−1]????????[????????−1]+????????2−1K[k]=P_x ̃ [k∕k-1](P_x ̃ [k∕k-1]+σ_w^2 )^(-1)，关于它说法正确的是： A: 卡尔曼增益可以离线计算，而且其值在[0,1/2]之间 B: 预测误差方差越大，卡尔曼增益越小 C: 观测方差越大，卡尔曼增益越大 D: 卡尔曼增益越大，新息对估计的修正作用越强