Еще одно пособие, которое нельзя обойти вниманием, при рассмотрении фильтра Калмана к той информации, которая размещалась ранее: 1, 2. Для пытливых студентов, магистрантов и аспирантов.
Излагаются общие принципы, используемые при обработке измерительной информации с целью оценивания неизвестных параметров и случайных последовательностей. Рассматриваются различные подходы и методы построения алгоритмов оценивания. Значительное внимание уделяется рекуррентному дискретному фильтру Калмана и его аналогу для непрерывного времени. В прикладном плане изложение ориентировано на решение задач, связанных с обработкой навигационной информации.
✅1. Примеры и постановки задач оценивания постоянных параметров при обработке навигационной информации
✅2. Решение задач оценивания на основе детерминированного подхода. Метод наименьших квадратов
✅3. Решение задач оценивания на основе небайесовского подхода. Метод максимума правдоподобия
✅4. Байесовский подход. Оптимальные оценки
✅5. Алгоритмы комплексной обработки измерений
✅6. Случайные последовательности
✅7. Фильтрация случайных последовательностей. Дискретный фильтр Калмана
✅8. Фильтрация случайных процессов. Фильтр Калмана-Бьюси
✅Приложение 1
🔹П1. Основные матричные операции
✅Приложение 2
П2. Случайные величины и векторы
🔹П2.1. Случайная величина и ее описание
🔹П2.2. Гауссовские случайные величины и их характеристики
🔹П2.3. Случайные векторы и их описание
🔹П.2.4. Гауссовские случайные векторы и их характеристики
✅Приложение 3
🔹П3. Обыкновенные дифференциальные уравнения
#фильтрация_сообщений
#радионавигация
