一种基于新型Kalman滤波的多维时空数据估计方法
基本信息
| 申请号 | CN202010226213.1 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN111308522A | 公开（公告）日 | 2020-06-19 |
| 申请公布号 | CN111308522A | 申请公布日 | 2020-06-19 |
| 分类号 | G01S19/37;G06F30/20 | 分类 | 测量；测试; |
| 发明人 | 孙朝辉;武文生;王勇;闵治纲 | 申请（专利权）人 | 上海天好信息技术股份有限公司 |
| 代理机构 | 北京东方盛凡知识产权代理事务所（普通合伙） | 代理人 | 张雪 |
| 地址 | 200071 上海市静安区宝昌路728号 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明公开一种基于新型Kalman滤波的多维时空数据估计方法，包括以下步骤：区间卡尔曼滤波算法优化研究、卡尔曼滤波算法、卡尔曼滤波算法噪声误差分析、卡尔曼滤波算法状态误差分析、区间运算在卡尔曼滤波中的分析、区间矩阵在卡尔曼滤波中的分析和新型区间卡尔曼滤波算法；本发明将区间运算应用于卡尔曼滤波算法，用来修正系统状态模型误差，并将误差分为两部分来分析，第一部分是噪声统计特性的经验估计误差对滤波效果的影响，第二部分是状态模型误差对滤波效果的影响，且利用区间的模糊性用来描述误差范围，将区间运算特有的交集和并集运算引入到最优化估计中来达到区间卡尔曼滤波较好的结果。 |
