Die Schätzung des Systemzustands in Gegenwart von Rauschen ist entscheidend für Steuerungssysteme, Signalverarbeitung und viele andere Anwendungen in einer Vielzahl von Bereichen. Der vor Jahrzehnten entwickelte Kalman-Filter ist nach wie vor ein wichtiges, leistungsfähiges Werkzeug zur Schätzung der Variablen in einem System in Gegenwart von Rauschen. Wenn man jedoch mit Theorie und umfangreichen Notationen überschwemmt wird, kann es eine entmutigende Aufgabe sein, zu lernen, wie der Kalman-Filter funktioniert. Mit seinem mathematisch rigorosen âœno schnörkellosâ Ansatz für den grundlegenden zeitdiskreten Kalman-Filter baut A Kalman Filter Primer ein gründliches Verständnis der inneren Funktionsweise und der grundlegenden Konzepte von Kalman-Filterrekursionen von den ersten Prinzipien auf. Anstelle der typischen Bayes'schen Perspektive entwickelt der Autor das Thema mit Hilfe der kleinsten Quadrate und klassischer Matrixmethoden unter Verwendung der Cholesky-Zerlegung, um die Essenz des Kalman-Filters zu destillieren und die Beweggründe hinter der Wahl des initialisierenden Zustandsvektors aufzudecken. Er liefert Pseudo-Code-Algorithmen für die verschiedenen Rekursionen, die es der Code-Entwicklung ermöglichen, den Filter in der Praxis zu implementieren. Das Buch befasst sich eingehend mit der Entwicklung moderner Glättungsalgorithmen und Methoden zur Bestimmung von Anfangszuständen sowie mit einer umfassenden Entwicklung des âœdiffusenâ Kalman-Filters. Mit einer abgestuften Präsentation, die auf einfachen Diskussionen aufbaut, bis hin zu komplexeren und gründlicheren Behandlungen Ein Kalman Filter Primer ist die perfekte Einführung in die schnelle und effektive Anwendung des Kalman-Filters in der Praxis. . Sprache: Englisch