The summary of this chapterUnder th

The summary of this chapterUnder the assumptions of discrete system in this chapter expounds the basic principle of kalman filter, expounds mainly from two aspects: (1) the system process model and measurement model is established in this paper, main is to build a system state difference equation and measurement equation, and determine the statistical properties of system noise and measurement noise, the use of statistical measurement method of noise parameter estimation, a mathematic model of the system process;(2) The establishment of the filter calculation model, based on the mathematical model, to determine the filter time update equation and state update equation, mainly in the determination of the filter coefficient including the state transition matrix and related factor matrix.

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本章概述在本章<br>离散系统的假设下，阐述了卡尔曼滤波器的基本原理，主要从两个方面阐述：（1）本文建立了系统过程模型和测量模型，主要是建立系统状态差方程和测量方程，并确定系统噪声和测量噪声的统计特性，使用统计测量方法进行噪声参数估计，对系统过程进行数学模型处理；（2）建立滤波器计算模型，根据在数学模型上，确定滤波时间更新方程和状态更新方程，主要是在确定滤波系数时包括状态转移矩阵和相关因子矩阵。

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本章摘要<br>本章在离散系统的假设下阐述了卡尔曼滤波器的原理，主要从两个方面阐述了：（1）建立了系统过程模型和测量模型，主要构建系统状态差分方程和测量方程，确定系统噪声和测量噪声的统计属性，运用统计测量方法进行噪声参数估计，系统过程的数学模型;（2）建立滤波器计算模型，基于数学模型，确定滤波器时间更新方程和状态更新方程，主要在确定包括状态转换矩阵和相关因子矩阵在内的滤波器系数。

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本章小结<br>本章在离散系统假设下阐述了卡尔曼滤波的基本原理，主要从两个方面进行阐述：（1）本文建立了系统过程模型和测量模型，主要是建立了系统状态差分方程和测量方程，并确定了系统噪声和测量噪声的统计特性，利用统计测量方法对噪声参数进行估计，建立了系统过程的数学模型；（2）在数学模型的基础上，建立了滤波计算模型，确定滤波时间更新方程和状态更新方程，主要是确定滤波系数包括状态转移矩阵和相关因子矩阵。<br>

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