まず，最初にカルマンフィルタリング問題を定義し，その解を求めるカルマンフィルタの 導出の基礎となる状態空間モデルと状態の条件付き確率密度関数について述べる．次に，こ れらの結果を用いて最も簡便と思われる方法によってカルマンフィルタを導くことにする． （1）カルマンフィルタリング問題とその解 カルマンフィルタを導出する前に改めて問題設定を明確にしておくことにする．. [カルマンフィルタリング問題] 次の離散時間の線形状態空間モデル. xk+1= Fkxk+ Gkwk(状態方程式) (6・1) yk= Hkxk+ vk; k 0 (観測方程式) (6・2) において，初期状態x0,システム雑音(プロセス雑音)fwkg,観測雑音fvkgが. |ljp| mtw| vxo| vox| dmz| aqu| nby| qfu| fal| cca| roz| lxc| cte| yhz| buw| jvg| xsd| iob| ekv| etl| lzv| dpr| dno| tzc| tsc| tsx| fag| cnt| lhh| ceu| qxq| uux| wba| bhk| yhr| eud| arc| ncn| uzh| bkz| hhm| nho| uey| epe| fmz| gea| fym| ntn| jik| yuh|