简介:针对随机时滞和异步相关噪声情况下的状态估计问题,提出了一种改进的高斯滤波算法(GF),并给出了其适用于高维系统的实现形式—随机时滞和异步相关容积卡尔曼滤波器(CKF-RDCN)。首先,通过满足Bernoulli分布的互不相关随机序列,来描述系统观测数据中可能存在的随机时滞现象,将量测噪声作为状态变量用以实现对观测时滞后验概率密度的估计。其次,利用一阶斯特林插值公式来近似估计,由于过程噪声和量测噪声异步相关,而导致的含有随机变量的多维积分问题。最后,依据三阶球径容积法则,给出了CKF-RDCN滤波算法的详细设计。此外,经典GF算法是所提出的改进GF算法的特例,其作为一个通用的非线性滤波算法框架,根据不同的后验概率密度估计方法,可以有不同的实现形式。仿真结果表明,相比于扩展卡尔曼滤波算法(EKF)以及容积卡尔曼滤波算法(CKF),CKF-RDCN在解决含有观测时滞和相关噪声系统的状态估计问题时,具有更高的精度和更好的数值稳定性。
简介:美国的高等院校都是州立的或私立的,没有国立大学或全国统一的教程。尽管如此,大多数学校的物理课程是类似的。典型的大学物理是一种一年半的概括了解性质的课程。在许多小的学院或大学,所有修物理这门课的学生,无论是理科的还是文科的,上的内容都相同。大的学校则通常开设若干种不同的基础物理课程,其中通常包括适用于下述专业的专门课程。(1)物理科学和工程专业(微积分水平),(2)生物和医学专业(代数和三角水平)和(3)文科专业(代数水平)。有时还开设其他基础物理课程,包括为优等生开的专门课程或有关音乐物理、能量和环境物理或空间物理的半年期专题性课程。对于修上述任一种基础物理课程的绝大多数学生来说,这是他们最后一次修物理课程。在本文中,我仅讨论上述第一、第二类课程。除了对数学的要求不同外,这两类课程是相当类似的。