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| 基于贝叶斯估计的平滑算法 | |
| 引用本文： | 宋超,郝金明.基于贝叶斯估计的平滑算法[J].测绘科学,2013(3):52-53,51. |
| 作者姓名： | 宋超 郝金明 |
| 作者单位： | 信息工程大学测绘学院 |
| 基金项目： | 信息工程大学测绘学院硕士学位论文创优基金(201112) |
| 摘 要： | 基于贝叶斯估计的平滑算法是在事后处理的情况下,依据过去直至现在的观测值去估计过去的历史状态,以有效提高精度。而滤波是依据过去直至现在的观测值去估计现在的状态。从理论上讲,由于平滑用了所求估计时刻之后的观测值,平滑算法应比滤波优异一些。本文设计了2个实验仿真计算,在逼近效果和RMS等方面分别与Kalman滤波和双向滤波加权平均进行了比较。经实验证明,无论是逼近效果还是RMS,平滑算法都要更优一些。 |
| 关 键 词： | 贝叶斯估计 平滑算法 Kalman滤波 双向滤波加权平均 |
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