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张永安非线性非高斯滤波讲义第二讲近似高斯滤波泰勒线性化和推广卡尔曼滤波给定随机系统的动态滤波问题系统包括两个过程状态过程信号过程具有初始分布转移核为的马尔科夫过程有概率关联观测过程观测量与状态量若系统具有设系统具有线性高斯性亦即具有以下性质可以写成线性状态空间模型形式和服从高斯分布即状态初始分布为高斯分布以上与合称高斯假设三个假设合起来线性高斯假设具有线性高斯假设的模型称为线性高斯模型其全体记为则可以证明若服从高斯分布和也是高斯的且这三个高斯分布的参数状态的均值和协方差阵满足卡尔曼滤波递推公式类
张永安 非线性/非高斯滤波讲义
第二讲 近似高斯滤波
2.1 泰勒线性化和推广卡尔曼滤波
给定随机系统的动态滤波问题，系统包括两个过程：
(1) 状态过程（信号过程）：具有初始分布x0 ~ p (x 0 ) ,转移核为p (xk | xk −1 )的马尔科夫过程；
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