卡尔曼滤波
卡尔曼滤波
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多雷达数据融合的时候，采用卡尔曼滤波的办法，根据每部雷达的不同（），求解系统协方差矩阵，得到每部雷达的（）权系数，据此对多部雷达进行加权平均，形成统一的系统航迹。A、权重；权重B、质量；质量C、置信因子；置信因子D、可靠性；可靠性
对于（）特性不完全了解的复杂估计问题，工程上可用一些近似计算方法来处理，常见的有基于局部线性化思想的广义卡尔曼滤波器、贝叶斯或极大后验估值器和可以根据滤波过程的历史知识自动修改参数的自适应滤波或预报技术等。A、实测系统或对动态系统B、非线性系统或对动态系统C、线性系统或对动态系统D、统计系统或对动态系统
自适应自动舵系统中，采用扩展型卡尔曼滤波器的估计部分获得的信号将被输送到控制部分，下列对该控制部分的描述中不正确的是（）。A、分为最优计算器和最优控制器两部分B、通过最优计算器可以获得控制器部分的最优增益C、最优控制器根据卡尔曼滤波器的输出和最优增益，可获得最佳的舵角指令D、最优控制器采用扩展型卡尔曼滤波器
单选题自适应自动舵系统中，采用扩展型卡尔曼滤波器的估计部分获得的信号将被输送到控制部分，下列对该控制部分的描述中不正确的是（）。A分为最优计算器和最优控制器两部分B通过最优计算器可以获得控制器部分的最优增益C最优控制器根据卡尔曼滤波器的输出和最优增益，可获得最佳的舵角指令D最优控制器采用扩展型卡尔曼滤波器
单选题将n个带有噪音的周期性信号对齐，经处理使噪音相互抵消的方法是（ ）。A卡尔曼滤波B维纳滤波C叠加平均D中值滤波E香农定理