摘要：Kalman滤波是状态估计和数据去噪领域的重要基础性方法.现代动态系统的高复杂性和传统Kalman滤波假设的局限性使得传统Kalman滤波理论方法已难以满足日益增长的高精准数据分析需求.以经典Kalman滤波理论特点分析为基础,针对系统类型和噪声刻画方式的不同,总结现有Kalman滤波方法的研究进展;并以估计模型与实际系统失配这一客观事实为出发点,根据不同自适应方式深入分析现有自适应Kalman滤波方法体系;给出Kalman滤波理论面向实际系统的工程可用性分析,并介绍了可观测性、可观测度和工程化智能Kalman滤波理论的若干重要研究进展;最后指出工程化智能Kalman滤波研究的几个重要研究方向.

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