Cuốn sách này là phần tiếp theo của lý thuyết điều chỉnh. Nó mở rộng lý thuyết này sang trường hợp các tham số thay đổi theo thời gian với trọng tâm là xác định đệ quy của chúng. Ước tính bình phương nhỏ nhất sẽ là nguyên tắc chính được sử dụng. Một giải pháp bình phương nhỏ nhất được gọi là đệ quy khi phương pháp tính toán cho phép xử lý tuần tự, thay vì xử lý hàng loạt, dữ liệu đo lường. Các phương trình đệ quy cho phép cập nhật ước tính tham số cho các quan sát mới mà không cần lưu trữ tất cả các quan sát trước đó. Do đó, các phương pháp ước tính bình phương nhỏ nhất đệ quy đặc biệt hữu ích cho các ứng dụng trong đó các tham số thay đổi theo thời gian cần được xác định ngay lập tức. Các ví dụ quan trọng về các ứng dụng như vậy có thể được tìm thấy trong các lĩnh vực định vị động học thời gian thực, điều hướng và hướng dẫn hoặc phân tích chuỗi thời gian đa biến. Do đó, mục tiêu của cuốn sách này là truyền đạt kiến ​​thức cần thiết để có thể xử lý các phép đo được thu thập tuần tự nhằm mục đích ước tính các tham số thay đổi theo thời gian.

Abstract:

This book is a follow-up on Adjustment theory. It extends the theory to the case of time-varying parameters with an emphasis on their recursive determination. Least-squares estimation will be the leading principle used. A least-squares solution is said to be recursive when the method of computation enables sequential, rather than batch, processing of the measurement data. The recursive equations enable the updating of parameter estimates for new observations without the need to store all past observations. Methods of recursive least-squares estimation are therefore particularly useful for applications in which the time-varying parameters need to be instantly determined. Important examples of such applications can be found in the fields of real-time kinematic positioning, navigation and guidance, or multivariate time series analysis. The goal of this book is therefore to convey the necessary knowledge to be able to process sequentially collected measurements for the purpose of estimating time-varying parameters.

Ngôn ngữ:	eng
Tác giả:	Peter J.G. Teunissen
Thông tin nhan đề:	Dynamic data processing: Recursive least-squares
Nhà xuất bản:	TU Delft Open
Loại hình:	Tài nguyên giáo dục mở / Bộ sưu tập: Công nghệ thông tin
Bản quyền:	https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Nguồn gốc:	https://open.umn.edu/opentextbooks/textbooks/1727
Mô tả vật lý:	241p.
Năm xuất bản:	2024