Posted in贝叶斯角度的卡尔曼滤波
1.全概率公式与贝叶斯定理
贝叶斯公式是英国学者托马斯·贝叶斯（ThomasBayes, 1702-1761）最早发现的。该结果首次发表于1763年，当时贝叶斯已经去世，而且该结果并未引起人们的重视；1774年，法国数学家拉普拉斯（Laplace）再次总结了这些结果。
Posted in贝叶斯角度的卡尔曼滤波
2.贝叶斯滤波及贝叶斯角度的卡尔曼滤波
在贝叶斯滤波的框架下，卡尔曼滤波的有效性依赖于以下六个关键假设**（注：从最小二乘法（Least Squares, LS）的角度推导卡尔曼滤波时，最后两个假设不再必要）。
Posted in超宽带(UWB)
1.UWB技术原理与核心优势
超宽带技术（Ultra-Wideband，简称UWB）是一种近年来备受关注的无线通信技术，因其高精度定位、低功耗和高数据传输速率等特性，被广泛应用于智能设备、物联网和工业领域。作为一种与传统窄带技…
Posted in超宽带(UWB)
2.UWB应用的技术支持
超宽带技术（Ultra-Wideband，简称UWB）以其高精度定位和高速数据传输能力，正在多个领域引发技术革新。从智能手机到工业自动化，从智能家居到汽车钥匙，UWB的应用场景日益丰富。本文将详细…
Posted in超宽带(UWB)
3.UWB技术的发展历程与未来趋势
超宽带技术（Ultra-Wideband，简称UWB）作为一种独特的无线通信技术，经历了从军用到民用的漫长演变。如今，UWB以其高精度定位和高速数据传输能力，成为智能设备和物联网领域的热门技术。本…
Posted in最小二乘法及其基础
1.最小二乘法及其历史
最小二乘法（Least Squares Method，简称LSM），又称最小平方法，是一种数学优化技术。它通过最小化误差的平方和来寻找数据的最佳函数匹配。具体来说，就是寻找一个函数，使得该函数与观…
Posted in最小二乘法及其基础
2.协方差矩阵及其应用
协方差矩阵（Covariance Matrix）是一种在概率论和统计学中广泛使用的矩阵，它用于表示随机向量中给定的元素对之间的协方差值。协方差矩阵也可以称为色散矩阵、方差-协方差矩阵或方差矩阵。以…
Posted in最小二乘法及其基础
3.线性最小方差估计
线性最小方差估计（Linear Minimum Variance Estimation, LMVE）是一种统计估计方法，它适用于已知对象的一阶和二阶统计特性（即均值和方差）的情况，并假设估计值是观…
