2.5 小结

本章主要给出了多源信息融合自主导航技术中涉及的基础估计理论，首先介绍了基本概念，并将参数最优估计方法分为贝叶斯估计和非贝叶斯估计两大类，然后对这两大类里几种常见的估计方法及其属性进行了介绍。由于这些估计方法均为一般形式，因此其适用性很广，但是考虑到很难得到其解析形式，本章接下来考虑了特殊情况下的估计算法，主要包括线性估计算法、线性测量方程情形下的估计以及联合高斯分布情形的估计，在实际应用中，很大一部分估计问题都是在这些框架下求解。最后对动态系统的估计算法进行了介绍，给出了递归贝叶斯估计算法、卡尔曼滤波算法、常用的非线性卡尔曼滤波算法以及约束卡尔曼滤波算法。动态系统的估计算法可以由参数估计方法衍生出来，因此本章的叙述脉络采用的是从一般到特殊的过程，非常有助于读者对估计问题的理解。