[自][数] 状态估计
The model of the power system state estimation is generalized.
对电力系统状态估计的模型进行了归纳。
Effect of random sampling number on state estimation is discussed.
本文对随机抽样数目对状态估计结果的影响进行了讨论。
Lane state estimation is the key function of driver assistant system.
车道状态估计是车辆辅助驾驶系统的关键功能。
State estimation of singular discrete-time linear systems is discussed.
讨论了线性离散奇异系统的状态估计问题。
After performing Kalman filter, the optimal state estimation can be obtained.
进行卡尔曼滤波后，可以获得系统状态最优估计值。
状态估计（State Estimation）的详细解释
状态估计是控制理论与信号处理领域的核心概念，指通过系统观测数据和数学模型，动态推演系统内部状态的过程。其核心目标是利用有限且可能带有噪声的测量值，结合系统动力学模型，还原无法直接观测的变量（如温度、速度、位置等），从而实现对系统运行状态的精准描述。
定义与原理
状态估计基于贝叶斯理论或卡尔曼滤波等算法，通过融合实时观测值与先验模型预测值，迭代更新系统状态的最优估计。例如，在导航系统中，GPS测量数据与惯性传感器的预测数据结合，可修正定位误差。数学上，常用状态空间模型表示为：
$$
begin{cases}
xk = f(x{k-1}) + w_k
z_k = h(x_k) + v_k
end{cases}
$$
其中，( x_k )为状态向量，( z_k )为观测值，( w_k )和( v_k )为过程噪声与观测噪声。
应用领域
典型方法
重要性
状态估计是系统可控性与可观性的基础。在复杂工程中，其精度直接影响故障诊断、预测性维护等高级功能的可靠性（来源：国际自动控制联合会IFAC）。
“State estimation”（状态估计）是指通过传感器数据、数学模型和算法，推断一个动态系统内部状态的过程。这些状态通常是无法直接观测的，但可以通过间接测量和计算来推测。以下是详细解释：
状态（State）
指描述系统当前状况的变量集合。例如：
估计（Estimation）
由于传感器存在噪声、系统模型不完美或部分状态无法直接测量，需通过数学方法（如滤波、优化）从观测数据中推导出最可能的状态值。
卡尔曼滤波（Kalman Filter）
适用于线性高斯系统，通过预测-更新两步骤迭代优化估计值。
扩展卡尔曼滤波（EKF）
处理非线性系统的近似方法，通过局部线性化实现。
粒子滤波（Particle Filter）
基于蒙特卡洛采样的非参数化方法，适合强非线性或非高斯噪声场景。
滑动窗口优化
结合历史数据窗口进行批量优化，如SLAM（同步定位与建图）。
状态估计通常建模为：
$$
begin{aligned}
xk &= f(x{k-1}, u_k) + w_k quad &text{(状态方程)}
z_k &= h(x_k) + v_k quad &text{(观测方程)}
end{aligned}
$$
其中，(x_k)为状态，(u_k)为控制输入，(z_k)为观测值，(w_k)和(v_k)为噪声。
状态估计是自动化系统实现感知、决策和控制的基础技术，直接影响系统精度与可靠性。
in the endversusreputablegiltdevoutchestedchristencroftingcrustalfactoriesrebatedshunnedworshippingyulohZhoubig familybourgeois liberalizationdeputy secretaryin the areaoil pipelineSun Microsystemstransverse crackVatican cityalterantBrahmanismbuncodecrustationexaggeratorFSMmicroinfarct