[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。
“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。
"状态估计"是指在一个系统中，基于其观测数据，推断出该系统的内部状态。"状态估计"在许多领域都有广泛的应用，例如机器人导航、飞行控制、金融市场分析等等。下面将详细解释这个词汇及其相关用法、例句、近义词和反义词。
"状态估计"是一个名词短语，通常用于描述一个系统的特定功能。例如，"我们需要对这个机器人进行状态估计，以便它能够更好地导航"。"状态估计"还可以作为一个动词短语，例如"我们需要对这个系统进行状态估计"。
"状态估计"是指使用传感器或其他测量设备，在一个系统中收集数据，并使用这些数据推断出系统的内部状态。这个过程通常涉及到对系统进行建模，以便能够使用数学公式和算法进行计算。状态估计可以用于预测未来的系统状态，从而帮助系统做出更好的决策。
"状态估计"的近义词包括"状态量估计"、"状态预测"、"状态识别"等。这些词汇都与使用观测数据推断系统状态相关。
"状态估计"的反义词是"状态控制"。状态控制是指通过对系统的输入进行控制，以便使系统的状态达到期望的目标状态。状态控制通常需要通过状态估计来确定系统的当前状态。
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