[自][數] 狀态估計
The model of the power system state estimation is generalized.
對電力系統狀态估計的模型進行了歸納。
Effect of random sampling number on state estimation is discussed.
本文對隨機抽樣數目對狀态估計結果的影響進行了讨論。
Lane state estimation is the key function of driver assistant system.
車道狀态估計是車輛輔助駕駛系統的關鍵功能。
State estimation of singular discrete-time linear systems is discussed.
讨論了線性離散奇異系統的狀态估計問題。
After performing Kalman filter, the optimal state estimation can be obtained.
進行卡爾曼濾波後，可以獲得系統狀态最優估計值。
狀态估計（State Estimation）的詳細解釋
狀态估計是控制理論與信號處理領域的核心概念，指通過系統觀測數據和數學模型，動态推演系統内部狀态的過程。其核心目标是利用有限且可能帶有噪聲的測量值，結合系統動力學模型，還原無法直接觀測的變量（如溫度、速度、位置等），從而實現對系統運行狀态的精準描述。
定義與原理
狀态估計基于貝葉斯理論或卡爾曼濾波等算法，通過融合實時觀測值與先驗模型預測值，疊代更新系統狀态的最優估計。例如，在導航系統中，GPS測量數據與慣性傳感器的預測數據結合，可修正定位誤差。數學上，常用狀态空間模型表示為：
$$
begin{cases}
xk = f(x{k-1}) + w_k
z_k = h(x_k) + v_k
end{cases}
$$
其中，( x_k )為狀态向量，( z_k )為觀測值，( w_k )和( v_k )為過程噪聲與觀測噪聲。
應用領域
典型方法
重要性
狀态估計是系統可控性與可觀性的基礎。在複雜工程中，其精度直接影響故障診斷、預測性維護等高級功能的可靠性（來源：國際自動控制聯合會IFAC）。
“State estimation”（狀态估計）是指通過傳感器數據、數學模型和算法，推斷一個動态系統内部狀态的過程。這些狀态通常是無法直接觀測的，但可以通過間接測量和計算來推測。以下是詳細解釋：
狀态（State）
指描述系統當前狀況的變量集合。例如：
估計（Estimation）
由于傳感器存在噪聲、系統模型不完美或部分狀态無法直接測量，需通過數學方法（如濾波、優化）從觀測數據中推導出最可能的狀态值。
卡爾曼濾波（Kalman Filter）
適用于線性高斯系統，通過預測-更新兩步驟疊代優化估計值。
擴展卡爾曼濾波（EKF）
處理非線性系統的近似方法，通過局部線性化實現。
粒子濾波（Particle Filter）
基于蒙特卡洛采樣的非參數化方法，適合強非線性或非高斯噪聲場景。
滑動窗口優化
結合曆史數據窗口進行批量優化，如SLAM（同步定位與建圖）。
狀态估計通常建模為：
$$
begin{aligned}
xk &= f(x{k-1}, u_k) + w_k quad &text{(狀态方程)}
z_k &= h(x_k) + v_k quad &text{(觀測方程)}
end{aligned}
$$
其中，(x_k)為狀态，(u_k)為控制輸入，(z_k)為觀測值，(w_k)和(v_k)為噪聲。
狀态估計是自動化系統實現感知、決策和控制的基礎技術，直接影響系統精度與可靠性。
gossipinteractauthoritativeproductivityneuralgiaconsistentlyoverstepphylacticreadableconception ratedirect relationgetting dressedhave faithpercussion drillingresultant forceretrograde amnesiasoccer fieldstable conditiontrade surplusupper atmosphereaerohydrousanthropokineticscurvometerdicryldyssebaceagangliopathygermaniteimpassablyJahLucina