【摘 要】
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状态空间模型(简称SSM)是一类应用很广的模型,可以解决许多统计问题.而Kalman滤波则是状态空间模型建模的有力工具.线性高斯的状态空间模型已经有比较完善的理论,近年来也得
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状态空间模型(简称SSM)是一类应用很广的模型,可以解决许多统计问题.而Kalman滤波则是状态空间模型建模的有力工具.线性高斯的状态空间模型已经有比较完善的理论,近年来也得到了广泛应用.该论文的第一章对这方面的进展和应用作一论述,主要是从实际应用角度详细给出了算法和算法的推导.手机定位问题涉及到很多实际的技术问题和统计数据分析问题,我们与有关单位合作进行了大量的数据测量和方法验证,用非参数回归和贝叶斯后验估计对固定位置的手机定位得到了初步满意的结果.对于移动手机实时定位问题,我们提出一个非线性的状态空间模型来描述手机位置和观测信号之间的关系,并提出一种Monte Carlo滤波方法用于估计手机位置.这种方法已经得到了初步的验证.此两种手机定位方法都是我们独创提出的.在论文第二章我们将详细叙述手机定位的有关问题并给出现阶段的结果.
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