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Separate-bias estimation with reduced-order Kalman filters

机译：降阶卡尔曼滤波器的独立偏置估计

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This paper presents the optimal two-stage Kalman filter for systems that involve noise-free observations and constant but unknown bias. Like the full-order separate-bias Kalman filter, this new filter provides an alternative to state vector augmentation and offers the same potential for improved numerical accuracy and reduced computational burden. When dealing with systems involving accurate, essentially noise-free measurements, this new filter offers an additional advantage, a reduction in filter order. The optimal separate-bias reduced order estimator involves a reduced order filter for estimating the state, the order equalling the number of states less the number of observations
机译：本文针对涉及无噪声观测和恒定但未知的偏差的系统，提出了最佳的两级卡尔曼滤波器。像全阶独立偏置卡尔曼滤波器一样，该新滤波器提供了状态向量增强的替代方法，并具有提高数值精度和减少计算负担的潜力。当处理涉及准确，基本无噪声的测量的系统时，这种新型滤波器具有另一个优势，即可以减少滤波器的阶数。最佳分离偏置降阶估计器包括一个降阶滤波器，用于估计状态，阶等于状态数减去观测数

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