ScholarGate
المساعد
Machine learningNonlinear Estimation

مرشح كالمان الموسع

مرشح كالمان الموسع (EKF) هو التعميم غير الخطي لمرشح كالمان، حيث يوسع خوارزمية تقدير الحالة الخطية لتشمل الأنظمة غير الخطية من خلال التقريب الخطي المحلي. تم تطوير مرشح EKF بواسطة بوكي في أوائل الستينيات، وأصبح الأداة الأساسية لتقدير الحالة في الأنظمة غير الخطية عبر مجالات الروبوتات والفضاء والملاحة، مما يتيح المعالجة في الوقت الفعلي للقياسات المشوشة من أجهزة الاستشعار والديناميكيات غير الخطية.

افتح في MethodMindقريبًافيديوقريبًاتنزيل الشرائح

اقرأ الطريقة كاملة

للأعضاء فقط

سجّل الدخول بحساب مجاني لقراءة هذا القسم.

تسجيل الدخول

خريطة المناهج

محيط المناهج ذات الصلة — اختر عقدةً للاستكشاف.

المصادر

  1. Bucy, R. S. (1961). A linear approximation to the solution of nonlinear filtering equations. Technical Report No. 32-486, Jet Propulsion Laboratory. link
  2. Bar-Shalom, Y., Li, X. R., & Kirubarajan, T. (2001). Estimation with Applications to Tracking and Navigation. Wiley-Interscience. DOI: 10.1002/0471221279
  3. Welch, G., & Bishop, G. (2006). An Introduction to the Kalman Filter. UNC-CH Technical Report. link

كيف تستشهد بهذه الصفحة

ScholarGate. (2026, June 3). Extended Kalman Filter. ScholarGate. https://scholargate.app/ar/control-theory/extended-kalman-filter

أيُّ منهج؟

ضع هذا المنهج إلى جانب أقرب نظائره واقرأهما جنباً إلى جنب — المكتبة تضع الكتب على الطاولة، والاختيار لك.

قارن جنباً إلى جنب

يُستشهد بها في

ScholarGateExtended Kalman Filter (Extended Kalman Filter). استُرجع بتاريخ 2026-06-15 من https://scholargate.app/ar/control-theory/extended-kalman-filter · مجموعة البيانات: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026