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Kalman Filtering – Lecture-001 : Recursive Least Square Filtering

(주)모아소프트는 공식 블로그를 통해 모아소프트 교육사업부의 인기교육 ‘Kalman Filtering’ 강의자료를 공유해

‘지식공유’ 라는 교육사업부의 운영목적을 더욱 널리 알리고자합니다. 

 ‘Kalman Filtering’의 총 다섯개의 ​Lecture 중, 첫 번째 강의와 관련된 교육자료를 공유합니다.

(하단 첨부파일을 통해 전체 교육자료를 다운로드 받으시길 바랍니다.)

Lecture-001 -Recursive Least Square Filtering

Lecture-002 – Kalman Filtering Linear Models – Theory

Lecture-003 – Kalman Filtering Linear Models Some Examples

Lecture-004 – Nonlinear Kalman Filtering

Lecture-005 – Unscented Kalman Filtering 

Kalman Filtering an elementary  course
<Recursive Least Square Filter>

History

1955 – George Trimble at Glen L. Martin establish “RIAS”

  -Robert Bass ( under Solomon Lefschetz)

  -R.E Kalman

  -Richard E. Bellman

  -Richard Bucy

1958 – This group were funded by “Air Force Office of Scientific Research”

  -Kalman’s idea on “state-space form of optimal estimation” which was developed by Norbert Wiener and Andrei Kolmogorov in 1940. Bucy recognized “Wiener-Hopf eaquation for Wiener filter” is equivalent to nonlinear ODE studied by Riccati.

1960 – Kalman published “discrete time filter”

​1961 – Kennedy – Apollo Project announcement.

  -Stanley Schmidt implemented Kalman Filter in digital computer MIT won the NASA contract for Apollo. James E. Potter solved the problem of numerical performance of Riccati matrix( measurement covariance matrix ) by Cholesky factorization.

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