最优估计方法

最优估计方法（optimal estimation method），工学-控制科学与工程-导航-〔导航术语〕-〔导航算法〕-最优估计方法，在考虑随机干扰情况下，依据给定准则对参数或状态进行最优化估计的方法。最优估计是相对估计准则而言的，对于相同问题，采用不同估计准则，并不能保证可以获得相同的估计结果。因最优估计方法与滤波处理在物理意义上的近似，具体估计方法通常以滤波算法命名，如卡尔曼滤波（Kalman filter; KF）。最优估计方法根据不同角度有不同的分类，主要有以下方法。从估计对象的函数形式角度出发，最优估计方法可以被分为线性估计方法与非线性估计方法；从噪声统计特性角度出发，可以分为高斯噪声估计方法与非高斯噪声估计方法；从估计的计算依据及利用方法角度出发，可以分为预测、滤波、平滑等3类方法；从估计算法的自适应能力角度出发，可以分为无参数自动调整能力的标准滤波估计方法，以及能够依据实际情况进行调整的自适应滤波估计方法。基本估计准则包括最小方差估计、线性最小方差估计、最大似然估计、极大验后估计、最小二乘法、贝叶斯估计、鲁棒估计等，因估计问题的不同，每种估计准则会有不同的实现算法。