本文证明该方法对 IMU 的系统误差的估计是线性无偏最小方差估计 (LUMV)。这种新方法可以提供天线相位中必(APC) 位 置的短期(高频) 和长其(低频) 的精确测量, 从而满足高 分辩力机载SAR 的要求。
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线性无偏最小方差估计与最优加权最小二乘估计是线性模型下两种最常用的估计方法。
The linear unbiased minimum variance estimate and the optimally weighted least squares estimate are two of the most popular estimation methods for a linear model.
在给定的线性模型下，讨论了最优加权最小二乘估计与线性无偏最小方差估计性能比较。
The discussion on the property comparison between optimally weighted LS estimate and linear unbiased minimum variance estimate for a linear model is presented.
在线性无偏最小方差估计准则下，推导出了该离散化后所得系统的全局最优递推状态估计算法。
In the sense of linear unbiased minimum variance estimation, a global optimal recursive state estimation algorithm for this discretized linear system is proposed.
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