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11.贝叶斯估计方法

11.1引言

在多传感器数据融合中，贝叶斯估计方法是一种基础且强大的工具，用于在不确定环境中对目标状态进行估计。贝叶斯估计方法的核心思想是通过先验概率和似然函数来更新后验概率，从而得到更精确的估计结果。本节将详细介绍贝叶斯估计的基本原理、应用场景以及具体实现方法，包括经典的贝叶斯滤波器和扩展卡尔曼滤波器（EKF）。

11.2贝叶斯估计的基本原理

11.2.1贝叶斯定理

贝叶斯定理是贝叶斯估计方法的数学基础。贝叶斯定理描述了如何在已知某些先验信息的情况下，根据新的观测数据更新概率分布。具体公式如下：

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