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扩展卡尔曼滤波算法——niewei120nuaaEKF 算法是在标准 Kalman 滤波算法的基础上发展起来的它的基本思想是:在滤波值附近应用泰勒展开算法将非线性系统展开对于二阶以上的高阶项全部都省去从而原系统就变成了一个线性系统再利用标准 Kalman 滤波算法的思想对系统线性化模型进行滤波滤波过程如下:其matlab程序如下:For t=1:N预测更新mu_ekfPred(t) =
卡尔曼滤波算法 卡尔曼滤波器是一个最优化自回归数据处理算法对于解决大部分的问题它是最优效率最高甚至是最有用的其广泛应用已经超过30年包括机器人导航控制传感器数据融合甚至在军事方面的雷达系统以及导弹追踪等近年来更被应用于计算机图像处理列入面部识别图像分割图像边缘检测等方面 卡尔曼滤波原理首先要引入一个离散控制过程的系统该系统可用
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第39卷 第8期
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卡尔曼滤波器 几个基本定义数学期望E(X)它是简单算术平均的一种推广类似加权平均其具体定义为:E(X) = X1p(X1) X2p(X2) …… Xnp(Xn) X1X2X3……Xn为这几个数 据p(X1)p(X2)p(X3)……p(Xn)为这几个数据的概率函数方差D(X)在概率论和数理统计中方差(英文Variance)用来度量随机变量和其数学期望(即均值)之间的偏离程度D(X)=E{
卡尔曼滤波卡尔曼滤波器是一种由卡尔曼(Kalman)提出的用于时变线性系统的递归滤波器这种滤波器是将过去的测量估计误差合并到新的测量误差中来估计将来的误差卡尔曼滤波的一个典型实例是从一组有限的包含噪声的对物体位置的观察序列(可能有偏差)预测出物体的位置的 HYPERLINK :baike.baiduview161356.htm t _blank 坐标及 HYPERLI
function [x V VV loglik] = kalman_filter(y A C Q R init_x init_V varargin) Kalman filter. [x V VV loglik] = kalman_filter(y A C Q R init_x init_V ...) INPUTS: y(:t) - the observation at time t
卡尔曼滤波1960年由Kalman和Bucy提出(空间技术的发展)是线性最小均方误差滤波把对信号的先验知识用信号的模型形式表示时域状态变量法递推形式的线性最小均方误差算法卡尔曼滤波建立在已知随机信号模型的基础上 它适用于时变非平稳随机序列动态估计.1卡尔曼滤波的基本概念一个实际的系统可用如下形式表示:设向量非平稳序列和用下面的动态方程描述: (4—33)是状态向量是观测向量
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