kalman濾波原理及程序(手冊(cè))(編輯修改稿)
2025-07-22 07:02 本頁(yè)面
【文章內(nèi)容簡(jiǎn)介】 去就是各個(gè)時(shí)刻EKF對(duì)非線性系統(tǒng)的處理過(guò)程。其他參數(shù)設(shè)置請(qǐng)查看源程序，仿真以上系統(tǒng)得到狀態(tài)濾波結(jié)果，如圖321所示，濾波后的狀態(tài)與真值之間的偏差如圖圖322所示。 圖321 EKF濾波處理后的狀態(tài)與真值對(duì)比 圖322 偏差分析EKF一維非線性系統(tǒng)仿真程序%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% 函數(shù)功能：一維非線性系統(tǒng)擴(kuò)展Kalman濾波問(wèn)題% 狀態(tài)函數(shù)：X(k+1)=(k)+(k)/(1+X(k)^2)+8cos() +w(k)% 觀測(cè)方程：Z（k）=X(k)^2/20 +v(k)%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%function EKF_for_One_Div_UnLine_System% 初始化T=50。 % 總時(shí)間Q=10。R=1。% 產(chǎn)生過(guò)程噪聲w=sqrt(Q)*randn(1,T)。% 產(chǎn)生觀測(cè)噪聲v=sqrt(R)*randn(1,T)?！摹KF在純方位尋的導(dǎo)彈制導(dǎo)中的應(yīng)用例子：考慮一個(gè)在三維平面xyz內(nèi)運(yùn)動(dòng)的質(zhì)點(diǎn)M，其在某一時(shí)刻k的位置、速度和加速度可用矢量可以表示為：質(zhì)點(diǎn)M可以在三維空間內(nèi)做任何運(yùn)動(dòng)，同時(shí)假設(shè)三個(gè)xyz方向上運(yùn)動(dòng)具有加性系統(tǒng)噪聲，則在笛卡爾坐標(biāo)系下該質(zhì)點(diǎn)的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)方程為：通常情況下，上述方程為線性的，即能表示為以下方式，其中，為測(cè)量周期，也叫掃描周期，采樣時(shí)間間隔等。動(dòng)態(tài)噪聲為而且，是高斯型白色隨機(jī)向量序列。現(xiàn)在考慮一個(gè)帶有觀測(cè)器的飛行中的導(dǎo)彈，可以假設(shè)為質(zhì)點(diǎn)M，對(duì)移動(dòng)的目標(biāo)進(jìn)行觀測(cè)，如下圖所示，導(dǎo)彈與目標(biāo)的相對(duì)位置依然可用xyz表示，那么，導(dǎo)彈對(duì)目標(biāo)純方位角觀測(cè)，主要是俯仰角和水平方向偏向角，實(shí)際測(cè)量中雷達(dá)具有加性測(cè)量噪聲，則在笛卡爾坐標(biāo)系下，觀測(cè)方程為式中，為測(cè)量噪聲，他也是高斯型白色隨機(jī)向量序列，而且，對(duì)于，其定義為其中，顯然在笛卡爾坐標(biāo)系下，該模型運(yùn)動(dòng)觀測(cè)方程為非線性的。仿真結(jié)果為： 軌跡跟蹤圖 位置誤差 速度誤差 加速度誤差尋的制導(dǎo)matlab仿真程序%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% 程序說(shuō)明：目標(biāo)跟蹤程序，實(shí)現(xiàn)運(yùn)動(dòng)彈頭對(duì)運(yùn)動(dòng)物體的三維跟蹤，主函數(shù)% 狀態(tài)方程： x(t)=Ax(t1)+Bu(t1)+w(t）% 參考資料：《尋的導(dǎo)彈新型導(dǎo)引》%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
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