卡爾曼濾波增益綜述報告-文庫吧資料
2025-07-26 12:17本頁面
【正文】 估計的協(xié)方差： ： 先驗估計 和加權的測量變量及其預測 H之差的線性組合構成了后驗狀態(tài)估計 。定義 （ ? 代表先驗， ?代表估計）為在已知第 k 步以前狀態(tài)情況下第 k 步的先驗狀態(tài)估計。 m n 階矩陣 H 表示狀態(tài)變量 對測量變量的增益。實際中 A 可能隨時間變化，但在這兒假設為常數(shù)。但在這兒我們假設它們是常數(shù)。 這個離散時間過程由以下離散隨機差分方程描述： 定義觀測變量，的量測方程： 隨機信號和分別表示過程激勵噪聲和觀測噪聲。近年來更被應用于計算機圖像處理，例如頭臉識別，圖像分割，圖像邊緣檢測等等。對于解決很大部分的問題，它是最優(yōu)，效率最高甚至是最有用的。其基本思想是以最小均方誤差為最佳估計準則，采用信號與噪聲的狀態(tài)空間模型利用前一時刻的估計值和當前時刻的觀測值來更新對狀態(tài)變量的估計，求出當前時刻的估計值。Abstract:Kalman Filter is an efficient recursive filter,it can achieve the task that estimates the dynamic state of the system from a series of noise widely be used in Radar, puter vision, include other engineering applicatio
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