卡爾曼濾波器及其簡matlab仿真-展示頁
2025-06-29 05:38本頁面
【正文】 重合，航海長需要通過分析和判斷選擇一個可靠的船位，作為船艦當前的位置?？柭f推算法大大減少了濾波裝置的存儲量和計算量，并且突破了平穩(wěn)隨機過程的限制，使卡爾曼濾波器適用于對時變信號的實時處理。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。算法根據(jù)建立的系統(tǒng)方程和觀測方程對需要處理的信號做出滿足最小均方誤差的估計。Problems（線性濾波與預測問題的新方法），在這篇文章里一種克服了維納濾波缺點的新方法被提出來，這就是我們今天稱之為卡爾曼濾波的方法。andLinearApproach1960年卡爾曼發(fā)表了用遞歸方法解決離散數(shù)據(jù)線性濾波問題的論文A人們對于隨機信號干擾下的有用信號不能“確知”，只能“估計”。但在許多應用場合，需要直接進行時域濾波，從帶噪聲的信號中提取有用信號?？柭鼮V波器及其簡matlab仿真一、 卡爾曼濾波的起源談到信號的分析與處理，就離不開濾波兩個字。通常，信號的頻譜處于有限的頻率范圍內(nèi)，而噪聲的頻譜則散布在很廣的頻率范圍內(nèi)，為了消除噪聲，可以進行頻域濾波。雖然這樣的過程其實也算是對信號的濾波，但其所依據(jù)的理論，即針對隨機信號的估計理論，是自成體系的。為了“估計”，要事先確定某種準則以評定估計的好壞程度。NewtoFilteringPrediction卡爾曼濾波應用廣泛且功能強大，它可以估計信號的過去和當前狀態(tài)甚至能估計將來的狀態(tài)即使并不知道模型的確切性質(zhì)。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。它的廣泛應用已經(jīng)超過30年，包括機器人導航，控制，傳感器數(shù)據(jù)融合甚至在軍事方面的雷達系統(tǒng)以及導彈追蹤等等?？柭鼮V波不要求保存過去的測量數(shù)據(jù)，當新的數(shù)據(jù)到來時，根據(jù)新的數(shù)據(jù)和前一時刻的儲值的估計，借助于系統(tǒng)本身的狀態(tài)轉(zhuǎn)移方程，按照一套遞推公式，即可算出新的估值。二、 卡爾曼濾波的原理卡爾曼濾波思想的來源是在海圖作業(yè)中，航海長通常以前一時刻的船位為基準，根據(jù)航向、船速和海流等一系列因素推算下一個船位，但是他并不輕易認為船位就一定在推算船位上，還要選擇適當?shù)姆椒?，通過儀器得到另一個
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