kalman濾波原理及程序(手冊)-展示頁
2025-07-04 07:02本頁面
【正文】 相信讀者可以通過學(xué)習(xí)本文通用的非線性系統(tǒng)，能快速掌握EKF和UKF濾波算法。Kalman濾波原理及仿真手冊KF/EKF/UKF原理+應(yīng)用實例+MATLAB程序本手冊的研究內(nèi)容主要有Kalman濾波，擴展Kalman濾波，無跡Kalman濾波等，包括理論介紹和MATLAB源程序兩部分。本手冊所介紹的線性濾波器，主要是Kalman濾波和αβ濾波，交互多模型Kalman濾波，這些算法的應(yīng)用領(lǐng)域主要有溫度測量、自由落體，GPS導(dǎo)航、石油地震勘探、視頻圖像中的目標(biāo)檢測和跟蹤。本文所涉及到的每一個應(yīng)用實例，都包含原理介紹和程序代碼（含詳細(xì)的中文注釋）。則目標(biāo)跟蹤的系統(tǒng)方程可以用式（）和（）表示， （249） （2410）其中，u,v為零均值的過程噪聲和觀測噪聲。為了便于理解，將狀態(tài)方程和觀測方程具體化：假定船舶在二維水平面上運動，初始位置為（100m,200m），水平運動速度為2m/s，垂直方向的運動速度為20 m/s，GPS接收機的掃描周期為T=1s，觀測噪聲的均值為0，方差為100。仿真得到以下結(jié)果：圖31 跟蹤軌跡圖 圖32 跟蹤誤差圖仿真程序%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% Kalman濾波在目標(biāo)跟蹤中的應(yīng)用實例%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%function Kalmanclc。T=1。 %總的采樣次數(shù)X=zeros(4,N)。% 目標(biāo)初始位置、速度Z=zeros(2,N)。 % 觀測初始化delta_w=1e2。 % 過程噪聲均值R=100*eye(2)。0,1,0,0。0,0,0,1]。0,0,1,0]。 圖261 下落的球 圖262 檢測下落的球 圖263 跟蹤下落的球那么對該質(zhì)點跟蹤，它的狀態(tài)為，狀態(tài)方程如下觀測方程為在這個過程中，前提是目標(biāo)檢測，一定要找到重心，與雷達(dá)目標(biāo)跟蹤中觀測目標(biāo)位置是一回事。 %清除所有內(nèi)存變量、圖形窗口% 計算背景圖片數(shù)目Imzero = zeros(240,320,3)。DATA/39。.jpg39。 Imzero = Im{i}+Imzero。[MR,MC,Dim] = size(Imback)。這些方程可分為兩類，一類是多項式方程，一種是非多項式方程。因此關(guān)于(311)和(322)是一個狀態(tài)和觀測都為非線性的一維系統(tǒng)。第一步：初始化初始狀態(tài)，協(xié)防差矩陣。其他參數(shù)設(shè)置請查看源程序，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。 % 總時間Q=10。% 產(chǎn)生過程噪聲w=s
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