卡爾曼濾波增益綜述報告-在線瀏覽
2024-08-30 12:17本頁面
【正文】 n Filter是一個高效的遞歸濾波器，它可以實現(xiàn)從一系列的噪聲測量中，估計動態(tài)系統(tǒng)的狀態(tài)。廣泛應用于包含Radar、計算機視覺在內的等工程應用領域，在控制理論和控制系統(tǒng)工程中也是一個非常重要的課題。由卡爾曼濾波增益可以更深入的理解卡爾曼濾波，把它更好地應用于實際中。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。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。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。 卡爾曼濾波器用于估計離散時間過程的狀態(tài)變量 。假設它們?yōu)橄嗷オ毩ⅲ龖B(tài)分布的白色噪聲： p(w) ～ N(0, Q), p(v) ～ N(0, R). 實際系統(tǒng)中， 過程激勵噪聲協(xié)方差矩陣 Q 和觀測噪聲協(xié)方差矩陣 R 可能會隨每次迭代計算而變化。當控制函數(shù) 或過程激勵噪聲為零時， n n階增益矩陣 A 將上一時刻 k ? 1 的狀態(tài)線性映射到當前時刻 k 的狀態(tài)。 n l階矩陣 B 代表可選的控制輸入 的增益。實際中 H 可能隨時間變化，但在這兒假設為常數(shù)。定義 為已知測量變量 時第 k 步的后驗狀態(tài)估計。 被稱為測量過程的革新或殘余。殘余為零表明二者完全吻合?？梢酝ㄟ^以下步驟計算 K ：，求得期望后， 對K
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