基于渐近平稳过程的修正扩展卡尔曼滤波算法.pdf
文本预览下载声明
显示全部
文档详情
相似文档
-
基于扩展卡尔曼滤波算法的梯度VAD技术.pptx
基于扩展卡尔曼滤波算法的梯度VAD技术主讲人：
目录01扩展卡尔曼滤波算法02梯度VAD技术概述03技术结合优势04技术实现细节05技术挑战与展望06相关研究与应用
扩展卡尔曼滤波算法01
算法原理扩展卡尔曼滤波通过线性化非线性函数，更新状态估计，提高预测准确性。状态估计更新在扩展卡尔曼滤波中，雅可比矩阵用于描述非线性函数对状态变量的局部线性近似。雅可比矩阵应用算法利用观测数据修正误差协方差，以反映系统状态的不确定性。误差协方差修正
应用领域扩展卡尔曼滤波算法在航天导航中用于轨道预测和定位，确保航天器精确飞行。航天导航系统金融领域利用扩展卡尔曼滤波处理时间序列数据，进行风险评估和资产定价。金融
-
扩展卡尔曼滤波.pdf
最优估计
扩展卡尔曼滤波
一EKF基本思想
二EKF时间更新
三EKF量测更新
3
一、EKF基本思想
ØEKF方法思想：
EKF的基本思想是对后验密度进行高斯逼近，
px|z;Nx|x,Pˆ
k1:kkk|kk|k
即在EKF中通过泰勒级数展开对非线性进行逼
近。
Ø注意事项：
•EKF是最小方差准则下的次优滤波器，其性能依
赖于局部非线性度。
•EKF适用于高斯平滑系统，不能用于本质非线性
及强非线性系统。
3
一、EKF基本思想
Ø线性化原理：
(n)
f(x)2f(x)n
f(x)f(x)f(x)(xx)0(xx)0(xx)
00000
2!n!
在一
-
卡尔曼滤波算法.ppt
卡尔曼滤波算法及推导 1、kalman滤波问题 考虑一离散时间的动态系统，它由描述状态向量的过程方程和描述观测向量的观测方程共同表示。 （1）、过程方程 式中，M 1向量x(n)表示系统在离散时间n的状态向量，它是不可观测的；M M矩阵F（n+1,n）成为状态转移矩阵，描述动态系统在时间n的状态到n+1的状态之间的转移，应为已知。而M 1向量 为过程噪声向量，它描述状态转移中间的加性噪声或误差。 1、kalman滤波问题 （1）、观测方程 式中，N 1向量y(n)
-
基于高阶神经网络扩展卡尔曼滤波器算法非线性动 ….pdf
维普资讯
第32卷 第 2期 哈 尔 滨 工 业 大 学 学 报 V 32．№ ．2
2000年 4月 JOURNALOFHARBIN INs1TrLrrEOFTECHNOLOGY Apr． 2000
文章编号 ：03
-
基于乘性扩展卡尔曼滤波的微小卫星姿态测量算法.pptx
基于乘性扩展卡尔曼滤波的微小卫星姿态测量算法汇报人：2024-01-07
引言乘性扩展卡尔曼滤波算法基础基于乘性扩展卡尔曼滤波的微小卫星姿态测量算法设计算法仿真与验证结论与展望目录
01引言
03扩展卡尔曼滤波算法能够处理非线性系统，适用于微小卫星的复杂姿态运动模型。01微小卫星在航天领域的应用日益广泛，其姿态测量精度对于任务成功至关重要。02卡尔曼滤波作为一种高效的数据处理方法，在微小卫星姿态测量中具有重要应用价值。研究背景与意义
国内外研究现状国外在卡尔曼滤波算法及其在微小卫星姿态测量中的应用方面取得了一系列成果。国内在该领域的研究起步较晚，但近年来发展迅速，取得了一系列重要进展。
本研究
-
基于扩展卡尔曼滤波的运动物体跟踪.doc
基于扩展卡尔曼滤波的运动物体跟踪
耿沛，苏小龙
（中国矿业大学计算机学院，江苏 徐州 221116）
5 摘要：卡尔曼滤波是一种线性最优估计方法，但是实际有很多非高斯分布模型需要观测。本 文研究的扩展卡尔曼滤波就很好的解决这一问题，大大提高了卡尔曼滤波的适应性。本文首 先介绍了扩展卡尔曼滤波的原理和特点，然后将卡尔曼滤波应用到运动物体跟踪。最后通过 实验说明扩展卡尔曼滤波的优缺点。
关键词：扩展卡尔曼滤波；运动物体跟踪
10 中图分类号：TP37
Moving Object Tracking Based on Extended Kalman Filter
GENG Pei, SU Xiaol
-
卡尔曼滤波算法的程序实现和推导过程.doc
卡尔曼滤波算法的程序实现和推导过程
---蒋海林（QQ：280586940）匈牙利裔美国数学鲁道夫·卡尔曼（Rudolf Emil Kalman）///陀螺仪积分角度（先验估计）
Angle_Final = Angle_Final + (Gyro - Q_bias) * dt;
///先验估计误差协方差的微分
Pdot[0] = Q_angle - PP[0][1] - PP[1][0];
Pdot[1] = - PP[1][1];
Pdot[2] = - PP[1][1];
Pdot[3] = Q_gyro;
///先验估计误差协方差的积分
PP[0]
-
滤波算法：经典卡尔曼滤波.doc
滤波算法：经典卡尔曼滤波
卡尔曼滤波实质上就是基于观测值以及估计值二者的数据对真实值进行估计的过程。预测步骤如图1所示：
?图1 卡尔曼滤波原理流程图
假设我们能够得到被测物体的位置和速度的测量值，在已知上一时刻的最优估计值以及它的协方差矩阵?的条件下（初始值可以随意取，但协方差矩阵应为非0矩阵），则有
即：??(1)
而此时，(2)
?如果我们加入额外的控制量，比如加速度，此时
?则此时：
(3)
?同时，我们认为我们对系统的估计值并非完全准确，比如运动物体会突然打滑之类的，即存在一个协方差为的噪声干扰。因此，我们需要对?加上系统噪声来保证描述的完备性。综上，预测步骤的表达如下所示：
(4
-
ardupilot(EKF)扩展卡尔曼滤波.docx
ardu pilot(EKF)
ardu pilot(EKF) 扩展卡尔曼滤波
、初识卡尔曼滤波器
为了描述方便我从网上找了一张卡尔曼滤波器的 5大公式的图片。篇幅所
限，下图所示的是多维卡尔曼滤波器(因为 EKF2是多维扩展卡尔曼滤波器，所
以我们从多维说起)，为了跟好的理解卡尔曼滤波器可以百度一下，从一维开 始。
卡尔曼滤波器一时间更新和状态更新
P「十片
P「十片Q
A； =P, 屮 +R\
二 E + KJ片- Hx,)
PH卡H讥
这5个公式之外还有一个观测模型，根据你实际的观测量来确定，它的主 要作用是根据实际情况来求观测矩阵耳
因为卡尔曼滤波器是线性滤波器，状态转移矩阵 A
-
第3讲：卡尔曼滤波的扩展应用.pdf
随机非线性系统
的 Kalman 滤波
1 引言
最初的卡尔曼滤波理论只适用于线性系统，并且要求测量系统也必须
是线性的，但是，工程实践中所遇到的物理系统数学模型则往往是非线性
的，即系统方程是非线性的，或系统方程和测量方程均是非线性的。因此，
在卡尔曼滤波理论提出之后的十多年时间内，Bucy 、Sunahara 等人致力
于研究卡尔曼滤波理论在非线性系统和非线性测量情况下的推广，拓宽了
卡尔曼滤波理论的适用范围。
对于一般的非线性系统，在理论上还很难找到一种
-
自适应扩展卡尔曼滤波matlab.pdf
自适应扩展卡尔曼滤波matlab
自适应扩展卡尔曼滤波（AdaptiveExtendedKalmanFilter，
AEKF）是一种用于非线性系统状态估计的滤波算法。本文将
介绍AEKF算法的原理、步骤和实现方法，并结合MATLAB
编写代码进行演示。
一、扩展卡尔曼滤波原理
扩展卡尔曼滤波（ExtendedKalmanFilter，EKF）是一种用于
非线性系统状态估计的滤波算法。它通过使用线性化系统模型
的方式将非线性系统转换为线性系统，在每个时间步骤中用线
性卡尔曼滤波器进行状态估计。然而，EKF仅限于具有凸多
边形测量特性的问题，并且对线性化过程误差敏感。
为了解决这些问题，AEKF通
-
扩展卡尔曼滤波matlab程序.doc
文件一：：
% THIS PROGRAM IS FOR IMPLEMENTATION OF DISCRETE TIME PROCESS EXTENDED KALMAN FILTER
% FOR GAUSSIAN AND LINEAR STOCHASTIC DIFFERENCE EQUATION.
% By (R.C.R.C.R),SPLABS,MPL.
% (17 JULY 2005).
% Help by Aarthi Nadarajan is acknowledged.
% (drawback of EKF is when nonlinearity is high, we can exte
-
基于卡尔曼滤波的无线定位算法仿真.docx
题
目
基于卡尔曼滤波的无线定位算法仿真
PAGEIV
摘要
进入互联网时代后，科学技术和通信技术的发展实现了质的飞跃，人们对实时定位获得位置的要求也逐渐强烈。由于人们大多活动在室内，所以基于位置的室内定位是当前研究热点。
全文对室内无线定位进行研究，首先分析了无线定位技术的现状及发展趋势，然后对常用的室内无线定位技术进行了总结，分析了各自的优势和劣势。其次对室内定位方法进行分析，在分析的基础上选择了位置指纹的定位方法。
接着对位置指纹定位法进行具体论述，分别从原理、模型选取和特征匹配三个方面进行论述。分析出匹配算法由于数据量大以及外界因素干扰导致定位精度的降低，于是提出利用卡尔曼
-
基于卡尔曼滤波的明渠糙率算法研究.docx
基于卡尔曼滤波的明渠糙率算法研究
一、引言
在水利工程和环境保护中，明渠糙率的研究一直是关注的焦点。明渠糙率，也称为摩擦因子，直接影响到水流的流速和流量的准确测量，进而影响到水资源的管理和规划。因此，研究和优化明渠糙率算法显得尤为重要。本文提出了一种基于卡尔曼滤波的明渠糙率算法，以期望更精确地估算和预测明渠的糙率系数。
二、卡尔曼滤波算法概述
卡尔曼滤波是一种高效的递归滤波器，它能够实时处理各种噪声和干扰问题，以获得最佳的估计值。其基本思想是利用系统的状态方程和观测方程，以及已知的初始状态信息，通过递归的方式对系统状态进行最优估计。在明渠糙率算法中，卡尔曼滤波可以有效地处理由于环境变化、测量误
-
基于Matlab的卡尔曼滤波算法仿真.docx