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擴(kuò)展卡爾曼濾波，求matlab實(shí)現(xiàn)擴(kuò)展卡爾曼濾波的程序

來源：整理時(shí)間：2023-08-22 01:14:11 編輯：智能門戶手機(jī)版

本文目錄一覽

1，求matlab實(shí)現(xiàn)擴(kuò)展卡爾曼濾波的程序
2，擴(kuò)展卡爾曼濾波算法具體怎么用simulink搭建
3，無味卡爾曼濾波與擴(kuò)展卡爾曼濾波的具體區(qū)別以及算法
4，擴(kuò)展卡爾曼濾波如何進(jìn)行線性化
5，kalman濾波原理
6，Kalman濾波器的功能

1，求matlab實(shí)現(xiàn)擴(kuò)展卡爾曼濾波的程序

這里有一個(gè)toolbox，希望對(duì)你有幫助。http://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/loadFile.do?objectId=5377&objectType=file

求matlab實(shí)現(xiàn)擴(kuò)展卡爾曼濾波的程序

2，擴(kuò)展卡爾曼濾波算法具體怎么用simulink搭建

Block是NAND Flash中最大的操作單元，擦除可以按照block或page為單位完成，而編程/讀取是按照page為單位完成的

block是nand flash中最大的操作單元，擦除可以按照block或page為單位完成，而編程/讀取是按照page為單位完成的。所以，按照這樣的組織方式可以形成所謂的三類地址： -block address 塊地址 -page address 頁地址 -column address 列地址

擴(kuò)展卡爾曼濾波算法具體怎么用simulink搭建

3，無味卡爾曼濾波與擴(kuò)展卡爾曼濾波的具體區(qū)別以及算法

EKF是對(duì)非線性系統(tǒng)模型（方程）進(jìn)行的線性化近似，以利用KF算法進(jìn)行濾波估計(jì)。而UKF是對(duì)狀態(tài)的概率統(tǒng)計(jì)近似，即設(shè)計(jì)少量的σ點(diǎn)，由σ點(diǎn)經(jīng)由非線性函數(shù)的傳播，計(jì)算出隨機(jī)向量一、二階統(tǒng)計(jì)特性的傳播，對(duì)于高斯噪聲的假設(shè)，UKF能夠達(dá)到三階估計(jì)精度，而EKF只能達(dá)到二階精度，但其算法仍然是利用KF的算法?，F(xiàn)在國內(nèi)外的文獻(xiàn)大都是對(duì)UKF算法的改進(jìn)和應(yīng)用進(jìn)行論述，但對(duì)算法的穩(wěn)定性等沒有系統(tǒng)的論述。我了解得沈陽自動(dòng)化所做的這方面的工作很多。

% inputs:% y(:,t) - the observation at time t% a - the system matrix% c - the observation matrix % q - the system covariance % r - the observation covariance% init_x - the initial state (column) vector % init_v - the initial state covariance

無味卡爾曼濾波與擴(kuò)展卡爾曼濾波的具體區(qū)別以及算法

4，擴(kuò)展卡爾曼濾波如何進(jìn)行線性化

只要能寫出A，B，C，D四個(gè)矩陣，就是線性的了。如果系統(tǒng)是非線性的，那么你是沒有辦法把狀態(tài)空間表示成x=Ax+Bu, y=Cx+Du的形式的。線性化就是求這四個(gè)矩陣的近似值。以上論調(diào)僅供參考，你可以看看附件。另外，如果你的系統(tǒng)“非?！辈痪€性的話，你可以試試sigma point kalman filter。有問題可以給我發(fā)郵件，zengxin062121@163.com很抱歉，回答者上傳的附件已失效

擴(kuò)展卡爾曼濾波的線性化有兩個(gè)部分：狀態(tài)方程的線性化（一般在最優(yōu)估計(jì)點(diǎn)進(jìn)行線性化）和量測(cè)方程的線性化（一般在最優(yōu)預(yù)測(cè)點(diǎn)進(jìn)行線性化）。因?yàn)榭柭鼮V波估算出來的狀態(tài)總是有誤差的，特別是剛開始的時(shí)候，由于初值沒法給得很準(zhǔn)確，導(dǎo)致估計(jì)出來的狀態(tài)有誤差，那么線性化的點(diǎn)就不可能與實(shí)際點(diǎn)完全一致。

5，kalman濾波原理

卡爾曼(kalman)濾波卡爾曼濾波是一種高效率的遞歸濾波器(自回歸濾波器), 它能夠從一系列的不完全包含噪聲的測(cè)量(英文: measurement)中，估計(jì)動(dòng)態(tài)系統(tǒng)的狀態(tài)。應(yīng)用實(shí)例卡爾曼濾波的一個(gè)典型實(shí)例是從一組有限的，對(duì)物體位置的，包含噪聲的觀察序列預(yù)測(cè)出物體的坐標(biāo)位置及速度. 在很多工程應(yīng)用(雷達(dá), 計(jì)算機(jī)視覺)中都可以找到它的身影. 同時(shí)，卡爾曼濾波也是控制理論以及控制系統(tǒng)工程中的一個(gè)重要話題. 比如,在雷達(dá)中,人們感興趣的是跟蹤目標(biāo),但目標(biāo)的位置,速度, 加速度的測(cè)量值往往在任何時(shí)候都有噪聲. 卡爾曼濾波利用目標(biāo)的動(dòng)態(tài)信息,設(shè)法去掉噪聲的影響, 得到一個(gè)關(guān)于目標(biāo)位置的好的估計(jì)。這個(gè)估計(jì)可以是對(duì)當(dāng)前目標(biāo)位置的估計(jì)(濾波), 也可以是對(duì)于將來位置的估計(jì)(預(yù)測(cè))，也可以是對(duì)過去位置的估計(jì)(插值或平滑). 命名這種濾波方法以它的發(fā)明者魯?shù)婪?E.卡爾曼（Rudolf E. Kalman）命名. 雖然Peter Swerling實(shí)際上更早提出了一種類似的算法. 斯坦利.施密特(Stanley Schmidt)首次實(shí)現(xiàn)了卡爾曼濾波器. 卡爾曼在NASA埃姆斯研究中心訪問時(shí), 發(fā)現(xiàn)他的方法對(duì)于解決阿波羅計(jì)劃的軌道預(yù)測(cè)很有用, 后來阿波羅飛船的導(dǎo)航電腦使用了這種濾波器. 關(guān)于這種濾波器的論文由Swerling (1958), Kalman (1960)與 Kalman and Bucy (1961)發(fā)表. 目前,卡爾曼濾波已經(jīng)有很多不同的實(shí)現(xiàn). 卡爾曼最初提出的形式現(xiàn)在一般稱為簡(jiǎn)單卡爾曼濾波器.除此以外, 還有施密特?cái)U(kuò)展濾波器,信息濾波器以及很多Bierman, Thornton 開發(fā)的平方根濾波器的變種.也行最常見的卡爾曼濾波器是鎖相環(huán)，它在收音機(jī),計(jì)算機(jī)和幾乎任何視頻或通訊設(shè)備中廣泛存在.

6，Kalman濾波器的功能

爾曼濾波是一種高效率的遞歸濾波器(自回歸濾波器), 它能夠從一系列的不完全包含噪聲的測(cè)量(英文:measurement)中，估計(jì)動(dòng)態(tài)系統(tǒng)的狀態(tài)。應(yīng)用實(shí)例卡爾曼濾波的一個(gè)典型實(shí)例是從一組有限的，對(duì)物體位置的，包含噪聲的觀察序列預(yù)測(cè)出物體的坐標(biāo)位置及速度. 在很多工程應(yīng)用(雷達(dá), 計(jì)算機(jī)視覺)中都可以找到它的身影. 同時(shí)，卡爾曼濾波也是控制理論以及控制系統(tǒng)工程中的一個(gè)重要話題. 比如,在雷達(dá)中,人們感興趣的是跟蹤目標(biāo),但目標(biāo)的位置,速度,加速度的測(cè)量值往往在任何時(shí)候都有噪聲.卡爾曼濾波利用目標(biāo)的動(dòng)態(tài)信息,設(shè)法去掉噪聲的影響,得到一個(gè)關(guān)于目標(biāo)位置的好的估計(jì)。這個(gè)估計(jì)可以是對(duì)當(dāng)前目標(biāo)位置的估計(jì)(濾波),也可以是對(duì)于將來位置的估計(jì)(預(yù)測(cè))，也可以是對(duì)過去位置的估計(jì)(插值或平滑).

卡爾曼(kalman)濾波卡爾曼濾波是一種高效率的遞歸濾波器(自回歸濾波器), 它能夠從一系列的不完全包含噪聲的測(cè)量(英文:measurement)中，估計(jì)動(dòng)態(tài)系統(tǒng)的狀態(tài)。應(yīng)用實(shí)例卡爾曼濾波的一個(gè)典型實(shí)例是從一組有限的，對(duì)物體位置的，包含噪聲的觀察序列預(yù)測(cè)出物體的坐標(biāo)位置及速度. 在很多工程應(yīng)用(雷達(dá), 計(jì)算機(jī)視覺)中都可以找到它的身影. 同時(shí)，卡爾曼濾波也是控制理論以及控制系統(tǒng)工程中的一個(gè)重要話題. 比如,在雷達(dá)中,人們感興趣的是跟蹤目標(biāo),但目標(biāo)的位置,速度,加速度的測(cè)量值往往在任何時(shí)候都有噪聲.卡爾曼濾波利用目標(biāo)的動(dòng)態(tài)信息,設(shè)法去掉噪聲的影響,得到一個(gè)關(guān)于目標(biāo)位置的好的估計(jì)。這個(gè)估計(jì)可以是對(duì)當(dāng)前目標(biāo)位置的估計(jì)(濾波),也可以是對(duì)于將來位置的估計(jì)(預(yù)測(cè))，也可以是對(duì)過去位置的估計(jì)(插值或平滑). 命名這種濾波方法以它的發(fā)明者魯?shù)婪?e.卡爾曼（rudolf e. kalman）命名. 雖然peter swerling實(shí)際上更早提出了一種類似的算法. 斯坦利.施密特(stanley schmidt)首次實(shí)現(xiàn)了卡爾曼濾波器.卡爾曼在nasa埃姆斯研究中心訪問時(shí),發(fā)現(xiàn)他的方法對(duì)于解決阿波羅計(jì)劃的軌道預(yù)測(cè)很有用,后來阿波羅飛船的導(dǎo)航電腦使用了這種濾波器. 關(guān)于這種濾波器的論文由swerling (1958), kalman (1960)與 kalman and bucy (1961)發(fā)表. 目前,卡爾曼濾波已經(jīng)有很多不同的實(shí)現(xiàn).卡爾曼最初提出的形式現(xiàn)在一般稱為簡(jiǎn)單卡爾曼濾波器.除此以外,還有施密特?cái)U(kuò)展濾波器,信息濾波器以及很多bierman, thornton 開發(fā)的平方根濾波器的變種.也行最常見的卡爾曼濾波器是鎖相環(huán)，它在收音機(jī),計(jì)算機(jī)和幾乎任何視頻或通訊設(shè)備中廣泛存在.

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