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卡爾曼濾波器，卡爾曼濾波的形式

來源：整理 時(shí)間：2023-08-24 09:15:19 編輯：智能門戶 手機(jī)版

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1，卡爾曼濾波的形式

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。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。

卡爾曼濾波的形式

2，如何理解無跡卡爾曼濾波

卡爾曼濾波在對(duì)離散線性系統(tǒng)進(jìn)行最優(yōu)化的時(shí)候用到系統(tǒng)的預(yù)測(cè)方程和測(cè)量方程，但是只考慮了最簡(jiǎn)單的線性關(guān)系，即系統(tǒng)預(yù)測(cè)方程線性化，由于變量的均值和方差只能進(jìn)行線性運(yùn)算，
卡爾曼濾波在對(duì)離散線性系統(tǒng)進(jìn)行最優(yōu)化的時(shí)候用到系統(tǒng)的預(yù)測(cè)方程和測(cè)量方程，但是只考慮了最簡(jiǎn)單的線性關(guān)系，即系統(tǒng)預(yù)測(cè)方程線性化，由于變量的均值和方差只能進(jìn)行線性運(yùn)算，那么當(dāng)系統(tǒng)預(yù)測(cè)方程非線性化的時(shí)候該怎樣計(jì)算預(yù)測(cè)值的方差呢？ukf(無味濾波器)就是為了研究解決這種非線性關(guān)系的。ukf（無味濾波器）舍棄了在解決非線性化時(shí)采用將系統(tǒng)方程線性化的思路，轉(zhuǎn)而采用通過概率統(tǒng)計(jì)近似化的方法來計(jì)算方差和均值。

如何理解無跡卡爾曼濾波

3，卡爾曼濾波公式 是什么啊

卡爾曼濾波公式 X(k)=A X(k-1)+B U(k)+W(k)卡爾曼濾波（Kalman filtering）一種利用線性系統(tǒng)狀態(tài)方程，通過系統(tǒng)輸入輸出觀測(cè)數(shù)據(jù)，對(duì)系統(tǒng)狀態(tài)進(jìn)行最優(yōu)估計(jì)的算法。由于觀測(cè)數(shù)據(jù)中包括系統(tǒng)中的噪聲和干擾的影響，所以最優(yōu)估計(jì)也可看作是濾波過程。斯坦利·施密特(Stanley Schmidt)首次實(shí)現(xiàn)了卡爾曼濾波器?？柭贜ASA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。數(shù)據(jù)濾波是去除噪聲還原真實(shí)數(shù)據(jù)的一種數(shù)據(jù)處理技術(shù), Kalman濾波在測(cè)量方差已知的情況下能夠從一系列存在測(cè)量噪聲的數(shù)據(jù)中，估計(jì)動(dòng)態(tài)系統(tǒng)的狀態(tài). 由于, 它便于計(jì)算機(jī)編程實(shí)現(xiàn), 并能夠?qū)ΜF(xiàn)場(chǎng)采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)的更新和處理, Kalman濾波是目前應(yīng)用最為廣泛的濾波方法, 在通信, 導(dǎo)航, 制導(dǎo)與控制等多領(lǐng)域得到了較好的應(yīng)用.
卡爾曼濾波器是一個(gè)“optimal recursive data processing algorithm（最優(yōu)化自回歸數(shù)據(jù)處理算法）”。對(duì)于解決很大部分的問題，他是最優(yōu)，效率最高甚至是最有用的。他的廣泛應(yīng)用已經(jīng)超過30年，包括機(jī)器人導(dǎo)航，控制，傳感器數(shù)據(jù)融合甚至在軍事方面的雷達(dá)系統(tǒng)以及導(dǎo)彈追蹤等等。近年來更被應(yīng)用于計(jì)算機(jī)圖像處理，例如頭臉識(shí)別，圖像分割，圖像邊緣檢測(cè)等等。

卡爾曼濾波公式 是什么啊

4，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.

5，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.

6，什么是什么是卡爾曼濾波目標(biāo)跟蹤 完美

目標(biāo)跟蹤系統(tǒng)中的濾波方法》共分10章。第1章介紹了濾波方法在目標(biāo)跟蹤系統(tǒng)中的地位和作用，以及濾波方法的研究進(jìn)展和評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)。第2章對(duì)卡爾曼濾波和與卡爾曼濾波相關(guān)的非線性濾波算法做了論述。第3章介紹粒子濾波，包括序貫重要性重采樣粒子濾波、輔助粒子濾波、正則化粒子濾波、擴(kuò)展卡爾曼粒子濾波、高斯和粒子濾波、邊緣粒子濾波等。第4章論述等式狀態(tài)約束條件下的濾波算法，提出了一種線性等式狀態(tài)約束條件下的粒子濾波算法和一種迭代收縮非線性狀態(tài)約束條件下的濾波算法。第5章討論自適應(yīng)卡爾曼濾波，提出了一種雙重迭代變分貝葉斯自適應(yīng)卡爾曼濾波算法及其融合方法。第6章討論無序量測(cè)條件下的濾波方法，提出了一種基于不敏變換的無序量測(cè)融合算法。第7章討論網(wǎng)絡(luò)丟包條件下的濾波方法，提出了一種非線性系統(tǒng)中具有丟包情況的濾波方法。第8章研究各類非線性濾波RTs平滑算法，并在此基礎(chǔ)上提出了一種RTs分段融合方法。第9章介紹了幾種非線性濾波算法在目標(biāo)跟蹤系統(tǒng)中的應(yīng)用實(shí)例。第10章是相關(guān)的數(shù)學(xué)預(yù)備知識(shí)，內(nèi)容涉及向量和矩陣、隨機(jī)變量、隨機(jī)向量和隨機(jī)過程。 《目標(biāo)跟蹤系統(tǒng)中的濾波方法》內(nèi)容屬于信息融合研究領(lǐng)域。針對(duì)多條件下目標(biāo)跟蹤系統(tǒng)中的濾波方法，本書結(jié)合近年來國(guó)內(nèi)外研究熱點(diǎn)進(jìn)行論述，內(nèi)容較為新穎。具體內(nèi)容包括：卡爾曼濾波和非線性系統(tǒng)濾波、粒子濾波、等式狀態(tài)約束條件下的濾波、自適應(yīng)卡爾曼濾波及其融合、無序量測(cè)條件下的濾波、網(wǎng)絡(luò)丟包條件下的濾波、RTS平滑及其分段融合以及非線性濾波算法在目標(biāo)跟蹤中的應(yīng)用等?！赌繕?biāo)跟蹤系統(tǒng)中的濾波方法》可供電子信息、自動(dòng)化、計(jì)算機(jī)應(yīng)用、控制科學(xué)與工程、信號(hào)處理、導(dǎo)航與制導(dǎo)等相關(guān)專業(yè)高年級(jí)本科生和研究生，以及相關(guān)領(lǐng)域的工程技術(shù)人員和研究人員參考。
在cnki上下篇kalman目標(biāo)跟蹤的碩士論文吧，很多的，當(dāng)然期刊也可以，不過一般情況下碩士論文講的能詳細(xì)點(diǎn)，然后找準(zhǔn)一篇仔細(xì)研讀，這樣子基本上理論就沒啥問題了，編程就用matlab，用c很麻煩，很多算法都沒有得自己從頭編，matlab集成了很多的算法的，只要找出來調(diào)用就行了。這里給你說下kalman跟蹤的思路吧：0.如果你的視頻是實(shí)際錄得話，為防止檢測(cè)到偽目標(biāo)，首先要對(duì)輸入的圖像進(jìn)行濾波，簡(jiǎn)單的有中值均值濾波。1.對(duì)視頻序列采用背景差分或幀間差分就可以得到運(yùn)動(dòng)區(qū)域了，這里重點(diǎn)就是背景建模，如果嫌麻煩也就別看什么單高斯或多高斯的了，直接找一個(gè)空幀(沒有運(yùn)動(dòng)目標(biāo))當(dāng)背景就ok了，差分后就有了運(yùn)動(dòng)區(qū)域，然后二值化方便以后的處理。然后視有沒有陰影而進(jìn)行陰影去除的工作。2.上邊這步也就是檢測(cè)出了運(yùn)動(dòng)區(qū)域，按你的檢測(cè)出來是要給邊邊畫圈，這個(gè)在matlab上好好研究研究怎樣提取目標(biāo)邊緣的點(diǎn)，在原位圖圖上把邊緣的點(diǎn)改變成一個(gè)同像素值就行了，這樣檢測(cè)就完了。3.跟蹤，首先得找到目標(biāo)的中心，因?yàn)槟繕?biāo)不只是一個(gè)像素，必須有一個(gè)中心來表示它的坐標(biāo)位置，這個(gè)方法自己想啦，什么取均值求外接矩形中心啊都可以的，然后每一幀都這么做就有一系列的中心坐標(biāo)了。4.kalman，kalman的作用還是以濾波為主，相當(dāng)于把第三步的那些坐標(biāo)都當(dāng)成信號(hào)序列，用kalman濾波，邊檢測(cè)邊濾波，kalman主要記住那5個(gè)公式，知道它的遞推過程就基本能編出來了，至于濾波器參數(shù)就在參考文獻(xiàn)里找吧，編出來kalman部分的程序沒多少行的，別怕。5.如果是多目標(biāo)跟蹤的話就進(jìn)行目標(biāo)匹配的工作，相當(dāng)于每幀都檢測(cè)出兩個(gè)目標(biāo)，你要知道最新一幀中的每個(gè)分別對(duì)應(yīng)的是前邊幀的哪個(gè)目標(biāo)。上邊這些給你一個(gè)大體的思路，你根據(jù)自己的任務(wù)選擇做哪些工作，這個(gè)題目不難的，要有信心
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