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卡爾曼濾波原理,如何理解無跡卡爾曼濾波

來源:整理 時間:2024-11-16 18:42:02 編輯:智能門戶 手機(jī)版

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1,如何理解無跡卡爾曼濾波

卡爾曼濾波在對離散線性系統(tǒng)進(jìn)行最優(yōu)化的時候用到系統(tǒng)的預(yù)測方程和測量方程,但是只考慮了最簡單的線性關(guān)系,即系統(tǒng)預(yù)測方程線性化,由于變量的均值和方差只能進(jìn)行線性運(yùn)算,
卡爾曼濾波在對離散線性系統(tǒng)進(jìn)行最優(yōu)化的時候用到系統(tǒng)的預(yù)測方程和測量方程,但是只考慮了最簡單的線性關(guān)系,即系統(tǒng)預(yù)測方程線性化,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)測方程非線性化的時候該怎樣計算預(yù)測值的方差呢?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)計近似化的方法來計算方差和均值。

如何理解無跡卡爾曼濾波

2,卡爾曼濾波

該算法的特點(diǎn)是計算精度與事先根據(jù)統(tǒng)計估計出的噪聲、協(xié)方差矩陣有關(guān),其計算速度與狀態(tài)方程中含有的諧波次數(shù)有關(guān)。因此為了提高速度與精度也要與前置低通濾波器相配合以降低狀態(tài)方程的維數(shù)。 由于配變處于配電網(wǎng)的終端,離用戶最近,所以低壓側(cè)的線路中含有大量的非周期分量和諧波量。從上述分析可得出,當(dāng)信號中存在衰減直流分量時,半波傅氏算法的誤差非常大,全周傅氏算法誤差較小,差分全周傅氏算法與并聯(lián)補(bǔ)償傅氏算法的誤差要小的多。對遞推最小二乘法和卡爾曼算法來說,狀態(tài)數(shù)越多,精度越高,但是計算時間成倍增加,尤其是卡爾曼算法,因?yàn)閠tu涉及到對諧波的估計,所以遞推最小二乘法和卡爾曼算法難以滿足ttu實(shí)時性的要求。綜合以上分析可知,對ttu而言,差分法和并聯(lián)補(bǔ)償法是兼顧速度與精度的有效算法,其中差分法速度較并聯(lián)補(bǔ)償法快,而誤差稍大。實(shí)際工程可根據(jù)功能要求予以取舍。

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)輸入輸出觀測數(shù)據(jù),對系統(tǒng)狀態(tài)進(jìn)行最優(yōu)估計的算法。由于觀測數(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。卡爾曼在NASA埃姆斯研究中心訪問時,發(fā)現(xiàn)他的方法對于解決阿波羅計劃的軌道預(yù)測很有用,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濾波在測量方差已知的情況下能夠從一系列存在測量噪聲的數(shù)據(jù)中,估計動態(tài)系統(tǒng)的狀態(tài). 由于, 它便于計算機(jī)編程實(shí)現(xiàn), 并能夠?qū)ΜF(xiàn)場采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時的更新和處理, 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“optimal recursive data processing algorithm(最優(yōu)化自回歸數(shù)據(jù)處理算法)”。對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)用于計算機(jī)圖像處理,例如頭臉識別,圖像分割,圖像邊緣檢測等等。

卡爾曼濾波公式 是什么啊

4,什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)展和評價標(biāo)準(zhǔn)。第2章對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章討論無序量測條件下的濾波方法,提出了一種基于不敏變換的無序量測融合算法。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,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、自動化、計算機(jī)應(yīng)用、控制科學(xué)與工程、信號處理、導(dǎo)航與制導(dǎo)等相關(guān)專業(yè)高年級本科生和研究生,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,為防止檢測到偽目標(biāo),首先要對輸入的圖像進(jìn)行濾波,簡單的有中值均值濾波。1.對視頻序列采用背景差分或幀間差分就可以得到運(yùn)動區(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,直接找一個空幀(沒有運(yùn)動目標(biāo))當(dāng)背景就ok了,差分后就有了運(yùn)動區(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出了運(yùn)動區(qū)域,按你的檢測出來是要給邊邊畫圈,這個在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)改變成一個同像素值就行了,這樣檢測就完了。3.跟蹤,首先得找到目標(biāo)的中心,因?yàn)槟繕?biāo)不只是一個像素,必須有一個中心來表示它的坐標(biāo)位置,這個方法自己想啦,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)成信號序列,用kalman濾波,邊檢測邊濾波,kalman主要記住那5個公式,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)于每幀都檢測出兩個目標(biāo),你要知道最新一幀中的每個分別對應(yīng)的是前邊幀的哪個目標(biāo)。上邊這些給你一個大體的思路,你根據(jù)自己的任務(wù)選擇做哪些工作,這個題目不難的,要有信心
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