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kalman滤波器(Kalman滤波器从原理到实现)

发布时间:2023-06-03
阅读量:55

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什么是卡尔曼滤波器

1、卡尔曼(kalman)滤波卡尔曼滤波是一种高效率的递归滤波器(自回归滤波器), 它能够从一系列的不完全包含噪声的测量(英文:measurement)中,估计动态系统的状态。

2、卡尔曼滤波器是一个“optimal recursive data processing algorithm(最优化自回归数据处理算法)”。对于解决很大部分的问题,他是最优,效率最高甚至是最有用的。

3、卡尔曼滤波器是一个最优化自回归数据处理算法,应用广泛。使用卡尔曼滤波器可以组合GNSS和INS的测试结果,根据含有噪声的物体传感器测量值,预测出物体的位置坐标和速度。

4、简单来说,卡尔曼滤波器是一个“optimal recursive data processing algorithm(最优化自回归数据处理算法)”。对于解决很大部分的问题,他是最优,效率最高甚至是最有用的。

5、卡尔曼滤波(Kalman filtering)一种利用线性系统状态方程,通过系统输入输出观测数据,对系统状态进行最优估计的算法。由于观测数据中包括系统中的噪声和干扰的影响,所以最优估计也可看作是滤波过程。

卡尔曼滤波

1、将预测值和测量值进行结合,对系统状态进行最优估计的算法。

2、卡尔曼滤波原理是指一种利用线性系统状态方程,通过系统输入输出观测数据,对系统状态进行最优估计的算法。由于观测数据中包括系统中的噪声和干扰的影响,所以最优估计也可看作是滤波过程。

3、卡尔曼滤波一种利用线性系统状态方程,通过系统输入输出观测数据,对系统状态进行最优估计的算法。由于观测数据中包括系统中的噪声和干扰的影响,所以最优估计也可看作是滤波过程。

卡尔曼滤波器有什么作用?

卡尔曼滤波器是一种由卡尔曼提出的用于时变线性系统的递归滤波器。这个系统可用于包含正交状态变量的微分方程模型来描述,这种滤波器是将过去的测量估计误差合并到新的测量误差中来估计将来的误差。

卡尔曼滤波(Kalman filtering)一种利用线性系统状态方程,通过系统输入输出观测数据,对系统状态进行最优估计的算法。由于观测数据中包括系统中的噪声和干扰的影响,所以最优估计也可看作是滤波过程。

简单来说,卡尔曼滤波器是一个“optimal recursive data processing algorithm(最优化自回归数据处理算法)”。对于解决很大部分的问题,他是最优,效率最高甚至是最有用的。

卡尔曼滤波一种利用线性系统状态方程,通过系统输入输出观测数据,对系统状态进行最优估计的算法。由于观测数据中包括系统中的噪声和干扰的影响,所以最优估计也可看作是滤波过程。

卡尔曼滤波理解与实现

卡尔曼滤波(Kalman filtering)一种利用线性系统状态方程,通过系统输入输出观测数据,对系统状态进行最优估计的算法。由于观测数据中包括系统中的噪声和干扰的影响,所以最优估计也可看作是滤波过程。

由于它便于计算机编程实现,并能够对现场采集的数据进行实时的更新和处理,Kalman滤波是目前应用最为广泛的滤波方法,在通信,导航,制导与控制等多领域得到了较好的应用。卡尔曼滤波不要求信号和噪声都是平稳过程的假设条件。

为了可以更加容易的理解卡尔曼滤波器,这里会应用形象的描述方法来讲解,而不是像大多数参考书那样罗列一大堆的数学公式和数学符号。但是,他的5条公式是其核心内容。

卡尔曼滤波对于持续变化的系统是理想的选择。由于卡尔曼滤波除了记忆前一个状态而不需要保留其他的历史记忆信息,因此卡尔曼滤波具有轻量化的特点,运行速度非常快,非常适合处理实时的问题和嵌入式系统。

卡尔曼滤波中的真实值,测量值,预测值,估计值怎么区分?

测量方程必须有。原因:测量值未必一定是观测值。因为有些观测值无法用传感器直接测量得到。

真实值是不可接近的,只能依据最小均方误差使估计值尽可能的靠近真实值。 下面这段文字对卡尔曼的解释很形象,看看吧。

卡尔曼滤波是一个滤波算法,应用非常广泛,它是一种结合先验经验、测量更新的状态估计算法,卡尔曼滤波器是在估计线性系统状态的过程中,以最小均方误差为目的而推导出的几个递推数学等式。卡尔曼过程中要用到的概念。

从推导结果中我们不难看出,估计值和实际值的误差随时间呈指数形式变化,当(F-KH)1时,随着时间的推移,会无限趋近于零,也就是意味着估计值和实际值相吻合。这就是为什么卡尔曼滤波器可以完美预测出目标状态值的原理。

式子1,2就是卡尔曼滤波器5个公式当中的前两个,也就是对系统的预测。现在我们有了现在状态的预测结果,然后我们再收集现在状态的测量值。

将预测值和测量值进行结合,对系统状态进行最优估计的算法。

关键词:自回归滤波器 回归滤波器 传感器

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