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卡尔曼滤波

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标签: 卡尔曼人工智能算法

书名:卡尔曼滤波及其实时应用 第四版 CHARLES K.CHUI      

清华大学出版社

应用数学译丛

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3.2 另一种扩展卡尔曼滤波表示 无论状态方程或者测量方程是非线性的,都需要使用扩展卡尔曼滤波方法。这种方法就是对非线性方程进行线性化。 非线性系统的状态方程为(忽略系统输入):X (k +1) = f (k, X (k)) +V(k)测量方程为;z(k) = h(k, X (k)) +W (k) 一阶泰勒展开线性化的扩展卡尔曼滤波的迭代公式为: 对于更新协方差,使用式(7)是对任何增
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3.3 线性化 EKF 滤波的误差补偿及注意事项 因为扩展卡尔曼滤波算法是由泰勒级数的一阶或二阶展开式获得,并忽略了高阶项,这样在滤波过程中要引入一定的线性化误差,可采用以下补偿方法[14,17]:1 为补偿状态预测中的误差,附加“人为过程噪声”,即通过增大过程噪声协方差来实现这一点。2 用标量加边因子φ >1乘状态预测协方差矩阵,即 然后在协方差更新方程中使用 3 利用对角矩阵
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2.2 卡尔曼滤波基本公式设系统的状态方程为:X (k) = AX (k −1) + BU (k −1) +W (k −1)                  (1) 系统的测量方程:Z (k) = CX (k) + V (k)                                                 (2) 其中:A(k-1)为为状态转移矩阵;X(k-1)为状态向量;B
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