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关于粒子滤波的仿真程序,比较了粒子滤波和卡尔曼滤波的优缺点

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标签: 粒子滤波仿真仿真程序程序

关于粒子滤波的仿真程序,比较了粒子滤波和卡尔曼滤波的优缺点

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2.3 卡尔曼滤波参数的估计和调整在卡尔曼滤波的使用中,通常首先要测量噪声协方差 R。可以通过离线测量实验确定。但是确定过程噪声协方差 Q 一般更困难,因为无法直接观察过程。当对一个相对简单的过程模型加入足够的不确定性时(通过选择合适的 Q)得到的结果是可信的。无论如何,通过运行中调整 Q 和 R 可以得到较好的滤波效果。调整通常是离线的,通常借助于过程的另一个卡尔曼滤波进行系统辨识来实现。在 Q
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一、卡尔曼滤波的初步认识 1.1 关于卡尔曼 在学习卡尔曼滤波器之前,首先看看为什么叫“卡尔曼”。跟其他著名的理论(例如傅立叶变换,泰勒级数等等)一样,卡尔曼也是一个人的名字,而跟他们不同的是,他是个现代人! 卡尔曼全名Rudolf Emil Kalman,匈牙利数学家,1930 年出生于匈牙利首都布达佩斯。1953,1954 年于麻省理工学院分别获得电机工程学士及硕士学位。1957 年于哥
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卡尔曼滤波器 Kalman Filter
在学习卡尔曼滤波器之前,首先看看为什么叫“卡尔曼”。跟其他著名的理论(例如傅立叶变换,泰勒级数等等)一样,卡尔曼也是一个人的名字,而跟他们不同的是,他是个现代人! 卡尔曼全名Rudolf Emil Kalman,匈牙利数学家,1930年出生于匈牙利首都布达佩斯。1953,1954年于麻省理工学院分别获得电机工程学士及硕士学位。1957年于哥伦比亚大学获得博士学位。我们现在要学习的卡尔曼滤波器,正
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1.3 卡尔曼滤波器算法 (The Kalman Filter Algorithm) 在这一部分,我们就来描述源于Dr Kalman 的卡尔曼滤波器。下面的描述,会涉及一些基本的概念知识,包括概率(Probability),随即变量(Random Variable),高斯或正态分配(Gaussian Distribution)还有State-space Model 等等。但对于卡尔曼滤波器的详
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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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