集成卡尔曼滤波(卡尔曼滤波 控制)

体育百科

集成卡尔曼滤波

近期有不少家人们寻找有关集成卡尔曼滤波的问题,所以小编来为为家人们带来了条有关卡尔曼滤波控制的类似详解。

卡尔曼滤波的形式

你可以直接调用matlab 里的kalman()函数进行卡尔曼滤波运算

方程格式如下

kest,L,P = kalman(sys,Qn,Rn,Nn)

sys 表示系统状态方程

Qn,Rn分别是Q矩阵和R矩阵

Nn是观测噪声和系统噪声的协方差

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。即什么是协方差,它有什么含义,以及什么叫最小均方误差估计,什么是多元高斯分布。如果对这些有了了解,可以跳过,直接到下面的分割线。

均方误差:

它是误差的平方的期望值(误差就是每个估计值与真实值的差),也就是多个样本的时候,均方误差等于每个样本的误差平方再乘以该样本出现的概率的和。

方差:

方差是描述随机变量的离散程度,是变量离期望值的距离。

注意:

两者概念上稍有差别,当你的样本期望值就是真实值时,两者又完全相同。最小均方误差估计就是指估计参数时要使得估计出来的模型和真实值之间的误差平方期望值最小。

卡尔曼滤波已经有很多不同的实现,卡尔曼最初提出的形式一般称为简单卡尔曼滤波器。除此以外,还有施密特扩展滤波器、信息滤波器以及很多Bierman

关于集成卡尔曼滤波及卡尔曼滤波 控制的知识就要完结了,不知道你从中找到您想要的知识了吗?如果你还想知道更多这方面的讯息,记得关注本站。

s