抗差卡尔曼滤波
卡尔曼滤波(1)--递归最小二乘(RLS)推导过程
1960年，美籍匈牙利数学家卡尔曼将状态空间分析方法引入滤波理论中，对状态和噪声进行了完美的统一描述，得到时域上的递推滤波算法，即卡尔曼滤波，相应的算法公式称为卡尔曼滤波器。注意卡尔曼滤波是在时域上应用的。卡尔曼滤波是在已知系统和量测的数学模型、量测噪声统计特性及系统状态初值的情况下（这...
卡尔曼滤波算法是什么?
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...
卡尔曼滤波
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。在连续变化的系统中使用卡尔曼滤波是非常理想的，它具有占用内存小的优点（除了前一个状态量外，不需要保留其它历史数据），并且速度很快，很适合应用于实时问题和嵌入式系统。根据k-1时刻的系统状态预测k时刻系统状态。考虑外部因素控制的影响 ...
图说卡尔曼滤波,一份通俗易懂的教程
卡尔曼滤波是一种高效的自回归滤波器，广泛应用于动态定位、自动导航、时间序列模型和卫星导航等领域。它的优点包括内存占用小、速度快，非常适合实时问题和嵌入式系统。卡尔曼滤波的核心思想是通过综合不确定性信息进行估计，使得预测准确度高于单一预测。其工作原理基于概率论和矩阵运算，适用于各种动态系统的...
卡尔曼滤波:从入门到精通
入门导引：卡尔曼滤波的诞生与应用 在卫星导航与机器人技术的交汇处，卡尔曼滤波作为数据融合的瑰宝，首次崭露头角。它专为非线性高斯系统设计，如GPS和IMU数据的无缝整合，其计算效率令人瞩目。在研究SLAM（同时定位与映射）时，预测与测量更新的双剑合璧，是理解和实践卡尔曼滤波的关键步骤。核心原理：...
请问卡尔曼滤波中该如何初始化,观测矩阵、状态转移矩阵、误差协方差矩...
卡尔曼滤波中，观测矩阵取决于你观测的项与你的状态选取相关，如果状态有两项，观测只有一项，那么观测矩阵H是一个[1 0]，如果观测的有两项这两项（必须是跟状态相同的量，还没见过不同的量）那么观测的矩阵是[1 1]；状态转移矩阵是根据你的上一状态跟当前状态之间的线性关系；误差协方差矩阵，有...
卡尔曼滤波的基本原理和算法
卡尔曼滤波是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。在线性系统的状态空间表示基础上，从输出和输入观测数据求系统状态的最优估计。这里所说的系统状态，是总结系统所有过去的输入...
卡尔曼滤波概念
卡尔曼滤波是一种重要的线性滤波理论，它的起源可以追溯到20世纪40年代，由美国科学家Wiener和前苏联科学家Kолмогоров等人的研究工作发展而来，这一理论后来被统称为维纳滤波理论。维纳滤波在理论上具有局限性，它需要无限过去的数据，对于实时处理并不适用。为解决这一问题，60年代Kalman引入了...
卡尔曼线性和非线性的区别
1、卡尔曼滤波器是一种最优估计滤波器，广泛应用于信号处理、控制系统、导航系统等领域。卡尔曼滤波器分为线性卡尔曼滤波和非线性卡尔曼滤波两种类型。2、线性卡尔曼滤波是指系统的状态方程和观测方程都是线性的情况下，所采用的滤波方法。线性卡尔曼滤波器假设状态方程和观测方程都是线性的，且系统的噪声...
卡尔曼滤波的基本原理(也许是我写过最详细的推导)
卡尔曼滤波，由Kalman大师创立，专为线性系统设计。本文将详述其核心原理，以及如何扩展到非线性模型和噪声处理，以适应更多应用场景。卡尔曼滤波基于线性系统模型，其基本状态方程为：[公式] [公式]其中，x(k)表示状态向量，u(k)输入，w(k)是过程噪声。输出y(k)是可测量的，通过v(k)反映传感器噪声...
麻阳苗族自治县沙棘回答： 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. 应用实例 卡尔曼滤波的一个典型实例是从一组有限的,对物体位...
巨屈18669423055问： 卡尔曼滤波技术是什么? ？
麻阳苗族自治县沙棘回答： 滤波卡尔曼滤波由于高速电子计算机的发展以及测定人造卫星轨道和导航等滤波技术问题的需要,R.E.卡尔曼与R.S.布西于20世纪60年代初期提出了一类新的线性滤波的模型与方法,通称为卡尔曼滤波
巨屈18669423055问： 卡尔曼滤波公式 是什么啊 - ？
麻阳苗族自治县沙棘回答： 卡尔曼滤波公式 X(k)=A X(k-1)+B U(k)+W(k) 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...
巨屈18669423055问： 什么是滤波算法? - ？
麻阳苗族自治县沙棘回答： 卡尔曼滤波器(Kalman Filter)是一个最优化自回归数据处理算法(optimal recursive data processing algorithm).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.他的广泛应用已经超过30年,包括机器人导航,控制,传感器...
巨屈18669423055问： 卡尔曼滤波的形式 - ？
麻阳苗族自治县沙棘回答： 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, Thornton 开发的平方根滤波器的变种.最常见的卡尔曼滤波器是锁相环,它在收音机、计算机和几乎任何视频或通讯设备中广泛存在.
巨屈18669423055问： 怎样才叫真正理解卡尔曼滤波 Kalman Filter - ？
麻阳苗族自治县沙棘回答： 把证明看懂,多实践.参数根据对实际情况的理解手调,结果肯定比理论值好.看过证明的好处是知修改模型的下限在哪里,知道怎么改会有怎么样的效果,但不致于改到最后模型不收敛
巨屈18669423055问： 如何理解无迹卡尔曼滤波 - ？
麻阳苗族自治县沙棘回答： 卡尔曼滤波在对离散线性系统进行最优化的时候用到系统的预测方程和测量方 程,但是只考虑了最简单的线性关系,即系统预测方程线性化,由于变量的均值 和方差只能进行线性运算,
巨屈18669423055问： Kalman滤波器 的功能 - ？
麻阳苗族自治县沙棘回答： 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.应用实例卡尔曼滤波的一个典型实例是从一组有限的,对物体位置的,包含噪声的观察序...
巨屈18669423055问： 卡尔曼滤波可以修正误差吗? - ？
麻阳苗族自治县沙棘回答： 可以
巨屈18669423055问： 什么是什么是卡尔曼滤波目标跟踪 完美 - ？
麻阳苗族自治县沙棘回答： 目 标跟踪系统中的滤波方法》共分10章.第1章介绍了滤波方法在目标跟踪系统中的地位和作用,以及滤波方法的研究进展和评价标准.第2章对卡尔曼滤波和与卡 尔曼滤波相关的非线性滤波算法做了论述.第3章介绍粒子滤波,包括序贯重要...
