卡尔曼滤波

卡尔曼滤波Tag内容描述：<p>1、卡尔曼滤波简介 1.背景介绍： lKalman，匈牙利数学家。 l卡尔曼滤波器源于他的博士论文和1960年 发表的论文A New Approach to Linear Filtering and Prediction Problems（ 线性滤波与预测问题的新方法）。 2. 卡尔曼滤波的概念： l卡尔曼滤波是美国工程师Kalman在线性最 小方差估计的基础上，提出的在数学结构 上比较简单的而且是最优线性递推滤波方 法，具有计算量小、存储量低，实时性高 的优点。特别是对经历了初始滤波后的过 渡状态，滤波效果非常好。 l卡尔曼滤波是以最小均方误差为估计的 最佳准则，来寻求一套递推估计的算法， 其。</p><p>2、3 卡尔曼滤波方法,3.1 卡尔曼滤波的特点及应用领域 3.2 系统的状态空间描述 3.3 卡尔曼滤波的直观推导 3.4 卡尔曼滤波的递推运算方程 3.5 卡尔曼滤波的结构图 3.6 卡尔曼滤波的应用实例 3.7 联邦卡尔曼滤波 3.8 联邦卡尔曼滤波的应用实例 3.9 Unscented卡尔曼滤波,2,3.1 卡尔曼滤波的特点及应用领域,卡尔曼滤波(Kalman Filtering)是1960年由R.E.Kalman首次提出的一种估计方法。之所以称为滤波，是因为它是一种排除随机干扰，提高检测精度的一种手段。 KF是基于最小方差准则推导出来的一种线性滤波器。 KF是一种时域递推算法，根据上一状态。</p><p>3、卡尔曼滤波,The Kalman Filtering,article 2005.11,Contents,背景简介 一个实际问题 算法描述 实验应用,Rudolf Emil Kalman,匈牙利数学家 BS&MS at MIT PhD at Columbia 1960年发表的论文A New Approach to Linear Filtering and Prediction Problems（线性滤波与预测问题的新方法）,Signal Processing,数字滤波：通过一种算法排除可能的随机干扰，提高检测精度的一种手段 线性系统 f(A+B) = f(A) + f(B) 数学方法处理 噪声信号输入-尽可能少噪声输出,Use for,机器人导航、控制 传感器数据融合 雷达系统以及导弹追踪 计算机图像处理 头脸。</p><p>4、姓 名：. . 指导老师：. . 单 位：.,图形跟踪与卡尔曼滤波,一、图形的边缘定位,Snakes（主动轮廓模型） 该模型通常用于定位对象的边界。传统的Snakes模型，是一条满足(s) = x(s), y(s) （其中s0, 1）的曲线通过在图像空间域内的移动使得能量函数 取得最小值，从而来确定该图像边缘界线。,一、图形的边缘定位,Snakes（主动轮廓模型） 然而要想达到该目标，需在给定灰度图像I(x, y)的前提下，满足欧拉方程 以上等式可看作是作用力平衡方程 其中 ，,一、图形的边缘定位,Snakes（主动轮廓模型） 在此，我们引入时间变量t，使作为t的函数，并将。</p><p>5、天线平台论文 导弹数字捷联伺服稳定算法研究 中文摘要 雷达导引头是用于目标探测 跟踪 并向导弹控制系统提供目标位置及运动参数 引导导弹飞向目标的弹上雷达装置 捷联式惯性制导是导弹导引头实现简化封装 减小体积。</p><p>6、a,扩展卡尔曼滤波原理及其应用,a,引入：室内温度测量,假设当前室内温度仅跟上一时刻有关 温度计观测（摄氏华氏） 根据连续的观测值来推算实际温度变化,a,引入：室内温度测量,假设当前室内温度仅跟上一时刻有关 但变化中可能有误差 温度计观测（摄氏华氏） 读数可能有误差 两种噪声互不相关 根据连续的观测值来推算实际温度变化,a,根据你的经验判断，这个房间的温度是恒定的，也就是下一分钟的。</p><p>7、,卡尔曼滤波,Theory of Kalman filter,.,1 卡尔曼滤波与最优估计,卡尔曼滤波是一种最优估计技术 ！,它能将仅与部分状态有关的测量值进行处理，得出从某种统计意义上讲估计误差最小的更多的状态的估计值。,估计误差最小的标准称为估计准则。,根据不同的估计准则和估计计算方法，有各种不同的最优估计。,卡尔曼滤波是一种递推线性最小方差估计。,.,1.1最小方差估计,最小方差估计的估计。</p>