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1、卡尔曼滤波(C语言,二维)卡尔曼滤波,C语言,二维/*titlekalmanfilter;*brief 一维卡尔曼滤波器*timeXX 年.10.19*editor 小南&zin*飞控爱好 QQ 群 551883670邮箱 759421287*/#include “kalman.h #include#include sys.h /*卡尔曼滤波*brief:线性最优评估滤波*paraminInputData滤波前的数据,QR误差*paramoutNone*return滤波后的数据*remark:通过修改正程噪声和测量噪声R,Q值优化输出值X(k)=AX(k-1)+BU(k)+W(k)Z(k尸HX

2、(k)+V(k)AB是系统参数X K时刻的系统状态H:测量系统的参数Z:K时刻的测量值WV:过程和测量噪声X(k|k-1)=X(k-1|k-1)预测下一状态的系统P(k|k-1)=P(k-1|k-1)+QKg(k)=P(k|k-1)/(P(k|k-1)+R)计算 Kg 卡尔曼增益X(k|k)=X(k|k-1)+Kg(k)(Z(k)-X(k|k-1)根据预测值结合估算值得出当前状态值P(k|k)=(1-Kg(k)P(k|k-1)更新协方差(k-1|k-1)上一个状态的最优评估(k|k-1)由上一个状态的最优评估预测当前状态的最优评估(k|k)由预测本状态的评估具体实现最优评估Q:系统过程的协方差

3、R:测量的协方差高斯白=Q+RKg:卡尔曼增益P:协方差强调:调整卡尔曼的滤波效果时只要调整过程噪声和测量噪声即可,初始X可0,P取小值强调:调整卡尔曼的滤波效果时只要调整过程噪声和测量噪声即可,初始X可0,P取小值强调:调整卡尔曼的滤波效果时只要调整过程噪声和测量噪声即可,初始X可0,P取小值强调:调整卡尔曼的滤波效果时只要调整过程噪声和测量噪声即可,初始X可0,P取小值由于X是初始状态,也就是进入测量前的数据,任意设定.初始时候还未进入 测量的时候的数值X不认为是方差为零的理想数据.*/调整卡尔曼的滤波效果时只要调整过程噪声和测量噪声即可/卡尔曼滤波属于专门针对高斯白的滤波器,无法应对突变干扰,所以加一个 除去最大最小值的滑动均值滤波./多维卡尔曼是多维噪声的扩展,如在飞行器的系统中,一维是加速度的误差 二维是加速度和角速度两个维度的误差,/三维那么是角速度,加

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