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离散Kalman滤波理论及其应用 评分:

离散Kalman滤波理论及其应用,刘玉婵,张书毕,本文简单介绍了离散Kalman滤波的基本思想及状态方程和观测方程,叙述了解算 Kalman滤波的5个步骤及其公式,为了加深对离散Kalman滤波的�

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2020-01-11 上传 大小:229KB
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Kalman滤波理论及其在导航系统中的应用

随机线性系统Kalman滤波的基本方程 Kalman滤波的稳定性及误差分析 实用Kalman滤波技术 线性离散系统的分解滤波

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离散Kalman滤波理论及其应用

离散Kalman滤波理论及其应用,刘玉婵,张书毕,本文简单介绍了离散Kalman滤波的基本思想及状态方程和观测方程,叙述了解算 Kalman滤波的5个步骤及其公式,为了加深对离散Kalman滤波的�

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kalman滤波算法(含详细推导)

内含kalman滤波算法的详细推导。Kalman滤波器是一种线性的离散时间有限维系统。Kalman滤波器的估计性能是:它使滤波后的状态估计误差的相关矩阵P(n)的迹最小化。这意味着,kalman滤波器是状态向量x(n)的线性最小差估计。

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kalman滤波理论及其在导航系统中的应用

《Kalman滤波理论及其在导航系统中的应用(第2版)》紧密结合Kalman滤波理论在导航、制导与控制领域的应用,系统地介绍了Kalman滤波基础理论及最新发展。内容主要包括Kalman滤波基本理论、实用Kalman滤波技术、鲁棒自适应滤波、联邦Kalman滤波、基于小波分析的多尺度Kalman滤波和离散非线性系统滤波等。, 《Kalman滤波理论及其在导航系统中的应用(第2版)》注重理论与工程实际相结合,在介绍理论基础上,还融入了作者及其他研究者的实际应用成果,理论与实践并重。, 《Kalman滤波理论及其在导航系统中的应用(第2版)》可作为控制科学与工程等专业的本科生和研究生教材,也可供相

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《kalman滤波理论及其在导航系统中的应用》

《Kalman滤波理论及其在导航系统中的应用》紧密结合Kalman滤波理论在导航、制导与控制领域的应用,系统地介绍了Kalman滤波基础理论及最新发展。内容主要包括Kalman滤波基本理论、实用Kalman滤波技术、鲁棒自适应滤波、联邦Kalman滤波、基于小波分析的多尺度Kalman滤波和离散非线性系统滤波等。 《Kalman滤波理论及其在导航系统中的应用》注重理论与工程实际相结合,在介绍理论基础上,还融入了作者及其他研究者的实际应用成果,理论与实践并重。

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离散卡尔曼滤波器 matlab 代码

离散卡尔曼滤波器 matlab 代码 可以参考参考 可以运行的

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论文研究-卡尔曼滤波器、 H∞滤波器和鲁棒混合Kalman/H∞滤波器的比较 .pdf

卡尔曼滤波器、 H∞滤波器和鲁棒混合Kalman/H∞滤波器的比较,王写,刘妹琴,本文阐述了有限时间以及无限时间上基于离散不确定模型的卡尔曼滤波器,H∞滤波器以及鲁棒混合卡尔曼/H∞滤波器的算法。通过仿真,证�

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卡尔曼滤波算法

Kalman滤波器是一种线性的离散时间有限维系统 Kalman滤波器的估计性能是:它使滤波后的状态估计误差的相关矩阵P n 的迹最小化 这意味着 kalman滤波器是状态向量x n 的线性最小差估计 该文档讲述算法实现

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GPS导航解算中几种非线性滤波的理论分析

GPS 导航解算中常采用离散线性 Kalman 滤波模型。由于线性化忽略高次项, 加之线性化受初始值精 度的影响 , 导致线性化模型精度很难满足高动态用户需求。为此, 分别讨论了扩展 Kalman 滤波和 Bancroft 算法 以及利用观测信息迭代精化观测方程三种算法, 并结合算例进行了比较与分析。

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卡尔曼滤波代码

①卡尔曼滤波是一个算法,它适用于线性、离散和有限维系统。每一个有外部变量的自回归移动平均系统(ARMAX)或可用有理传递函数表示的系统都可以转换成用状态空间表示的系统,从而能用卡尔曼滤波进行计算。 ②任何一组观测数据都无助于消除x(t)的确定性。增益K(t)也同样地与观测数据无关。 ③当观测数据和状态联合服从高斯分布时用卡尔曼递归公式计算得到的是高斯随机变量的条件均值和条件方差,从而卡尔曼滤波公式给出了计算状态的条件概率密度的更新过程线性最小方差估计,也就是最小方差估计。

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卡尔曼滤波器介绍

1960年,卡尔曼发表了他著名的用递归方法解决离散数据线性滤波 问题的论文。从那以后,得益于数字计算技术的进步,卡尔曼滤波器 已成为推广研究和应用的主题,尤其是在自主或协助导航领域。 卡尔曼滤波器由一系列递归数学公式描述。它们提供了一种高效可 计算的方法来估计过程的状态,并使估计均方误差最小。卡尔曼滤波 器应用广泛且功能强大:它可以估计信号的过去和当前状态,甚至能 估计将来的状态,即使并不知道模型的确切性质。 这篇文章介绍了离散卡尔曼理论和实用方法,包括卡尔曼滤波器及 其衍生:扩展卡尔曼滤波器的描述和讨论,并给出了一个相对简单的 带图实例。

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卡尔曼滤波器的通俗易懂介绍

这是一个很好的介绍卡尔曼如何实现的册子。从离散标量开始引入,逐步推广到矩阵描述、非线性系统的处理等等~简洁易懂,适合初次接触卡尔曼滤波的学习者

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卡尔曼滤波器由一系列递归数学公式描述

。它们提供了一种高效可. 计算的方法来估计过程的状态,并使 ... 这篇文章介绍了离散卡尔曼理论和实用方法,包括卡尔曼滤波器及

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Kalman_Filtering_Techniques_for_Radar_Tracking

雷达跟踪中卡尔曼滤波的应用。 相对于其它非线性滤波技术,本书具有奠基作用。书里的针对2维3维具有位置、速度新息的滤波过程进行详细介绍,包括离散和连续的。但是相对Estimation with Applications to Tracking and Navigation来说,没有这本书全。

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卡尔曼算法

Kalman滤波器是一种线性的离散时间有限维系统。Kalman滤波器的估计性能是:它使滤波后的状态估计误差的相关矩阵P(n)的迹最小化。这意味着,kalman滤波器是状态向量x(n)的线性最小差估计。

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论文研究-一种改进的移动机器人轨迹跟踪迭代学习方法.pdf

通过对轮式移动机器人轨迹跟踪优化问题的研究, 提出了一种适应性强、收敛速度快且跟踪误差小的迭代滤波学习控制方法, 充分发挥了迭代学习控制和Kalman滤波算法的优势, 通过引入状态补偿项和设计新的迭代学习增益矩阵对迭代学习律进行了改进。改进的迭代学习控制能够更快速、更精确、更有效地跟踪期望的圆轨迹。采用离散的Kalman滤波器对干扰和噪声进行滤波, 抑制了干扰和噪声对轨迹跟踪的影响, 使该控制算法更适合于工程应用。计算机实验和仿真表明该方法具有较好的轨迹跟踪能力。

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数字信号处理c语言程序集

目录 1.1均匀分布的随机数 第一章 数字信号的产生 1.2正态分布的随机数 1.3指数分布的随机数 1.4拉普拉斯(Laplace)分布的随机数 1.5瑞利(Rayleigh)分布的随机数 1.6对数正态分布的随机数 第一篇 常用数字信号的产生 1.7柯西(Cauchy)分布的随机数 1.8韦伯(Weibull)分布的随机数 1.9爱尔朗(Erlang)分布的随机数 1.10贝努里(Bernoulli)分布的随机数 1.11贝努里—高斯分布的随机数 1.12二项式分布的随机数 1.13泊松(Poisson)分布的随机数 1.14ARMA(p,q)模型数据的产生

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数字信号处理C语言程序集

数字信号处理常用算法C语言程序 1.1均匀分布的随机数 第一章 数字信号的产生 1.2正态分布的随机数 1.3指数分布的随机数 1.4拉普拉斯(Laplace)分布的随机数 1.5瑞利(Rayleigh)分布的随机数 1.6对数正态分布的随机数 第一篇 常用数字信号的产生 1.7柯西(Cauchy)分布的随机数 1.8韦伯(Weibull)分布的随机数 1.9爱尔朗(Erlang)分布的随机数 1.10贝努里(Bernoulli)分布的随机数 1.11贝努里—高斯分布的随机数 1.12二项式分布的随机数 1.13泊松(Poisson)分布的随机数 1.14ARM

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MATLAB 辅助现代工程数字信号处理

本书系统地讲述了工程数字信号处理的基本知识和MATLAB语言在工程数字信号处理领域的应用。内容包括:离散时间信号和系统及其分析方法,工程IIR、FIR数字滤波器的设计与分析,平稳与非平稳随机信号分析及其应用,同态信号处理与应用,自适应信号处理与应用,Kalman波形估计与应用,高阶谱分析及其应用,多抽样率信号处理及其应用等。 本书内容简明扼要,包含了大量的MATLAB语言源程序,对具体工程应用有较大的参考价值。 本书适用于对现代工程数字信号处理技术感兴趣的读者朋友,也可作为高年级本科生、研究生学习数字信号处理的参考书以及科研与工程技术人员实用的工具书。

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html+css+js制作的一个动态的新年贺卡

该代码是http://blog.csdn.net/qq_29656961/article/details/78155792博客里面的代码,代码里面有要用到的图片资源和音乐资源。

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