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第七章滤波、推估与配置,kalman滤波 - 复件.pptx

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第七章滤波、推估与配置,kalman滤波 - 复件

第七章 最小二乘滤波、推估与配置 序贯平差、kalman滤波 ;一、滤波、推估及配置概述;滤波模型对设计矩阵B是否满秩,不作要求。 滤波因考虑了参数的随机性,故所得的估值比最小二乘平差估值具有更高的精度。;将G-M模型推广,可得最小二乘配置的函数模型:;二、最小二乘滤波与推估;虚拟观测值的误差方程:;广义最小二乘原理:;~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~;滤波的单位权方差估值:;计算结果,将两个控制网连接成一个控制网,使两网坐标统一起来。;三、最小二乘配置;最小二乘配置应用举例;最小二乘配置的总误差方程为;四、序贯平差—静态卡尔曼滤波;解法 1: ;五、卡尔曼滤波;Kalman滤波应用举例 在雷达跟踪目标系统中,观察到的是带有噪声的目标位置、运动速度、加速度等, Kalman滤波就是能利用目标的动态信息,减小或去除噪声的影响,得到关于???标位置的最佳估计。 Kalman滤波利用过去直到当前的观测信息: 1)、对目标当前位置估计(滤波); 2)、对目标将来位置估计(预测); 3)、重新估计过去的状态(插值或称平滑)。 Kalman滤波分为:滤波、预测、平滑三个主要部分。 ;2、 状态方程(动态方程)和观测方程;随机模型;状态方程和观测方程统一转化为观测方程形式;虚拟观测方程;3、kalman滤波器的5个核心公式;滤波增益矩阵:;Kalman系统的可观可控性;4、线性系统kalman滤波的实施流程;5、kalman离散线性系统的预测;接上例

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