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●卡尔曼滤波(Kalman Filtering)是1960年由R.E.Kalman首
- j! k1 R' G( U+ F次提出的一种估计方法。之所以称为滤波,是因为它是一& _: }6 t- g: [3 M
种排除随机干扰,提高检测精度的一种手段。
2 c8 |/ J5 ]% t% D3 aKF是基于最小方差准则推导出来的一-种线性滤波器。" A, g: U& e, `4 O$ w7 T
KF是- -种时域递推算法,根据上- - -状态的估计值和当前2 U% B/ U0 L. u2 J
状态的观测值推出当前状态,不需存储大量的历史数据,+ c( P( q0 S, g( q7 L: [& Q0 Z0 E
便于计算机实现。
f0 u; [' _% v4 VKF要求明确已知系统模型。即在应用卡尔曼滤波之之前，7 m7 }; x. ~+ V. u# Y
首先要建立系统模型和观测模型,并假定过程噪声、观测9 A# J% k# g8 F$ _% i/ H$ p% L
噪声为高斯白噪声。$ V! |3 ~: C2 s! i& h+ H
应用领域:机器人导航、目标跟踪、组合导航等。其中
1 ^$ f! N1 |% ?& R' Z组合导航是卡尔曼滤波最成功的应用领域。
: C" j& u7 i M B- w( [) q! R' A9 `/ r, f6 L. P) y
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发表于 2020-1-14 10:29
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