然后,它将上一时刻获得的状态信息的后验分布作为新的先验分布,利用贝叶斯定理,建立一个贝叶斯递推过程,从而得到了贝叶斯递推公式,像常用的卡尔曼滤波、扩展卡尔曼滤波、不敏卡尔曼滤波以及粒子滤波都是通过不同模型假设来近似最优贝叶斯滤波得到的。这也是滤波问题的基本思路。所有贝叶斯估计问题的目的都是求解感兴趣参数...
这两种滤波方法的本质区别在于准则和假设。首先,卡尔曼滤波以最小均方误差(MMSE)为准则,而粒子滤波则以最大后验概率为准则。其次,粒子滤波不要求系统线性化和后验概率的高斯假设,因此它是一种非线性、非高斯的滤波方法。无论是卡尔曼滤波还是粒子滤波,它们都利用从初始时刻到当前时刻的所有数据来估计当前状态。这类...
卡尔曼滤波法通过预测和更新步骤,不断优化估计值。粒子滤波算法依靠大量粒子来近似状态的概率分布。卡尔曼滤波法计算效率高,在许多实时应用中表现出色。粒子滤波算法在处理复杂动态模型时更具优势。卡尔曼滤波法的模型准确性对其性能影响较大。粒子滤波算法的粒子数量决定了估计的精度和计算成本。卡尔曼滤波法常用于导航、...
在卡尔曼滤波中,协方差矩阵用于衡量状态估计的不确定性,同时也用于计算卡尔曼增益,进而优化状态估计值的准确性。这两个变量的变化趋势是否相似(此处代表的是估计X值的协方差, ) 卡尔曼增益:更相信观测结果还是测量结果。修正估计(最优估计):也是数据融合公式。 卡尔曼增益*(观测值zt-先验估计*H观测矩阵)即为修正...
卡尔曼滤波（KalmanFilter）与粒子滤波（PF：ParticleFilter）卡尔曼滤波（KalmanFilter）•卡尔曼全名RudolfEmilKalman，匈牙利数学家，1930年出生于匈牙利首都布达佩斯。1953，1954年于麻省理工学院分别获得电机工程学士及硕士学位。1957年于哥伦比亚大学获得博士学位。我们现在要学习的卡尔曼滤波器，正是源于他的博士论文和...
1.卡尔曼滤波器能够很好地解决线性的状态估计问题; 2.在遇到非线性的状态估计问题时,可以利用扩展卡尔曼滤波器将非线性问题线性化,只是会有一些精度损失。 3.粒子滤波的思想基于蒙特卡洛方法,利用粒子集来表示概率,可以用在任何形式的状态空间模型上。相比于其他滤波算法,粒子滤波在解决非线性、非高斯的问题上,有着较...
粒子滤波在机器人导航、语音识别、图像处理等领域都有很好的应用。 总结 卡尔曼滤波和粒子滤波都是非常强大的滤波技术,它们能够帮助我们在不确定的环境中,通过处理带有噪音的数据,来估计出事物的真实状态。虽然它们的工作原理和应用场景有所不同,但都是基于某种形式的预测和修正,使得我们能够更好地理解和应对复杂的世...
粒子滤波的优点是能够处理非线性系统和非高斯噪声,但需要大量的粒子才能获得准确的估计结果。在Java中,可以使用随机数生成器来生成粒子,并使用权重数组来表示粒子的权重。通过遍历粒子集合,可以进行状态预测、更新和重采样操作。 二、卡尔曼滤波 卡尔曼滤波是一种基于贝叶斯概率理论的线性滤波算法,用于系统状态的估计和预...
卡尔曼滤波和粒子滤波的“滤波”意味着通过算法去估计或预测系统状态的过程,主要依靠观察到的数据来减少预测中的不确定性和误差。核心在于减少噪声影响,提高数据质量。在实时系统和信号处理中,这种方法尤其重要,因为它能够即时提供准确且稳定的估计值。卡尔曼滤波侧重于线性系统的状态估计,通过构建系统模型和测量模型,实现...
卡尔曼滤波和粒子滤波都是常用的滤波算法,用于估计系统的状态。它们在某些方面有相似之处,但也有一些不同之处。下面是它们的对比:1. 算法原理:- 卡尔曼滤波是一种递归算法,通过利用系统的动态模型和...