内容积卡尔曼滤波是一种多信息组合融合技术,它能够把来自不同可信源(data source)的信息结合在一起,从而提供准确可信的信息结果。 内容积卡尔曼滤波作用在一组分离的信息实体之间,把这些实体的各种信息(比如观测变量、噪声、建模结果)融合在一起,从而形成最终的估计值,这称为信息融合(information fusion)。内容积性...
主要内容为容积卡尔曼滤波(Cubature Kalman Filter, CKF)的一些相关论述笔记,非科普向。 为了克服UKF在高维状态空间中可能存在的发散或者精度下降的情况,Arasaratnam和Haykin[1]基于Cubature变换提出了容积卡尔曼滤波(Cubature Kalman Filter, CKF)方法。 尽管CKF和UKF都是通过一组具有权重的采样点集,经过非线性系统的转...
容积卡尔曼滤波算法主要包括两个部分:预测阶段和更新阶段。 1.预测阶段 在预测阶段,首先对系统的状态向量进行初始化,然后通过系统动态模型和观测模型,对系统的状态向量进行预测。具体来说,根据系统的状态转移矩阵、控制矩阵、观测矩阵和过程噪声协方差矩阵,计算预测状态向量的均值和协方差矩阵。 2.更新阶段 在更新阶段,...
容积卡尔曼滤波算法的主要输入是传感器测量数据,包括位置、速度或加速度等。这些数据通常来自于雷达、激光雷达或摄像机等传感器。在每个时间步,算法会先对传感器测量数据进行预处理,去除噪声并提取特征信息。然后,利用三维渲染技术生成目标模型,并根据先验知识对模型进行初始化。 接下来,容积卡尔曼滤波算法会根据模型和传感...
重复执行预测步骤和更新步骤,直到滤波器收敛。 五、总结 容积卡尔曼滤波是一种用于估计容积或浓度的滤波算法,它结合了卡尔曼滤波和流体力学模型。通过预测和更新步骤,容积卡尔曼滤波能够在不完全和有噪声的传感器数据下,准确估计容积或浓度的变化。在Matlab中,我们可以使用定义系统模型、测量模型、初始化滤波器、预测步骤...
容积卡尔曼滤波在Matlab 中的实现主要包括以下步骤: 1.安装和配置 Matlab:首先需要确保安装了最新版本的 Matlab,并正确配置了相关参数。 2.编写容积卡尔曼滤波的 Matlab 代码:根据容积卡尔曼滤波的算法原理,编写相应的 Matlab 代码,实现对非线性系统的状态估计。 3.运行结果及分析:运行编写的 Matlab 代码,观察结果并...
容积卡尔曼滤波模型的基本原理是利用最小二乘法对容积数据进行拟合,然后通过卡尔曼滤波算法对预测值进行优化和调整。该算法的主要流程如下: 1.假设容积数据服从稳定分布,根据历史容积数据构建一个初始状态向量和协方差矩阵。 2.采用最小二乘法对历史容积数据进行拟合,得到一个预测式。 3.通过卡尔曼滤波算法对预测值进...
容积卡尔曼滤波[基于容积卡尔曼滤波的卫星姿态估计]降和滤波器收敛速度缓慢的问题¨1。为了进一步改善卫星姿态估计性能,UKF被用于卫星姿态估计,通过经uT变换后的采样点集来逼近非线性函数概率分布,姿态估计结果较EKF具有更好的鲁棒性[8。9J。粒子滤波用于卫星姿态估计,具有更好的无论是执行对地观测、在轨服务还是编队...
无迹卡尔曼滤波(Unscented Kalman Filter, UKF)和容积卡尔曼滤波(Cubature Kalman Filter, CKF)是两种常用的滤波算法,可以用于锂电池SOC(State of Charge)的估计。本文将介绍这两种算法在C语言中的实现,并与Matlab版本进行对比。算法简介 锂电池的SOC估计是电池管理系统的重要功能之一,可以通过测量电池的电压、...
容积卡尔曼滤波 /cubature Kalman filtering;CKF/ 条目作者杨静 最后更新2023-07-11 浏览53次 建立在基于高斯假设的迭代贝叶斯估计框架下的非线性系统状态估计算法。 英文名称 cubature Kalman filtering;CKF 所属学科 控制科学与工程 相关条目 最优估计方法