容积卡尔曼滤波算法 本文为个人学习笔记。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...
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...
近年来,容积卡尔曼滤波(CKF)作为一种新型的非线性滤波方法,在目标跟踪领域取得了显著的效果。 一、容积卡尔曼滤波(CKF)简介 容积卡尔曼滤波(CKF)是一种基于贝叶斯滤波框架的非线性滤波算法。它通过选取一组容积点来近似计算非线性函数的均值和协方差,从而降低了非线性函数线性化的误差。与传统的无迹卡尔曼滤波(UKF)...
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...
5.卡尔曼滤波 原理：（1）预测步骤（预测状态）：通过系统的动态模型，根据已知的系统状态和控制量，...
专利摘要显示，本发明公开了一种基于抗差容积卡尔曼滤波的发电机动态状态估计方法，其特征在于，包括：步骤S1，设置初始值，预测k 时刻的误差协方差，利用奇异值分解方法对误差协方差进行分解并计算该时刻状态量的容积点；步骤S2，计算出k时刻量测估计值、卡尔曼增益；步骤S3，根据抗差原则选择合适的抗差方法，对状态...
容积卡尔曼滤波采样规则 想象你要了解一个神秘盒子里小球的位置和运动情况,但你没法直接看到小球,只能通过一些不太准确的测量方法,比如偶尔收到一些关于小球位置的模糊信号。这时候就可以用容积卡尔曼滤波来帮助你推测小球的真实情况。 对称选点:就像在一个圆上选点,如果选了一个在3点方向的点,那也会选一个在9点...
本文探讨容积卡尔曼滤波（Cubature Kalman Filter, CKF）技术，旨在解决高维状态空间中UKF可能存在的发散或精度下降问题。Arasaratnam和Haykin在[1]中引入了Cubature变换，以此为基础提出了CKF方法。与UKF相比，CKF通过一组偶数个具有相等权重的容积点集来近似贝叶斯概率分布，尤其在高维空间中滤波权值总是正数，...
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...
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、...