卡尔曼滤波是一种强大的状态估计工具，广泛应用于目标跟踪、姿态估计、导航和金融预测等领域。它建立在线性系统和高斯噪声假设上，通过递归的方式不断提高状态估计的精度。尽管它在许多情况下表现出色，但在非线性系统和非高斯噪声情况下可能会受到限制。希望通过本文，读者能够更好地理解卡尔曼滤波的原理、应用和数学基础...
1.1 卡尔曼滤波的基本思想 卡尔曼滤波的基本思想是通过融合系统的动态模型和实际测量数据,得到对系统状态的最优估计。它在面对不完全和带有噪声的传感器数据时表现出色,通过迭代更新,逐步优化状态的估计值。 1.2 卡尔曼滤波的数学原理 卡尔曼滤波通过两个主要步骤实现状态估计: 预测步骤: 使用系统的动态模型进行状态预测。
例如位置doublez=0;// 观测变量,例如通过传感器测量得到的位置// 定义卡尔曼滤波参数doubleQ=0.01;// 过程噪声协方差doubleR=0.1;// 测量噪声协方差doubleP=1;// 初始估计误差协方差// 卡尔曼滤波的预测步骤voidpredict(){// 预测新的状态估计doublex_pred=x;// 系统模型,这里简单地假设状态不变// 更新估计...
C 状态估计的主要数据源包括实时数据(如SCADA测量值)、历史数据(用于参数修正或负荷预测)以及计划数据(如发电计划和预计负荷)。选项A中的故障数据不属于常规状态估计数据,选项B的开关数据属于拓扑分析,D的故障数据同样不相关。因此,正确答案为C,包含实时、历史和计划数据。反馈...
最后，在状态估计步骤中，我们使用重采样后的粒子集合来计算状态的估计值。通常，估计可以表示为对粒子状态乘以相应权重的加权平均：这个估计值是对系统状态的最佳猜测。第二部分：粒子滤波的应用领域 2.1 目标跟踪 粒子滤波在目标跟踪领域有广泛的应用。它可以用来跟踪运动中的目标，如无人机、车辆、人员等。非线性...
状态预测: 状态预测 协方差预测: 协方差预测 在预测步骤中,我们根据系统模型(由状态转移矩阵 F 和控制输入矩阵 B 描述)来预测下一个状态的值,并且根据过程噪声的协方差矩阵 Q 来估计预测的不确定性。 更新: 计算卡尔曼增益: 增益计算 更新状态估计:
采用递归的方法解决线性滤波问题,只需要当前的测量值和前一个采样周期的估计值就能进行状态估计,需要的存储空间小,每一步的计算量小。 三、组成 1. 预测状态方程 (1)目的: 由系统状态变量k-1时刻的最优值和系统输入计算出k时刻的系统预测值。
vcu控制器,Carsim和simulink联合仿真车辆状态估计 估计的状态为:横摆角速度,质心侧偏角,纵向车速,侧向车速,4个轮子的转动角速度 先基于dugoff轮胎模型进行了轮胎纵向力和侧向力计算,再基于容积卡尔曼滤波CKF和无迹卡尔曼滤波UKF 进行了车辆状态估计,精度很高,图中的工况为双移线工况和正弦工况 ...
设的状态的最佳估计为,求取过程应当包含的先验估计(估计值)和观测值,并结合两者的权重和,由式(3)所求(卡尔曼2-1式): 其中是的先验估计(估计值),是估计的后验值(最佳估计值),和为卡尔曼增益。 先验估计(估计值)按照最简便的方法,直接依据系统状态方程(系统1式)计算,得到(状态估计方程,卡尔曼1式): ...
UKF算法的流程:通过公式(1)计算状态向量的无迹变换来定义输出统计量,然后通过公式(2)计算系统估计的协方差和均值。算法1总结了UKF算法用于SoC估计的步骤,包括初始化、时间更新先验估计、sigma点采样、权重计算、状态更新、误差协方差更新、输出更新、测量更新后验估计、状态估计测量更新和误差协方差测量更新。