Q(t),R(t),q(t),r(t)将在后续进行更新,这也是区别于卡尔曼滤波的最主要的地方。 那么,Sage-Husa滤波器的公式如下。 1)计算一步预测方程 X¯(t|t−1)=A⋅X¯(t−1|t−1)+C⋅u(t−1)+B⋅q¯(t−1)(1) 这里的X¯(t|t−1),q¯(t−1)的上标表示为估计值。卡...
SageHusa自适应卡尔曼滤波的代码实现相对复杂，需要编写相应的函数或脚本。这些代码通常包括滤波器初始化、预测与更新步骤、以及噪声统计特性的在线更新等部分。综上所述，SageHusa自适应卡尔曼滤波通过在线估计和更新噪声统计特性，提高了滤波器的适应性和鲁棒性，特别适用于噪声统计特性未知或时变的情况。
Sage-Husa自适应滤波的工作原理主要基于两个核心步骤:状态预测和测量更新。在状态预测阶段,根据系统的动态模型预测下一时刻的状态;在测量更新阶段,利用当前的测量值和预测值之间的差异,以及Sage-Husa算法对噪声协方差矩阵的在线估计,调整状态估计值。具体来说,Sage-Husa算法会不断更新噪声协方差矩阵,以反映当前系统噪声...
其中，表示状态量，输出量，输入量。 为噪声 区别于卡尔曼滤波的最主要的地方在于后续将进行更新的公式。那么，Sage-Husa滤波器的公式如下。1）计算一步预测方程 这里的上标表示为估计值。 卡尔曼滤波器的对应公式为，即为0。2）一步预测均方误差方程 卡尔曼滤波器的对应公式为，也就是为常数 3）更新...
一种海洋磁力仪海浪磁场噪声实时抑制方法,属于海洋地磁场探测领域.包括以下步骤:步骤一:启动海洋磁力仪,读取海洋地磁传感器的输出数据作为量测量;步骤二:建立系统状态方程和量测方程;步骤三:在t_(k1)时刻利用SageHusa自适应卡尔曼滤波器估计出t_k时刻的地磁总场值,并对系统噪声阵Q和量测噪声阵R进行更新和修正;步骤...
化 基于简化 Sage-Husa 自适应滤波的船舶升沉估计方法 引言 船舶升沉是指船舶在海上浮沉的过程,该过程不同于其他运输工具的上下行动而更多的受海洋自然环境影响。船舶升沉状态的监测是船舶操纵和海上生命安全的重要依据。为了实现对船舶升沉状态的准确估计和监测,近年来船舶领域的相关研究得到了越来越多的关注。本文...
Husa自适应滤波方法对障碍物的运动轨迹进行预测。该算法以卡尔曼滤波为主体，同时融入具有时变性能的噪声估计器。使得在轨迹预测过程中，能够预估和更新噪声的实时变化。对Sage-Husa自适应滤波相比卡尔曼滤波的改进进行探讨，根据障碍物的运动特点建立运动状态模型，并通过仿真实验进行验证。结果表明，与传统卡尔曼滤波相比...
主要内容来自陈新海老师《最优估计理论》,参考教材有两本 :《Optimal State Estimation》,Dan Simon,John Wiley; 《Optimal Estimation of Dynamic Systems》,John L. Crassidis CRC。 这个Q的推导与R类似,是可以自行推导的。目前没看到什么书给过Sage-Husa的证明。
SA卡尔曼滤波算法.仿真结果表明,该方法计算量小,思路清晰,适用于无人机导航 的1一程实践. 关键词:无人机导航;极大似然准则:SAGE—HUSA卡尔曼滤波;残差;估计窗 中图分类号:V279:V249.3文献标志码:A ASimapliedSAGE—HUSAKalmanFileteringAlgorithm '【'IANHal,ZHUXinyan ...
改进的 Sage-Husa 滤波方法首先建立新息 Sage-Husa 卡尔曼滤波器对组合导 航系统的测量信号进行滤波处理, 再引入抗野值判断函数剔除卫星信 号测量过程中的野值达到滤出野值的目的。将改进的 Sage-Husa 滤波 实验结果与经典的卡尔曼滤波和 Sage-Husa 滤波进行对比,通过实验 证明改进的 Sage-Husa 算法提高了导航精度...