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 \bar{X}\left( t|t-1 \right)=A\cdot \bar{X}\left( t-1|t-1 \right)+C\cdot u\left( t-1 \right)+B\cdot \bar{q}\left( t-1 \right)(1...
权重函数的设计是sagehusa算法的关键之一,它决定了滤波器对信号的响应。 3. sagehusa自适应滤波的权重函数。 sagehusa自适应滤波的权重函数具有以下特点: 3.1.自适应性。 权重函数根据输入信号的自相关函数和互相关函数进行计算,因此能够自适应地调整滤波器的响应,适应不同信号的特性。 3.2.非线性。 与传统的线性...
目的 针对多自主水下航行器(AUV)在航行过程中的定位精度等问题,提出一种基于自适应渐消Sage-Husa扩展卡尔曼滤波的多AUV协同定位算法。 方法 首先,改进滤波算法中的自适应滤波器,由渐消记忆指数加权得到新息协方差估计值,并引入渐消因子修正预测误差协方差,以达到调节滤波增益的目的。然后,建立多AUV协同导航模型,得到...
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;步骤四:海洋磁力仪运行时间为M,若t_k=M,则保存数据,海洋磁力仪完成测量工作;若t_k<M,则回...
摘要:针对在组合导航系统中应用 Sage-Husa 自适应滤波算法存在的滤波精度低和可靠性差等问题,提出一 种改进的 Sage-Husa 自适应滤波算法 。首先在 Sage-Husa 自适应滤波算法基础上,通过指数渐渐消记忆加权估计方法来估计噪声统计特性,提高算法的自适应能力,后结合强跟踪滤波引入渐消因子在线修正预测均方误差矩阵,使改...
一种Sage-Husa和可观测度的滤波算法研究Sage-Husa滤波算法是一种经典的滤波算法,其使用的观测量是以加权方式得到的,因此在多维控制任务中取得了广泛的应用。在本论文中,我们研究了Sage-Husa滤波算法及其与可观测度之间的关系。首先需要了解的是,Sage-Husa滤波算法是一种基于卡尔曼滤波的改进算法。卡尔曼滤波在线性...
9-3 新息残差及Sage-Husa, 视频播放量 437、弹幕量 0、点赞数 11、投硬币枚数 14、收藏人数 15、转发人数 2, 视频作者 Yandld, 作者简介 胡同里的技术土著。 善良, 专注,实力派单身>_<,相关视频:1-4 MMSE,12-1 UKF-UT变换,8-1 滤波放散现象,10-5 平方根滤波,13-3 重
算法线性基于SageHusa平方根卡尔曼滤波算法卡尔曼滤波自适应 2013年2月 第3l卷第1期 西北工业大学学报 JournalofNorthwesternPolytechnicalUniversity Feb. 2013 Vo1.3lNo.1 基于Sage—Husa的线性自适应平方根 卡尔曼滤波算法 周勇,张玉峰,张超,张举中 /1.西北工业大学航空学院,陕西西安 \3.中船重工第713研究所,河南...
扩展卡尔曼滤波(EKF)算法估计锂离子动力电池荷电状态(SOC)时,由于系统噪声的不确定,可能导致估计算法不精确,并且算法中的线性化处理受电池模型的影响很大。为了解决上述两个问题,本文采用改进Sage-Husa的自适应无迹卡尔曼滤波法(AUKF)来动态地估计多元复合锂离子电池的SOC。与EKF相比,改进Sage-Husa的自适应卡尔曼滤波...
Sage-Husa噪声估计器在线估计过程噪声，用可观測度分析方法抑制状态分量可观測度差 对滤波器的不良影响。在滤波过程中实时估计和修正过程噪声的统计特性，同时对观测度 差的分量通道进行滤波增益衰减，以减小状态估计误差，提高滤波算法的估计精度。解决 了一类过程噪声统计特性未知且系统状态分量可观測度差的状态估计问题...