卡尔曼滤波器的对应公式为,即q为0。 \bar{X}\left( t|t-1 \right)=A\cdot \bar{X}\left( t-1|t-1 \right)+C\cdot u\left( t-1 \right) 2)一步预测均方误差方程 P\left( t|t-1 \right)=A\cdot P\left( t-1|t-1 \right)\cdot A^{T}+B\cdot \bar{Q}\left( t-1 \right)\...
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...
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...
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...
基于Sage-Husa的线性自适应平方根卡尔曼滤波算法 基于Sage-Husa的线性⾃适应平⽅根卡尔曼滤波算法
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。
(71)申请人 南京航空航天大学地址 211106 江苏省南京市秦淮区御道街29号(72)发明人 周翟和 刘颀绮 程遵堃 (51)Int.Cl.G01C 21/20 (2006.01) (54)发明名称一种Sage-Husa自适应无迹卡尔曼滤波姿态数据融合方法(57)摘要本发明提出的一种Sage-Husa自适应无迹卡尔曼滤波姿态数据融合方法,属于数字滤波和多传感器...
(1)对管道内的流量进行时差采集;(2)对时差数据建立Sage‑Husa自适应卡尔曼滤波模型方程;(3)引入加权系数d(t);(4)进行噪声协方差、系统噪声协方差和状态协方差更新及预测;(5)Sage‑Husa自适应卡尔曼的残差增益更新及协方差更新;(6)数据状态更新,将处理后的时差信息在matlab中显示滤波效果,通过得到的时差进行...
1.一种Sage-Husa自适应无迹卡尔曼滤波姿态数据融合方法,其特征在于,具体包括以下步骤: 步骤1:根据初始姿态角确定初始四元数值,选取四元数作为系统状态量并进行初始化,确定滤波初始化参数; 步骤2:根据陀螺仪输出和陀螺仪漂移模型建立误差四元数无迹卡尔曼滤波状态方程; 步骤3:以加速度计和磁力计输出作为观测量,建...
为防止滤波发散和提高系统的实时性,提出了一种基于协方差匹配技术的自适应滤波方法。该方法将协方差匹配技术和一种简化的Sage-Husa自适应滤波算法相结合,通过滤波的状态确定量测噪声协方差阵的值,在线估计噪声的统计特性实现自适应滤波。将该算法应用到惯导/双星(INS/DS)组合导航系统中,并和简化的Sage-Husa自适应滤波...