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...
Sage-HusaKF.m function [X,e,P]=Sage_HusaKF(F,G,H,Q0,R0,X0,Z,P0,b,s); % X 是指得到的k状态下的最优的估算值 % e 残差epsilon(k) % P 是指更新的k状态下X对应的协方差 % F 系统参数,对于多模型系统,它们为矩阵 % G 系统参数,对于多模型系统,它们为矩阵 % H 表示协方差的转换系数 ...
sagehusa自适应滤波的核心是基于输入信号的自相关函数和互相关函数进行权重函数的计算。具体而言,它通过以下步骤实现: 2.1.计算自相关函数和互相关函数。 首先,根据输入信号,计算出自相关函数和互相关函数,这些函数反映了信号的统计特性和相关性。 2.2.计算权重函数。 基于自相关函数和互相关函数的计算结果,sagehusa算法...
首先列出系统方程如下：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，...
Sage-Husa自适应滤波针对机器人在复杂的工作环境下安全避开运动障碍物与传感器感知信息中存在噪声的问题,提出基于Sage-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...
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...
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...
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
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...