Sage-Husa自适应滤波是一种在卡尔曼滤波基础上进行改进的自适应滤波算法。它主要用于处理未知或时变噪声环境下的状态估计问题。与传统的卡尔曼滤波相比,Sage-Husa自适应滤波能够在线估计并更新噪声统计特性(如噪声协方差矩阵),从而提高滤波性能。 Sage-Husa自适应滤波的工作原理 Sage-Husa自适应滤波的工作原理可以概括为...
卡尔曼滤波器的对应公式是一样的。 6)t时刻的均方误差方程 P\left( t|t \right)=\left[ I-K\left( t \right)\cdot C \right]P\left( t|t-1 \right)(6) 卡尔曼滤波器的对应公式是一样的。 接下来开始更新\bar{q}\left( t \right),\bar{Q}\left( t \right),\bar{r}\left( t \right...
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...
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...
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...
(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...
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）更新滤波增益方程 卡尔曼滤波器的对应公式为，也就是为常数 4）计算残差 卡尔曼滤波器的对应公式为，也就是...
3Sagc--Husa自适应卡尔曼滤波器在天文导航定位中的应用 3.1Sage--Husa自适应滤波器在天文定位计算中的实现 由卡尔曼滤波理论可知.要进行卡尔曼滤波首先要确定系统的状态向量X(≈),状态转 移矩阵毋(e/≈一1)和量测矩阵H(≈)。同理,在天文定位中应用卡尔曼滤波同样要确定X (k)、中(k/k—1)和H(t)。确定...
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...