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...
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...
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，也就是为0 5）t时刻的状态估计 卡尔曼...
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...
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...
(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...
由于光纤惯导系统导航精度不高,方位角常为大角度,因此系统初始对准的滤波方程为非线性的,为改善非线性模型下初始对准的精度,提出了一种改进Sage_Husa自适应卡尔曼滤波方法并应用于光纤惯导系统初始对准中。建立了大方位失准角初始对准的非线性误差模型,给出了Sage_Husa自适应卡尔曼滤波方程,对Sage_Husa自适应卡尔曼滤...
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...