%第三步:kalman滤波,有了k时刻的观测Z(k)和k-1时刻的状态,那么就可以进行滤波了。 X_pre(k)=F*Xkf(k-1); %先验估计 P_pre(k)=F*P(k-1)*F'+Q; %协方差先验估计 Kg=P_pre(k)*H'/(H*P_pre(k)*H'+R); %卡尔曼增益 Xkf(k)=X_pre(k)+Kg*(Z(k)-H*X_pre(k)); %kalman状态...
以下是卡尔曼滤波器的matlab代码: % 系统模型: % x(k) = A * x(k-1) + B * u(k) + w(k) % y(k) = H * x(k) + v(k) % 初始化模型参数: % 状态转移矩阵: A = [1, 1; 0, 1]; % 控制输入矩阵: B = [0.5; 1]; % 系统噪声方差: Q = [0.01, 0; 0, 0.1]; % 测量...
后来我明白了,卡尔曼滤波用来估计带噪信号中隐藏的真实信息。它的输入信号带有“过程噪声”和“观测噪声”,输出信号是对真实信号的最优估计,处理的本质是对噪声的滤除,因此称为“滤波”合情合理。 还可以认为卡尔曼滤波是一个估计器:每一时刻,它迭代式的对隐藏信息进行预测,再根据观测值进行修正,最后给出最优估计...
直接上代码了。P_next更新方式有两种,通常是不带I-KC转置矩阵的,但是从推导过程看是要带的。 对比了两种P_next更新的区别,差别不大,如下图。 参考: 1,b站视频,【从放弃到精通】B站讲的最好的卡尔曼滤波器-目标追踪课程,目标追踪—计算机博士精讲卡尔曼滤波算法教程,从理论到实战,不再走弯路!(matlab/卡尔曼...
【信号处理】卡尔曼(Kalman)滤波(Matlab代码实现),Kalman滤波算法需以系统的时间离散化状态空间为基础",测量过程的计算方程为:部分
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kalman滤波matlab代码%kalman filter卡尔曼滤波 clear clc A = [1,1;0,1];B = [1/2,1]';C = [1,0];x1(1)= 100; %初始化 x2(1)= 10;x = [x1(1),x2(1)]';z=C*x;P = [1,0;0,1];Q=[2,0;0,1]R = 10;g=0.98;u=-g;I=eye(2);for k=2:20 xk=A*x+B*u; ...
卡尔曼滤波是一种最优状态估计算法,它可以将多个传感器的信息融合起来,得到一个更准确的状态估计值。卡尔曼滤波的原理是:首先建立一个状态方程和一个观测方程,描述系统状态和传感器观测之间的关系;然后根据先验信息和传感器观测,迭代更新状态估计值和协方差矩阵。
2、zeros(N,2);%初始推测值设定V=1,0;0,1;xest(1,:)=0,0;卡尔曼滤波主函数function xest_a,V_a,K = KF( F,G,H,Q,R,y,xest,V )% KF( F,G,H,Q,R,y,xest,V ) % x(t)=Fx(t-1)+Gv(t)% y(t)=Hx(t)+w(t)% y: 观测数据% xest: 状态的初始推测值% xest_a: 状态...
代码:初始设定%系数矩阵设定F=[1,0.1;-1,0.9];G=[0,0.1];H=[1,0];%系统噪音和观测噪音的设定Q=1;R=1;%数据个数N=300;%噪音生成v=randn(N,1)*sqrtm(Q);w=randn(N,1)*s..