容积卡尔曼滤波算法的主要输入是传感器测量数据,包括位置、速度或加速度等。这些数据通常来自于雷达、激光雷达或摄像机等传感器。在每个时间步,算法会先对传感器测量数据进行预处理,去除噪声并提取特征信息。然后,利用三维渲染技术生成目标模型,并根据先验知识对模型进行初始化。 接下来,容积卡尔曼滤波算法会根据模型和传感...
容积卡尔曼滤波算法主要包括两个部分:预测阶段和更新阶段。 1.预测阶段 在预测阶段,首先对系统的状态向量进行初始化,然后通过系统动态模型和观测模型,对系统的状态向量进行预测。具体来说,根据系统的状态转移矩阵、控制矩阵、观测矩阵和过程噪声协方差矩阵,计算预测状态向量的均值和协方差矩阵。 2.更新阶段 在更新阶段,...
主要内容为容积卡尔曼滤波(Cubature Kalman Filter, CKF)的一些相关论述笔记,非科普向。 为了克服UKF在高维状态空间中可能存在的发散或者精度下降的情况,Arasaratnam和Haykin[1]基于Cubature变换提出了容积卡尔曼滤波(Cubature Kalman Filter, CKF)方法。 尽管CKF和UKF都是通过一组具有权重的采样点集,经过非线性系统的转...
滤波是指通过某种方法将信号中的某些频率成分增强或抑制，达到去除噪声、改善信号质量、分离信号等目的的过...
本文探讨容积卡尔曼滤波（Cubature Kalman Filter, CKF）技术，旨在解决高维状态空间中UKF可能存在的发散或精度下降问题。Arasaratnam和Haykin在[1]中引入了Cubature变换，以此为基础提出了CKF方法。与UKF相比，CKF通过一组偶数个具有相等权重的容积点集来近似贝叶斯概率分布，尤其在高维空间中滤波权值总是正数，...
CKF容积卡尔曼滤波是一种用于估计系统状态的滤波算法。它是一种基于扩展卡尔曼滤波的非线性滤波器,通过利用系统的容积信息来提高滤波的准确性。它在信号处理和控制系统中广泛应用,特别是在飞行器导航、地震勘探和生物医学工程等领域。CKF容积卡尔曼滤波在具有非线性动态模型和测量模型的系统中表现出优异的滤波效果,同时具...
容积卡尔曼滤波模型的基本原理是利用最小二乘法对容积数据进行拟合,然后通过卡尔曼滤波算法对预测值进行优化和调整。该算法的主要流程如下: 1.假设容积数据服从稳定分布,根据历史容积数据构建一个初始状态向量和协方差矩阵。 2.采用最小二乘法对历史容积数据进行拟合,得到一个预测式。 3.通过卡尔曼滤波算法对预测值进...
近年来,容积卡尔曼滤波(CKF)作为一种新型的非线性滤波方法,在目标跟踪领域取得了显著的效果。 一、容积卡尔曼滤波(CKF)简介 容积卡尔曼滤波(CKF)是一种基于贝叶斯滤波框架的非线性滤波算法。它通过选取一组容积点来近似计算非线性函数的均值和协方差,从而降低了非线性函数线性化的误差。与传统的无迹卡尔曼滤波(UKF...
本文提出了一种融合L-M迭代算法的改进容积卡尔曼滤波(L-M cubature Kalman filter,LMCKF)方法。容积卡尔曼滤波是一种新的非线性高斯滤波方法,相比UKF具有更高的精度。将L-M算法引入到容积卡尔曼滤波之中,实现了在滤波更新过程循环迭代,更加充分的利用测量信息,同时迭代终止条件避免了过度依赖测量信息导致的过拟合现象...
无迹卡尔曼滤波（UKF）和容积卡尔曼滤波（CKF）是两种常用于锂电池SOC估计的滤波方法。通过在C语言中实现这两种滤波方法，可以使得锂电池SOC估计算法可以在嵌入式系统中使用，提高锂电池SOC估计的实时性和可靠性。UKF和CKF是基于卡尔曼滤波的一种改进方法。相比于传统的卡尔曼滤波方法，UKF和CKF采用非线性变换来处理非...