第十三章 卡尔曼滤波在本章中，我们介绍一种被称为卡尔曼滤波的十分有用的工具。卡尔曼滤波的基本思想是将动态系统表示成为一种称为状态空间表示的特殊情形。卡尔曼滤波是对系统线性投影进行序列更新的算法。除了一般的优点以外，这种算法对计算确切的有限样本预测、计算Gauss ARMA 模型的确切似然函数、估计具有时变参数的自回归模型等，都提供了重要方法。§13.1 动态

1.2 Kalman 滤波理论的基础在估计问题中，长考虑如下随机线性离散系统模型,11,11k k k k k k k X X W ----=Φ+Γ k k k k Z H X V =+k X 是系统的n 维状态向量，k Z 是系统的m 维观察向量。根据状态向量和观察向量在时间上存在的不同对应关系，我们可以把估计问题分为滤波、预测和平滑，以上式所描述的随机线

基于离散卡尔曼滤波的信号估计

直线轨迹预测卡尔曼滤波程序。程序中有小问题，可能运行时会出现error。多运行几次就会出现很好的结果。clc;clear all;%% 用户轨迹error=zeros(1,100);Tmax=0;for cishu=1:100T=0;x=[0];y=[0];range_CDMA=[-100, 100 % 用户移动坐标范围-100, 100];range_WL

Kalman滤波算法的特点：（1）由于Kalman滤波算法将被估计的信号看作在白噪声作用下一个随机线性系统的输出，并且其输入/输出关系是由状态方程和输出方程在时间域内给出的，因此这种滤波方法不仅适用于平稳随机过程的滤波，而且特别适用于非平稳或平稳马尔可夫序列或高斯-马尔可夫序列的滤波，所以其应用范围是十分广泛的。（2）Kalman滤波算法是一种时间域滤波方法

卡尔曼滤波算法及C语言代码

卡尔曼预测方程：不考虑控制信号对系统的影响，则该离散系统的方程为：11,1,=k k k k k k kk k k kk k x x H x v v ωω+++Φ+Γ=+公式里括号里的东西其实就是下标，为了看着方便改成下标状态方程：观测方程：z 其中、都是白噪声序列1,k k +Φ为状态矩阵，k H 为观测矩阵，1,k k +Γ为噪声的系数矩阵一堆公式推导之

2015.12.12void Kalman_Filter(float Gyro,float Accel){Angle+=(Gyro - Q_bias) * dt;Pdot[0]=Q_angle - PP[0][1] - PP[1][0];Pdot[1]= - PP[1][1];Pdot[2]= - PP[1][1];Pdot[3]=Q_gyro;PP[0][

卡尔曼滤波法( Kalman滤波)用于SOC估算

卡尔曼预测滤波在脱靶量时滞问题中的应用研究摘要：针对光电跟踪系统中的脱靶量时滞问题，对脱靶量时滞对系统控制性能的影响进行了分析。在机动目标运动模型的基础上提出了可行的预测滤波解决方案，设计了对应的卡尔曼滤波器。仿真结果表明对脱靶量的预测取得了良好的效果。abstract： to miss distance time-delay problem in elec

为了可以更加容易的理解卡尔曼滤波器，这里会应用形象的描述方法来讲解，而不是像大多数参考书那样罗列一大堆的数学公式和数学符号。但是，他的5条公式是其核心内容。结合现代的计算机，其实卡尔曼的程序相当的简单，只要你理解了他的那5条公式。在介绍他的5条公式之前，先让我们来根据下面的例子一步一步的探索。假设我们要研究的对象是一个房间的温度。根据你的经验判断，这个房间的

卡尔曼滤波算法(含详细推导)

卡尔曼滤波算法(含详细推导)

自适应卡尔曼滤波卡尔曼滤波发散的原因如果卡尔曼滤波是稳定的，随着滤波的推进，卡尔曼滤波估计的精度应该越来越高，滤波误差方差阵也应趋于稳定值或有界值。但在实际应用中，随着量测值数目的增加，由于估计误差的均值和估计误差协方差可能越来越大，使滤波逐渐失去准确估计的作用，这种现象称为卡尔曼滤波发散。引起滤波器发散的主要原因有两点：（1）描述系统动力学特性的数学模型和

07第七讲 信息融合 状态估计-卡尔曼滤波

卡尔曼滤波算法(含详细推导)

在学习卡尔曼滤波器之前，首先看看为什么叫“卡尔曼”。跟其他著名的理论（例如傅立叶变换，泰勒级数等等）一样，卡尔曼也是一个人的名字，而跟他们不同的是，他是个现代人！卡尔曼全名Rudolf Emil Kalman，匈牙利数学家，1930年出生于匈牙利首都布达佩斯。1953，1954年于麻省理工学院分别获得电机工程学士及硕士学位。1957年于哥伦比亚大学获得博士学

卡尔曼滤波卡尔曼滤波是用来进行数据滤波用的，就是把含噪声的数据进行处理之后得出相对真值。卡尔曼滤波也可进行系统辨识。卡尔曼滤波是一种基于统计学理论的算法，可以用来对含噪声数据进行在线处理，对噪声有特殊要求，也可以通过状态变量的增广形式实现系统辨识。用上一个状态和当前状态的测量值来估计当前状态，这是因为上一个状态估计此时状态时会有误差，而测量的当前状态时也有一

自适应卡尔曼滤波卡尔曼滤波发散的原因如果卡尔曼滤波是稳定的，随着滤波的推进，卡尔曼滤波估计的精度应该越来越高，滤波误差方差阵也应趋于稳定值或有界值。但在实际应用中，随着量测值数目的增加，由于估计误差的均值和估计误差协方差可能越来越大，使滤波逐渐失去准确估计的作用，这种现象称为卡尔曼滤波发散。引起滤波器发散的主要原因有两点：（1）描述系统动力学特性的数学模型和