| 查看: 7136 | 回复: 11 | ||||
[求助]
关于卡尔曼滤波状态和观测方程的一个疑问 已有5人参与
|
||||
|
我们知道，连续线性时变状态空间离散化之后，得到如下公式： Xk+1=Gk*Xk+Hk*Uk Yk=Ck*Xk+Dk*Uk 而卡尔曼滤波用到的线性离散状态和观测方程则如下： Xk=Fk-1*Xk-1+Gk-1*Uk-1 状态方程 Yk=H*Xk+D*Uk 观测方程 很明显，卡尔曼滤波用到的线性离散观测方程要比离散化状态空间模型的第二个公式提前一个时刻。为何？？ |
回复此楼» 猜你喜欢
310求调剂
已经有14人回复
-
290调剂生物0860
已经有28人回复
-
山东双非院校考核超级无底线，领导幸灾乐祸，教师遭殃恐
已经有4人回复
-
279学硕食品专业求调剂院校
已经有14人回复
-
0831生医工第一轮调剂失败求助
已经有16人回复
-
电子信息270求调剂
已经有18人回复
-
食品与营养（0955）271求调剂
已经有5人回复
-
293求调剂
已经有11人回复
-
322求调剂
已经有13人回复
-
272分材料子求调剂
已经有50人回复
xoxed
捐助贵宾 (小有名气)
- 应助: 1 (幼儿园)
- 金币: 1672.2
- 帖子: 183
- 在线: 28.6小时
- 虫号: 7209122
- 注册: 2017-09-20
- 性别: GG
- 专业: 控制理论与方法
3楼2017-10-26 19:27:26
mchen_6431
专家顾问 (著名写手)
-
专家经验: +168 - 应助: 181 (高中生)
- 金币: 15763.8
- 散金: 35
- 红花: 127
- 帖子: 2018
- 在线: 837.9小时
- 虫号: 837980
- 注册: 2009-09-01
- 性别: GG
- 专业: 计算机软件
- 管辖: 信息科学
【答案】应助回帖
★ ★ ★ ★ ★
感谢参与，应助指数 +1
king36500(conanwj代发): 金币+5 2017-11-26 21:42:38
conanwj: 应助指数+1 2017-11-26 21:42:56
感谢参与，应助指数 +1
king36500(conanwj代发): 金币+5 2017-11-26 21:42:38
conanwj: 应助指数+1 2017-11-26 21:42:56
|
初值下标不同，并没有什么。分两个过程，一个预测过程，一个量测更新过程。具体哪个步骤在前，根据初值来定。表示时，你可以将下标改成一样，不影响分析。 发自小木虫Android客户端 |
4楼2017-10-26 19:45:09
曾二妹
银虫 (小有名气)
- 应助: 0 (幼儿园)
- 金币: 1944.5
- 散金: 22
- 红花: 1
- 帖子: 189
- 在线: 39.1小时
- 虫号: 3261051
- 注册: 2014-06-07
- 专业: 电能储存与节电技术
9楼2018-12-24 00:09:34
2楼2017-10-26 12:08:34
5楼2017-11-12 10:36:27
6楼2017-11-26 15:19:07
曾二妹
银虫 (小有名气)
- 应助: 0 (幼儿园)
- 金币: 1944.5
- 散金: 22
- 红花: 1
- 帖子: 189
- 在线: 39.1小时
- 虫号: 3261051
- 注册: 2014-06-07
- 专业: 电能储存与节电技术
【答案】应助回帖
★ ★ ★ ★ ★
king36500(conanwj代发): 金币+5, 感谢应助 2018-12-24 15:50:21
king36500(conanwj代发): 金币+5, 感谢应助 2018-12-24 15:50:21
还有一种理解吧，关于滤波 平滑和预测的不同定义：如果当前时刻是k，那么平滑就是基于k时刻的量去估计/计算k-1时刻的值；滤波就是基于k时刻的值计算k时刻的值，也就是对应着卡尔曼滤波器里面后验部分；估计就是基于k时刻计算k+1时刻。所以，我的理解是卡尔曼滤波器里面包括了估计和滤波两部分，估计就是基于k-1时刻的值，通过系统本来的状态方程计算得到先验估计值，通常计为k|k-1，然后再对先验结果进行滤波，这部分就对应着卡尔曼滤波器的核心计算-卡尔曼增益，滤波过后的结果就是k的后验估计值，也就是k时刻我们想要得到的值。这是我的理解，如有错误，欢迎指正 发自小木虫IOS客户端 |
7楼2018-12-24 00:05:50
曾二妹
银虫 (小有名气)
- 应助: 0 (幼儿园)
- 金币: 1944.5
- 散金: 22
- 红花: 1
- 帖子: 189
- 在线: 39.1小时
- 虫号: 3261051
- 注册: 2014-06-07
- 专业: 电能储存与节电技术
|
还有一种理解吧，关于滤波 平滑和预测的不同定义：如果当前时刻是k，那么平滑就是基于k时刻的量去估计/计算k-1时刻的值；滤波就是基于k时刻的值计算k时刻的值，也就是对应着卡尔曼滤波器里面后验部分；估计就是基于k时刻计算k+1时刻。所以，我的理解是卡尔曼滤波器里面包括了估计和滤波两部分，估计就是基于k-1时刻的值，通过系统本来的状态方程计算得到先验估计值，通常计为k|k-1，然后再对先验结果进行滤波，这部分就对应着卡尔曼滤波器的核心计算-卡尔曼增益，滤波过后的结果就是k+1的后验估计值，也就是k时刻我们想要得到的值。这是我的理解，如有错误，欢迎指正 发自小木虫IOS客户端 |
8楼2018-12-24 00:06:23
曾二妹
银虫 (小有名气)
- 应助: 0 (幼儿园)
- 金币: 1944.5
- 散金: 22
- 红花: 1
- 帖子: 189
- 在线: 39.1小时
- 虫号: 3261051
- 注册: 2014-06-07
- 专业: 电能储存与节电技术
10楼2018-12-24 00:13:41
