一、引言 以下我们引用文献【1】中的一段话作为本文的開始: 想象你在黄昏时分看着一仅仅小鸟飞行穿过浓密的丛林。你仅仅能隐隐约约、断断续续地瞥见小鸟运动的闪现。你试图努力地猜測小鸟在哪 ...
一 什么是卡尔曼滤波 在雷达目标跟踪中,通常会用到Kalman滤波来形成航迹,以前没有学过机器学习相关知识,学习Kalman时,总感觉公式看完就忘,而且很多东西云里雾里并不能深入理解,最后也就直接套那几个递推公式了。通过上一篇CRF,我们可以顺便回顾一下HMM,事实上,这几种算法和Kalman之间是有联系的,这个联系,据说是在PRML这本书的第 章里讲的线性动态系统 LDS 讲的,有机会一定好好 ...
2018-06-19 22:07 0 7694 推荐指数:
一、引言 以下我们引用文献【1】中的一段话作为本文的開始: 想象你在黄昏时分看着一仅仅小鸟飞行穿过浓密的丛林。你仅仅能隐隐约约、断断续续地瞥见小鸟运动的闪现。你试图努力地猜測小鸟在哪 ...
以下我们引用文献【1】中的一段话作为本文的開始: 想象你在黄昏时分看着一仅仅小鸟飞行穿过浓密的丛林。你仅仅能隐隐约约、断断续续地瞥见小鸟运动的闪现。你试图努力地猜測小鸟在哪里以及下一时刻它会出 ...
简单的介绍一下卡尔曼滤波器的关键的5个公式。 引入一个离散控制过程的系统。该系统可用一个线性随机微分方程来描述: X(k)=A X(k-1)+B U(k)+W(k) 再加上系统的测量值: Z(k)=H X(k)+V(k) 上两式子中,X(k)是k时刻的系统状态,U(k)是k ...
无迹卡尔曼滤波不同于扩展卡尔曼滤波,它是概率密度分布的近似,由于没有将高阶项忽略,所以在求解非线性时精度较高。 UT变换的核心思想:近似一种概率分布比近似任意一个非线性函数或非线性变换要容易。 原理: 假设n维随机向量x:N(x均值,Px),x通过非线性函数y=f(x)变换后得到n维 ...
真实的温度测试数据,通过加热棒加热一盆水测得的真实数据,X轴是时间秒,Y轴是温度: 1)滤波前 2)滤波后(p=10, q=0.0001, r=0.05, kGain=0;) 2)滤波后(p=10, q=0.00001, r=1, kGain=0;),Y轴放大10倍并取整 ...
卡尔曼滤波(Karman Filter) 卡尔曼滤波器是什么? 对于卡尔曼滤波器,实际上用滤波器来描述卡尔曼滤波器算法其实并不准确。卡尔曼滤波器最好地叫法是最优化递归数字处理算法(Optimal Recursive Data Processing Algorithm),本质上更加像一个 ...
第八章:最小二乘法。全文主要包括: 1)矩阵方程问题描述; 2)最小二乘法; 3 ...
卡尔曼滤波法 卡尔曼滤波算法是一种利用线性系统状态方程,通过系统输入输出观测数据,对系统状态进行最优估计的算法,是一种最优化自回归数据处理算法。 通俗地讲,对系统 \(k-1\) 时刻的状态,我们有两种途径来获得系统 \(k\) 时刻的状态。一种是根据常识或者系统以往的状态表现来预测 \(k ...