一、引言 以下我們引用文獻【1】中的一段話作為本文的開始: 想象你在黃昏時分看着一僅僅小鳥飛行穿過濃密的叢林。你僅僅能隱隱約約、斷斷續續地瞥見小鳥運動的閃現。你試圖努力地猜測小鳥在哪 ...
一 什么是卡爾曼濾波 在雷達目標跟蹤中,通常會用到Kalman濾波來形成航跡,以前沒有學過機器學習相關知識,學習Kalman時,總感覺公式看完就忘,而且很多東西雲里霧里並不能深入理解,最后也就直接套那幾個遞推公式了。通過上一篇CRF,我們可以順便回顧一下HMM,事實上,這幾種算法和Kalman之間是有聯系的,這個聯系,據說是在PRML這本書的第 章里講的線性動態系統 LDS 講的,有機會一定好好 ...
2018-06-19 22:07 0 7694 推薦指數:
一、引言 以下我們引用文獻【1】中的一段話作為本文的開始: 想象你在黃昏時分看着一僅僅小鳥飛行穿過濃密的叢林。你僅僅能隱隱約約、斷斷續續地瞥見小鳥運動的閃現。你試圖努力地猜測小鳥在哪 ...
以下我們引用文獻【1】中的一段話作為本文的開始: 想象你在黃昏時分看着一僅僅小鳥飛行穿過濃密的叢林。你僅僅能隱隱約約、斷斷續續地瞥見小鳥運動的閃現。你試圖努力地猜測小鳥在哪里以及下一時刻它會出 ...
簡單的介紹一下卡爾曼濾波器的關鍵的5個公式。 引入一個離散控制過程的系統。該系統可用一個線性隨機微分方程來描述: X(k)=A X(k-1)+B U(k)+W(k) 再加上系統的測量值: Z(k)=H X(k)+V(k) 上兩式子中,X(k)是k時刻的系統狀態,U(k)是k ...
無跡卡爾曼濾波不同於擴展卡爾曼濾波,它是概率密度分布的近似,由於沒有將高階項忽略,所以在求解非線性時精度較高。 UT變換的核心思想:近似一種概率分布比近似任意一個非線性函數或非線性變換要容易。 原理: 假設n維隨機向量x:N(x均值,Px),x通過非線性函數y=f(x)變換后得到n維 ...
真實的溫度測試數據,通過加熱棒加熱一盆水測得的真實數據,X軸是時間秒,Y軸是溫度: 1)濾波前 2)濾波后(p=10, q=0.0001, r=0.05, kGain=0;) 2)濾波后(p=10, q=0.00001, r=1, kGain=0;),Y軸放大10倍並取整 ...
卡爾曼濾波(Karman Filter) 卡爾曼濾波器是什么? 對於卡爾曼濾波器,實際上用濾波器來描述卡爾曼濾波器算法其實並不准確。卡爾曼濾波器最好地叫法是最優化遞歸數字處理算法(Optimal Recursive Data Processing Algorithm),本質上更加像一個 ...
第八章:最小二乘法。全文主要包括: 1)矩陣方程問題描述; 2)最小二乘法; 3 ...
卡爾曼濾波法 卡爾曼濾波算法是一種利用線性系統狀態方程,通過系統輸入輸出觀測數據,對系統狀態進行最優估計的算法,是一種最優化自回歸數據處理算法。 通俗地講,對系統 \(k-1\) 時刻的狀態,我們有兩種途徑來獲得系統 \(k\) 時刻的狀態。一種是根據常識或者系統以往的狀態表現來預測 \(k ...