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    文件類型: .7z
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    發(fā)布日期: 2021-05-10
  • 語言: Matlab
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資源簡介

比較詳細(xì)的個(gè)人卡爾曼濾波原理推導(dǎo)過程記錄,同時(shí)附了一個(gè)matlab例程

資源截圖

代碼片段和文件信息

clc
clear?all;
close?all;

%初始化參數(shù)
delta_t?=?0.1;?%采樣時(shí)間間隔
t?=?0:delta_t:10;
N?=?length(t);
sz?=?[2N];
g?=?10;?%加速度大小,對應(yīng)卡爾曼濾波中的控制向量
q?=?10;?%系統(tǒng)位置噪聲方差
Q?=?[q?0;0?0];?%系統(tǒng)噪聲協(xié)方差矩陣,大小為2X2(系統(tǒng)狀態(tài)中只包含位置、速度兩個(gè)分量)
r?=?5;?%測量位置噪聲方差
R?=?[r];?%測量噪聲協(xié)方差,大小為1X1(只測量了位置)
A?=?[1?delta_t;?0?1];?%狀態(tài)轉(zhuǎn)換矩陣,大小為2X2
B?=?[1/2*delta_t^2;?delta_t];?%控制轉(zhuǎn)換矩陣,大小為2X1
H?=?[10];?%觀測轉(zhuǎn)換矩陣,大小為1X2

n?=?size(Q);
m?=?size(R);

P?=?zeros(n);?%估計(jì)值和真實(shí)值的誤差協(xié)方差矩陣
Qn?=?zeros(1N);?%系統(tǒng)噪聲導(dǎo)致的小車位置偏差累積
Qn(1)?=?q*randn;
for?i?=?2:1:N
????Qn(i)?=?Qn(i-1)+q*randn;?%每一個(gè)dt內(nèi)位置噪聲滿足高斯分布
end

x?=?1/2*g*t.^2?+?Qn(int32(t/delta_t+1));?%真實(shí)值
z?=?x?+?r.*randn(1N);?%加入觀測噪聲的觀測值

xhat?=?zeros(sz);?%估計(jì)值
xhatminus?=?zeros(sz);?%預(yù)測值
Pminus?=?zeros(n);?%預(yù)測值與真實(shí)值的誤差協(xié)方差矩陣
K?=?zeros(n(1)m(1));?%卡爾曼增益矩陣
I?=?eye(n);

for?k?=?9:N?%這里我們從時(shí)刻9處才開始計(jì)算,即小車已經(jīng)運(yùn)動(dòng)了一段時(shí)間
????xhatminus(:k)?=?A*xhat(:k-1)?+?B*g;?A*xhat(:k-1)+B*g;
????Pminus?=?A*P*A‘+Q;
????K?=?Pminus*H‘/(H*Pminus*H‘+R);
????xhat(:k)?=?xhatminus(:k)+K*(z(k)-H*xhatminus(:k));
????P?=?(I-K*H)*Pminus;
end
?
figure(1)
plot(tz)
hold?on
plot(txhat(1:)‘r-‘)
plot(txhatminus(1:)‘k-‘);
hold?on
plot(tx(1:)‘g-‘)
legend(‘z‘‘xhat‘‘xhatminus‘‘x‘);
xlabel(‘Iteration‘);




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