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简介
这是一个关于卡曼滤波原理PPT课件，包括了卡尔曼滤波问题，新息过程，Kalman滤波，基于一步预测的Kalman自适应滤波算法，Kalman滤波算法的实现代码等内容。Kalman滤波 如果期望响应未知，要进行线性最优滤波，就要求基于状态空间模型的线性最优滤波器了，称为卡尔曼（Kalman）滤波器。其特点是：用状态空间概念来描述其数学公式，而且为递归最小二乘滤波器族提供了一个统一的框架。1.卡尔曼滤波问题 考虑下图所示的线性动态离散时间系统，它由描述状态向量的过程方程和描述观测向量的观测方程共同表示。Kalman滤波 线性动态离散时间系统的信号流图表示过程方程观测方程 Kalman滤波 2.新息过程 为了求解卡尔曼滤波问题，这里将应用基于新息过程（innovations process）的方法。给定观测值，求观测向量y(n)的最小二乘估计，记作：所对应的新息过程定义为： 其中 向量 表示观测数据y(n)中新的信息，简称新息。Kalman滤波，欢迎点击下载卡曼滤波原理PPT课件哦。
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Kalman滤波 如果期望响应未知，要进行线性最优滤波，就要求基于状态空间模型的线性最优滤波器了，称为卡尔曼（Kalman）滤波器。其特点是：用状态空间概念来描述其数学公式，而且为递归最小二乘滤波器族提供了一个统一的框架。 1.卡尔曼滤波问题 考虑下图所示的线性动态离散时间系统，它由描述状态向量的过程方程和描述观测向量的观测方程共同表示。 Kalman滤波 线性动态离散时间系统的信号流图表示过程方程观测方程 Kalman滤波 2.新息过程 为了求解卡尔曼滤波问题，这里将应用基于新息过程（innovations process）的方法。给定观测值 ，求观测向量y(n)的最小二乘估计，记作： 所对应的新息过程定义为： 其中 向量 表示观测数据y(n)中新的信息，简称新息。 Kalman滤波 3. Kalman滤波 用新息过程序列的线性组合直接构造状态向量的一步预测 1. 状态向量的一步预测的最小均方估计： Kalman滤波 2.卡尔曼增益的实际计算公式如下： 3.状态向量预测误差的相关矩阵递推公式为： (Riccati方程) 式中 Kalman滤波 4. 基于一步预测的Kalman自适应滤波算法初始条件： 输入观测向量过程： 观测向量序列={y(1)， …，y(n)} 已知参数： Kalman滤波 状态转移矩阵F(n+1，n) 观测矩阵C(n) 过程噪声向量的相关矩阵Q1(1) 观测噪声向量的相关矩阵Q2(n) 计算：n=1，2，3，… Kalman滤波 3. Kalman滤波算法的实现代码
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