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基于Mat lab的卡尔曼滤波算法仿真
8 A- f! q* \( |1.卡尔曼滤波器原理2 V& C/ O; b+ `5 K7 X" B
卡尔曼滤波是解决以均方误差最小为准则的最佳线性滤波问题,它根据前一一个估计值和最近一个观察数据来估计信号的当前值。它是用状态方程和递推方法进行估计的,而它的解是以估计值(常常是状态变量的估计值)的形式给出其信号模型是从状态方程和量测方程得到的。" I) @9 d1 I& b4 G: H
卡尔曼滤波中信号和噪声是用状态方程和测量方程来表示的。因此设计卡尔曼滤波器要求已知状态方程和测量方程。它不需要知道全部过去的数据,采用递推的方法计算,它既可以用于平稳和不平稳的随机过程,同时也可以应用解决非时变和时变系统,因而它比维纳过滤有更广泛的应用。
3 f- [$ M. k1 |* w- q卡尔曼几个重要公式:
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