扩展卡尔曼滤波，求matlab实现扩展卡尔曼滤波的程序

本文目录一览

1，求matlab实现扩展卡尔曼滤波的程序
2，扩展卡尔曼滤波算法具体怎么用simulink搭建
3，无味卡尔曼滤波与扩展卡尔曼滤波的具体区别以及算法
4，扩展卡尔曼滤波如何进行线性化
5，kalman滤波原理
6，Kalman滤波器的功能

1，求matlab实现扩展卡尔曼滤波的程序

这里有一个toolbox，希望对你有帮助。http://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/loadFile.do?objectId=5377&objectType=file

求matlab实现扩展卡尔曼滤波的程序

2，扩展卡尔曼滤波算法具体怎么用simulink搭建

Block是NAND Flash中最大的操作单元，擦除可以按照block或page为单位完成，而编程/读取是按照page为单位完成的

block是nand flash中最大的操作单元，擦除可以按照block或page为单位完成，而编程/读取是按照page为单位完成的。所以，按照这样的组织方式可以形成所谓的三类地址： -block address 块地址 -page address 页地址 -column address 列地址

扩展卡尔曼滤波算法具体怎么用simulink搭建

3，无味卡尔曼滤波与扩展卡尔曼滤波的具体区别以及算法

EKF是对非线性系统模型（方程）进行的线性化近似，以利用KF算法进行滤波估计。而UKF是对状态的概率统计近似，即设计少量的σ点，由σ点经由非线性函数的传播，计算出随机向量一、二阶统计特性的传播，对于高斯噪声的假设，UKF能够达到三阶估计精度，而EKF只能达到二阶精度，但其算法仍然是利用KF的算法。现在国内外的文献大都是对UKF算法的改进和应用进行论述，但对算法的稳定性等没有系统的论述。我了解得沈阳自动化所做的这方面的工作很多。

% inputs:% y(:,t) - the observation at time t% a - the system matrix% c - the observation matrix % q - the system covariance % r - the observation covariance% init_x - the initial state (column) vector % init_v - the initial state covariance

无味卡尔曼滤波与扩展卡尔曼滤波的具体区别以及算法

4，扩展卡尔曼滤波如何进行线性化

只要能写出A，B，C，D四个矩阵，就是线性的了。如果系统是非线性的，那么你是没有办法把状态空间表示成x=Ax+Bu, y=Cx+Du的形式的。线性化就是求这四个矩阵的近似值。以上论调仅供参考，你可以看看附件。另外，如果你的系统“非常”不线性的话，你可以试试sigma point kalman filter。有问题可以给我发邮件，zengxin062121@163.com很抱歉，回答者上传的附件已失效

扩展卡尔曼滤波的线性化有两个部分：状态方程的线性化（一般在最优估计点进行线性化）和量测方程的线性化（一般在最优预测点进行线性化）。因为卡尔曼滤波估算出来的状态总是有误差的，特别是刚开始的时候，由于初值没法给得很准确，导致估计出来的状态有误差，那么线性化的点就不可能与实际点完全一致。

5，kalman滤波原理

卡尔曼(kalman)滤波卡尔曼滤波是一种高效率的递归滤波器(自回归滤波器), 它能够从一系列的不完全包含噪声的测量(英文: measurement)中，估计动态系统的状态。应用实例卡尔曼滤波的一个典型实例是从一组有限的，对物体位置的，包含噪声的观察序列预测出物体的坐标位置及速度. 在很多工程应用(雷达, 计算机视觉)中都可以找到它的身影. 同时，卡尔曼滤波也是控制理论以及控制系统工程中的一个重要话题. 比如,在雷达中,人们感兴趣的是跟踪目标,但目标的位置,速度, 加速度的测量值往往在任何时候都有噪声. 卡尔曼滤波利用目标的动态信息,设法去掉噪声的影响, 得到一个关于目标位置的好的估计。这个估计可以是对当前目标位置的估计(滤波), 也可以是对于将来位置的估计(预测)，也可以是对过去位置的估计(插值或平滑). 命名这种滤波方法以它的发明者鲁道夫.E.卡尔曼（Rudolf E. Kalman）命名. 虽然Peter Swerling实际上更早提出了一种类似的算法. 斯坦利.施密特(Stanley Schmidt)首次实现了卡尔曼滤波器. 卡尔曼在NASA埃姆斯研究中心访问时, 发现他的方法对于解决阿波罗计划的轨道预测很有用, 后来阿波罗飞船的导航电脑使用了这种滤波器. 关于这种滤波器的论文由Swerling (1958), Kalman (1960)与 Kalman and Bucy (1961)发表. 目前,卡尔曼滤波已经有很多不同的实现. 卡尔曼最初提出的形式现在一般称为简单卡尔曼滤波器.除此以外, 还有施密特扩展滤波器,信息滤波器以及很多Bierman, Thornton 开发的平方根滤波器的变种.也行最常见的卡尔曼滤波器是锁相环，它在收音机,计算机和几乎任何视频或通讯设备中广泛存在.

6，Kalman滤波器的功能

尔曼滤波是一种高效率的递归滤波器(自回归滤波器), 它能够从一系列的不完全包含噪声的测量(英文:measurement)中，估计动态系统的状态。应用实例卡尔曼滤波的一个典型实例是从一组有限的，对物体位置的，包含噪声的观察序列预测出物体的坐标位置及速度. 在很多工程应用(雷达, 计算机视觉)中都可以找到它的身影. 同时，卡尔曼滤波也是控制理论以及控制系统工程中的一个重要话题. 比如,在雷达中,人们感兴趣的是跟踪目标,但目标的位置,速度,加速度的测量值往往在任何时候都有噪声.卡尔曼滤波利用目标的动态信息,设法去掉噪声的影响,得到一个关于目标位置的好的估计。这个估计可以是对当前目标位置的估计(滤波),也可以是对于将来位置的估计(预测)，也可以是对过去位置的估计(插值或平滑).

卡尔曼(kalman)滤波卡尔曼滤波是一种高效率的递归滤波器(自回归滤波器), 它能够从一系列的不完全包含噪声的测量(英文:measurement)中，估计动态系统的状态。应用实例卡尔曼滤波的一个典型实例是从一组有限的，对物体位置的，包含噪声的观察序列预测出物体的坐标位置及速度. 在很多工程应用(雷达, 计算机视觉)中都可以找到它的身影. 同时，卡尔曼滤波也是控制理论以及控制系统工程中的一个重要话题. 比如,在雷达中,人们感兴趣的是跟踪目标,但目标的位置,速度,加速度的测量值往往在任何时候都有噪声.卡尔曼滤波利用目标的动态信息,设法去掉噪声的影响,得到一个关于目标位置的好的估计。这个估计可以是对当前目标位置的估计(滤波),也可以是对于将来位置的估计(预测)，也可以是对过去位置的估计(插值或平滑). 命名这种滤波方法以它的发明者鲁道夫.e.卡尔曼（rudolf e. kalman）命名. 虽然peter swerling实际上更早提出了一种类似的算法. 斯坦利.施密特(stanley schmidt)首次实现了卡尔曼滤波器.卡尔曼在nasa埃姆斯研究中心访问时,发现他的方法对于解决阿波罗计划的轨道预测很有用,后来阿波罗飞船的导航电脑使用了这种滤波器. 关于这种滤波器的论文由swerling (1958), kalman (1960)与 kalman and bucy (1961)发表. 目前,卡尔曼滤波已经有很多不同的实现.卡尔曼最初提出的形式现在一般称为简单卡尔曼滤波器.除此以外,还有施密特扩展滤波器,信息滤波器以及很多bierman, thornton 开发的平方根滤波器的变种.也行最常见的卡尔曼滤波器是锁相环，它在收音机,计算机和几乎任何视频或通讯设备中广泛存在.