卡尔曼滤波器，卡尔曼滤波的形式

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1，卡尔曼滤波的形式
2，如何理解无迹卡尔曼滤波
3，卡尔曼滤波公式是什么啊
4，kalman滤波原理
5，Kalman滤波器的功能
6，什么是什么是卡尔曼滤波目标跟踪完美

1，卡尔曼滤波的形式

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。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。

卡尔曼滤波的形式

2，如何理解无迹卡尔曼滤波

卡尔曼滤波在对离散线性系统进行最优化的时候用到系统的预测方程和测量方程，但是只考虑了最简单的线性关系，即系统预测方程线性化，由于变量的均值和方差只能进行线性运算，

卡尔曼滤波在对离散线性系统进行最优化的时候用到系统的预测方程和测量方程，但是只考虑了最简单的线性关系，即系统预测方程线性化，由于变量的均值和方差只能进行线性运算，那么当系统预测方程非线性化的时候该怎样计算预测值的方差呢？ukf(无味滤波器)就是为了研究解决这种非线性关系的。ukf（无味滤波器）舍弃了在解决非线性化时采用将系统方程线性化的思路，转而采用通过概率统计近似化的方法来计算方差和均值。

如何理解无迹卡尔曼滤波

3，卡尔曼滤波公式是什么啊

卡尔曼滤波公式 X(k)=A X(k-1)+B U(k)+W(k)卡尔曼滤波（Kalman filtering）一种利用线性系统状态方程，通过系统输入输出观测数据，对系统状态进行最优估计的算法。由于观测数据中包括系统中的噪声和干扰的影响，所以最优估计也可看作是滤波过程。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。数据滤波是去除噪声还原真实数据的一种数据处理技术, Kalman滤波在测量方差已知的情况下能够从一系列存在测量噪声的数据中，估计动态系统的状态. 由于, 它便于计算机编程实现, 并能够对现场采集的数据进行实时的更新和处理, Kalman滤波是目前应用最为广泛的滤波方法, 在通信, 导航, 制导与控制等多领域得到了较好的应用.

卡尔曼滤波器是一个“optimal recursive data processing algorithm（最优化自回归数据处理算法）”。对于解决很大部分的问题，他是最优，效率最高甚至是最有用的。他的广泛应用已经超过30年，包括机器人导航，控制，传感器数据融合甚至在军事方面的雷达系统以及导弹追踪等等。近年来更被应用于计算机图像处理，例如头脸识别，图像分割，图像边缘检测等等。

卡尔曼滤波公式是什么啊

4，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.

5，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.

6，什么是什么是卡尔曼滤波目标跟踪完美

目标跟踪系统中的滤波方法》共分10章。第1章介绍了滤波方法在目标跟踪系统中的地位和作用，以及滤波方法的研究进展和评价标准。第2章对卡尔曼滤波和与卡尔曼滤波相关的非线性滤波算法做了论述。第3章介绍粒子滤波，包括序贯重要性重采样粒子滤波、辅助粒子滤波、正则化粒子滤波、扩展卡尔曼粒子滤波、高斯和粒子滤波、边缘粒子滤波等。第4章论述等式状态约束条件下的滤波算法，提出了一种线性等式状态约束条件下的粒子滤波算法和一种迭代收缩非线性状态约束条件下的滤波算法。第5章讨论自适应卡尔曼滤波，提出了一种双重迭代变分贝叶斯自适应卡尔曼滤波算法及其融合方法。第6章讨论无序量测条件下的滤波方法，提出了一种基于不敏变换的无序量测融合算法。第7章讨论网络丢包条件下的滤波方法，提出了一种非线性系统中具有丢包情况的滤波方法。第8章研究各类非线性滤波RTs平滑算法，并在此基础上提出了一种RTs分段融合方法。第9章介绍了几种非线性滤波算法在目标跟踪系统中的应用实例。第10章是相关的数学预备知识，内容涉及向量和矩阵、随机变量、随机向量和随机过程。《目标跟踪系统中的滤波方法》内容属于信息融合研究领域。针对多条件下目标跟踪系统中的滤波方法，本书结合近年来国内外研究热点进行论述，内容较为新颖。具体内容包括：卡尔曼滤波和非线性系统滤波、粒子滤波、等式状态约束条件下的滤波、自适应卡尔曼滤波及其融合、无序量测条件下的滤波、网络丢包条件下的滤波、RTS平滑及其分段融合以及非线性滤波算法在目标跟踪中的应用等。《目标跟踪系统中的滤波方法》可供电子信息、自动化、计算机应用、控制科学与工程、信号处理、导航与制导等相关专业高年级本科生和研究生，以及相关领域的工程技术人员和研究人员参考。

在cnki上下篇kalman目标跟踪的硕士论文吧，很多的，当然期刊也可以，不过一般情况下硕士论文讲的能详细点，然后找准一篇仔细研读，这样子基本上理论就没啥问题了，编程就用matlab，用c很麻烦，很多算法都没有得自己从头编，matlab集成了很多的算法的，只要找出来调用就行了。这里给你说下kalman跟踪的思路吧：0.如果你的视频是实际录得话，为防止检测到伪目标，首先要对输入的图像进行滤波，简单的有中值均值滤波。1.对视频序列采用背景差分或帧间差分就可以得到运动区域了，这里重点就是背景建模，如果嫌麻烦也就别看什么单高斯或多高斯的了，直接找一个空帧(没有运动目标)当背景就ok了，差分后就有了运动区域，然后二值化方便以后的处理。然后视有没有阴影而进行阴影去除的工作。2.上边这步也就是检测出了运动区域，按你的检测出来是要给边边画圈，这个在matlab上好好研究研究怎样提取目标边缘的点，在原位图图上把边缘的点改变成一个同像素值就行了，这样检测就完了。3.跟踪，首先得找到目标的中心，因为目标不只是一个像素，必须有一个中心来表示它的坐标位置，这个方法自己想啦，什么取均值求外接矩形中心啊都可以的，然后每一帧都这么做就有一系列的中心坐标了。4.kalman，kalman的作用还是以滤波为主，相当于把第三步的那些坐标都当成信号序列，用kalman滤波，边检测边滤波，kalman主要记住那5个公式，知道它的递推过程就基本能编出来了，至于滤波器参数就在参考文献里找吧，编出来kalman部分的程序没多少行的，别怕。5.如果是多目标跟踪的话就进行目标匹配的工作，相当于每帧都检测出两个目标，你要知道最新一帧中的每个分别对应的是前边帧的哪个目标。上边这些给你一个大体的思路，你根据自己的任务选择做哪些工作，这个题目不难的，要有信心