卡尔曼滤波原理，如何理解无迹卡尔曼滤波

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1，如何理解无迹卡尔曼滤波
2，卡尔曼滤波
3，卡尔曼滤波公式是什么啊
4，什么是什么是卡尔曼滤波目标跟踪完美

1，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

2，卡尔曼滤波

该算法的特点是计算精度与事先根据统计估计出的噪声、协方差矩阵有关，其计算速度与状态方程中含有的谐波次数有关。因此为了提高速度与精度也要与前置低通滤波器相配合以降低状态方程的维数。由于配变处于配电网的终端，离用户最近，所以低压侧的线路中含有大量的非周期分量和谐波量。从上述分析可得出，当信号中存在衰减直流分量时，半波傅氏算法的误差非常大，全周傅氏算法误差较小，差分全周傅氏算法与并联补偿傅氏算法的误差要小的多。对递推最小二乘法和卡尔曼算法来说，状态数越多，精度越高，但是计算时间成倍增加，尤其是卡尔曼算法，因为ttu涉及到对谐波的估计，所以递推最小二乘法和卡尔曼算法难以满足ttu实时性的要求。综合以上分析可知，对ttu而言，差分法和并联补偿法是兼顾速度与精度的有效算法，其中差分法速度较并联补偿法快，而误差稍大。实际工程可根据功能要求予以取舍。

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

4，什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