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拓展卡尔曼滤波

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[待解决问题]

卡尔曼滤波器估计一个用线性随机差分方程描述的离
散时间过程的状态变量
x 2 <n 。 但如果被估计的过程和(或) 观测变量与
过程的关系是非线性的, 那应怎么办? 一些最著名和有趣的卡尔曼滤波应
用就是处理这些情况的。 将期望和方差线性化的卡尔曼滤波器称作扩展卡
尔曼滤波器(
Extended Kalman Filter), 简称EKF
同泰勒级数类似, 面对非线性关系时, 我们可以通过求过程和量测方
程的偏导来线性化并计算当前估计。 我们将第一节中的公式换一种方式表
示。 假设过程仍具有状态向量
x 2 <n , 但其状态方程已变为非线性随机差
分方程的形式。

其中的“被估计的过程和(或)观测变量与过程的关系是非线性的” 该如何理解?

天羽7的主页 天羽7 | 菜鸟二级 | 园豆:202
提问于:2017-10-22 16:50
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