该文件比较了卡尔曼滤波器的三个不同版本。 卡尔曼滤波器用于递归参数估计。 卡尔曼滤波器可以处理噪声测量。
第一个实现的滤波器 (fcn_KF) 是具有标准的卡尔曼滤波器更新协方差矩阵 P。 协方差矩阵反映了预测的不确定性。
为了提高数值稳定性,Potter 开发了一个协方差矩阵 P 的平方根更新 (fcn_KF_SRP)。 另一个版本是平方根协方差更新通过三角化 (fcn_KF_SRT)。
该文件生成一个模型。 然后三个卡尔曼滤波器执行一个模型参数的估计。 最后比较结果。
资料来源:
Simon, D. (2006):最佳状态估计
Kaminski, P. (1971):离散平方根滤波:当前技术概览
Golub, G. (1996):矩阵计算
2021-12-27 20:55:00
4KB
matlab
1