matlab代码sqrt
Optimal-Estimate-BigHomework
姓名：刘振博
学号：2019201920
完成工作
一维状态量的KF仿真
二维状态量的EKF仿真
应用EKF实现2D-SLAM
一维状态量的KF仿真
系统建模：
x+
=
F_x
*x
+
F_u
*
u
+
F_n
*
n
y
=
H
*
x
+
v
其中：
F_x
=
1;
F_u
=
1;
F_n
=
1;
u
=
1；
H
=
0.5;
Q
=
1;
R
=
1;
状态先验：
x
=
0;
P
=
1e4;
仿真初值：
X
=
7;
仿真结果：
二维状态量的EKF仿真
系统模型：
x+
=
f
(
x,
u,
n
)
y
=
h
(
x
)
+
v
系统定义：
x
=
[px
py
vx
vy]'
y
=
[d,
a]'
u
=
[ax,
ay]'
n
=
[nx,
ny]'
v
=
[vd,
va]'
px+
=
px
+
vx*dt
py+
=
py
+
vy*dt
vx+
=
vx
+
ax*dt
+
nx
vy+
=
vy
+
ay*dt
+
ny
d
=
sqrt(px^2
+
py^
2023-02-21 11:51:09
19.65MB
1
Applied Optimal Estimation[M]（应用最优估计）
2022-06-05 18:02:21
8.74MB
1
本书全面系统地阐述了最优估计的理论和方法。首先介绍了维纳滤波的原理，然后分别针对离散系统和连续系统，详细介绍了卡尔曼滤波器的原理、推导过程及其稳定性和鲁棒性，并讨论其具体应用。
2022-03-25 10:24:26
12.02MB
1
本书介绍了系统最优状态估计的方法。全书分为四大部分，第一部分给出了系统状态估计所需的数学基础，包括线性系统理论、概率理论、最小二乘估计、状态和协方差阵迭代；第二部分主要阐述了卡尔曼滤波器及其发展，包括离散卡尔曼滤波器、卡尔曼滤波器的其他表示方法、发展的卡尔曼滤波器、时间连续卡尔曼滤波器和最优平滑；第三部分介绍了H∞滤波器；第四部分介绍了非线性滤波器，包括非线.
2021-06-30 15:23:00
77.37MB
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