卡尔曼滤波matlab代码(卡尔曼滤波matlab代码 GPS IMU)

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本文目录一览：

• 1、卡尔曼滤波和三维变分公式
• 2、卡尔曼滤波器的应用实例
• 3、kalman滤波中的Q和R如何求得?

卡尔曼滤波和三维变分公式

对于上述所有的数学公式，你仅仅需要实现公式（7）、（18）和（19）。（如果你忘记了上述公式，你也能从公式（4）和（5）重新推导。）这将允许你精确地建模任何线性系统。

z（k） = H x（k） + v（k）其中，z（k）表示时刻k的观测值，H表示观测矩阵，v（k）表示观测噪声。卡尔曼滤波的算法可以分为两个主要步骤：预测和校正。

下面的描述，会涉及一些基本的概念知识，包括概率（Probability），随机变量（Random Variable），高斯或正态分配（Gaussian Distribution）还有State-space Model等等。但对于卡尔曼滤波器的详细证明，这里不能一一描述。

卡尔曼滤波器的应用实例

1、卡尔曼滤波可用于估计导航系统中的位置、速度、姿态等运动状态变量。可以将卡尔曼滤波应用于惯性导航系统、全球定位系统（GPS）等，提高定位精度，并减轻误差积累。

2、应用：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。

3、E［w（n+m）w（n）］=0.36δ（m）；E［v（n+m）v（n）］=δ（m）E［v（n+m）s（n）］=0；E［v（n+m）w（n）］=0 初始条件为 地球物理信息处理基础 计算标量卡尔曼滤波器和参量值。

4、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。

kalman滤波中的Q和R如何求得?

其中，K（k）表示卡尔曼增益，R（k）表示观测噪声协方差矩阵，x（k|k）表示时刻k的状态估计值。然后，计算状态估计误差的协方差矩阵：P（k|k） = （I - K（k） H） P（k|k-1）其中，I表示单位矩阵。

但对于卡尔曼滤波器的详细证明，这里不能一一描述。首先，我们先要引入一个离散控制过程的系统。

过程噪声协方差矩阵Q的影响：增大或减小Q中的值，观察卡尔曼滤波估计结果的变化。一般来说，增大Q会使得滤波器对噪声的估计更加保守，而减小Q会使得滤波器对噪声的估计更加敏感。

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