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学习扩展卡尔曼滤波器(非线性)

发布的布雷特Shoelson,2010年7月9日

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布雷特本周的选择“学习扩展卡尔曼滤波”,通过易曹。

上周我写了Michael Kleder的 “学习卡尔曼滤波”提交。卡尔曼滤波的线性系统是相当简单;迈克尔的教程在这方面给了我们很大的启发。非线性系统的卡尔曼滤波器的应用不是很直截了当,和易建联的提交提供了一个受欢迎的介绍。

在他的文件内部的例子中,彝族(目前,顺便说一下,第二个下载量最多的作者文件交换——我们的人!)定义了三态非线性动态系统的状态方程,然后,从嘈杂的初始状态,他在20步伐的模拟测量系统。他的卡尔曼滤波器函数计算并返回,基于初始系统协方差估计/测量,估计系统状态:

这是一个很好的后续迈克尔的教程使用卡尔曼滤波的线性系统。易有说得多关于这个和类似的主题。他贴了MATLAB和卡尔曼滤波仿真软件教程,和写了扩展卡尔曼金宝app滤波器(提交),无味卡尔曼滤波器,Kalman-Bucy过滤、神经网络和卡尔曼滤波器无约束最优化,使用卡尔曼滤波器。

使用MATLAB®7.11发表

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