基于WLS-KF的GPS非線性動態(tài)濾波研究
1.2 KF算法
KF算法對一個離散時間線性系統(tǒng)的狀態(tài)進行最優(yōu)估計,使系統(tǒng)狀態(tài)的估計值有最小均方誤差(MMSE)。
考慮一個多輸入多輸出的離散時間線性動態(tài)系統(tǒng),其狀態(tài)方程可表示為:
向量wk和vk分別表示狀態(tài)噪聲和測量噪聲,假設它們都是均值為零的正態(tài)白噪聲且相互獨立,即:
KF算法通過如下的時間更新過程和測量更新過程來對系統(tǒng)狀態(tài)進行估計。
計算完測量更新方程后,整個過程再次重復,上一次計算得到的后驗估計被作為下一次計算的先驗估計。
1.3 WLS-KF算法
1.3.1 基本思想
算法基本思想是通過WLS方法計算隨機變量經過非線性變換后的分布參數,它利用離散個加權點來確定近似直線。
設待確定的近似線性化模型為:
式中:(xn,f(xn))表示設置的離散加權點;p(xn)表示其對應的權系數,n=1,2,…,n。
濾波器相關文章:濾波器原理
濾波器相關文章:濾波器原理
電源濾波器相關文章:電源濾波器原理
評論