扩展卡尔曼滤波算法

本文深入探讨了非线性卡尔曼滤波的计算过程,包括非线性状态向量函数、非线性测量向量函数及其相关噪声向量的协方差矩阵的运用。详细介绍了从预测到更新阶段的每一步计算公式,如计算增益矩阵、状态向量更新和协方差矩阵更新等关键步骤。

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输入过程:
[y1,y2,...,yn][y_1,y_2,...,y_n][y1,y2,...,yn]
已知参数:
非线性状态向量函数=an(xn)a_n(x_n)an(xn)
非线性测量向量函数=bn(xn)b_n(x_n)bn(xn)
过程噪声向量的协方差矩阵=Qw,nQ_{w,n}Qw,n
测量噪声向量的协方差矩阵=Qv,nQ_{v,n}Qv,n
计算:n=1,2,3…
Gn=Pn,n−1BnT[BnPn,n−1BnT+Qv,n]G_n = P_{n,n-1} B_n ^T[B_nP_{n,n-1}B_n^T + Q_{v,n}]Gn=Pn,n1BnT[BnPn,n1BnT+Qv,n]
an=yn−bn(x^n∣n−1)a_n = y_n-b_n(\hat x_{n|n-1})an=ynbn(x^nn1)
x^n∣n=x^n∣n−1+Gnan\hat x_{n|n}=\hat x_{n|n-1} + G_n a_nx^nn=x^nn1+Gnan
x^n+1∣n=an(x^n∣n)\hat x_{n+1|n} = a_n(\hat x_{n|n})x^n+1n=an(x^nn)
Pn∣n=Pn∣n−1−GnBnPn∣n+1P_{n|n} = P_{n|n-1}-G_nB_nP_{n|n+1}Pnn=Pnn1GnBnPnn+1
Pn+1∣n=An+1,nPn∣nAn+1,nT+Qw,nP_{n+1|n} = A_{n+1,n}P_{n|n}A_{n+1,n}^T+Q_{w,n}Pn+1n=An+1,nPnnAn+1,nT+Qw,n

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