39、组合验证框架详解

组合验证框架详解

一、覆盖节点的概念

在模型检查图(mc - graph)中,直观地说,如果函数 (f) 定义了子节点的值,当一个子节点 (n’) 覆盖另一个子节点 (n’‘) 时,为了确定节点 (n) 的值,只考虑 (n’) 而忽略 (n’‘) 就足够了。在某些情况下,(f) 仅能提供节点值关于 (\leq_i) 的下界,但第二个要求确保了对于每个 (f’ \geq_i f),覆盖关系仍然成立。需要注意的是,覆盖的概念在 mc - graph 的节点上定义了一个偏序关系。因此,对于每个被覆盖的节点 (n’‘),都存在一个非被覆盖的覆盖节点 (n’)。

例如,考虑图 3(b) 中的 mc - graph,假设底层结构是 3×3 结构(图 1(e)、(f))。边的值为 (R(n_0, n_1) =?T) 和 (R(n_0, n_2) =??),设 (f(n_1) =?T) 且 (f(n_2) = F?)。可以证明在 (f) 下 (n_2) 被 (n_1) 覆盖:
- 条件 (1) 显然成立,即 (F? \land?? \leq_t?T \land?T)。
- 对于条件 (2),需要证明对于所有 (v_1, v_2 \in L),如果 (f(n_1) \leq_i v_2) 且 (f(n_2) \leq_i v_2),那么 ((R(n_0, n_2) \land v_2) \leq_t (R(n_0, n_1) \land v_1))。具体来说,就是要证明对于所有 (v_1 \in {?T, TT, FT}) 和 (v_2 \in {F?, FF, FT}),都有 (v_2 \land?? \leq_t v_1 \land?T),这显然是成立的。

在这个例子中,基

内容概要:本文介绍了一个基于多传感器融合的定位系统设计方案,采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,利用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法对多源传感器数据进行融合处理,最终输出目标的滤波后位置信息,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法有效提升了定位精度与稳定性,尤其适用于存在单一传感器误差或信号丢失的复杂环境,如自动驾驶、移动采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,EKF作为多传感器的融合算法,最终输出目标的滤波位置(Matlab代码实现)机器人导航等领域。文中详细阐述了各传感器的数据建模方式、状态转移与观测方程构建,以及EKF算法的具体实现步骤,具有较强的工程实践价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉传感器原理和滤波算法的高校研究生、科研人员及从事自动驾驶、机器人导航等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习和掌握多传感器融合的基本理论与实现方法;②应用于移动机器人、无人车、无人机等系统的高精度定位与导航开发;③作为EKF算法在实际工程中应用的教学案例或项目参考; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐行理解算法实现过程,重点关注状态预测与观测更新模块的设计逻辑,可尝试引入真实传感器数据或仿真噪声环境以验证算法鲁棒性,并进一步拓展至UKF、PF等更高级滤波算法的研究与对比。
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