1樓：網友
根據實際情況而定。比如為一輛剎車的車定狀態矩陣，則狀態向量：x = [p,v].p是位置，v是速度。
卡爾曼濾波里面的矩陣應該怎麼得到
2樓：網友
你說的矩陣是狀態轉移矩陣和觀測矩陣吧。卡爾曼濾波是解決實際問題的，觀測矩陣就按照你能觀測到的資料和你感興趣的資料之間的關係來決定，在大多數情況下都是可以直接觀測到的，所以一般是單位矩陣。而狀態轉移矩陣就學問大了，它和你所感興趣的目標的屬性有關，大部分情況下，都是跟蹤勻速小擾動的目標，所以直接使用cv模型就行，當你的目標是機動目標，那就有好多人的研究成果了ca啊ct啊，singer啊，全鄰啊都是用於機動目標的。
如何確定卡爾曼濾波的觀測矩陣
3樓：網友
觀測矩陣有專門的文章研究。對於簡單的卡爾曼濾波，觀測矩陣就是單位矩陣，也就是說可以直接觀測到狀態向量。也可能出現其他的線性觀測矩陣，做法一樣。
但如果是極座標或是更復雜的觀測函式，就要使用非線性卡爾曼濾波器了。
4樓：網友
卡爾曼濾波的原理是使用觀測值來動態的生成統計**引數的。
x(k)=a x(k-1)+b u(k)+w(k) .1)
z(k)=h x(k)+v(k) .2)
**是通過(1)式中的 w(k) 和(2)式中的v(k)的雜訊的統計「標準差」生成的。有說是「協方差」可能和後面三個跌代式子混了。
x(k|k)= x(k|k-1)+kg(k) (z(k)-h x(k|k-1)) 3)
kg(k)= p(k|k-1) h』 / (h p(k|k-1) h』 +r) …4)
p(k|k)=（i-kg(k) h）p(k|k-1) …5)
3)(4)(5)補充計算(1)(2)完成跌代過程。h是「馬爾科夫」鏈中的**矩陣。
卡爾曼濾波狀態方程是怎樣得到的
5樓：網友
真實值是不可接近的，只能依據最小均方誤差使估計值儘可能的靠近真實值。 下面這段文字對卡爾曼的解釋很形象，看看吧。 為了可以更加容易的理解卡爾曼濾波器，這裡應用形象的描述方法講解，不像參考書那樣羅列一大堆的數學公式和數學符號。
關於卡爾曼濾波中的矩陣
6樓：匿名使用者
這是一階差分方程租，x(k)=x(k-1)+dx(k-1);
y(k)=y(k-1)+dy(k-1);
dx(k)=dx(k-1);
dy(k)=dy(k-1).
表示系統狀態方程的遞推關係。
卡爾曼濾波器的缺點有哪些，卡爾曼濾波器的缺點有哪些？
卡爾曼濾波器的缺點是 當運動目標長時間被遮擋時會存在目標跟蹤丟失的情況 卡爾曼濾波 kalman filtering 一種利用線性系統狀態方程，通過系統輸入輸出觀測資料，對系統狀態進行最優估計的演算法。由於觀測資料中包括系統中的噪聲和干擾的影響，所以最優估計也可看作是濾波過程。其性質如下 卡爾曼濾波...
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阿爾法貝塔濾波器和卡爾曼濾波都是常用的訊號處理演算法，但它們在應用場景 原理和實現方式等方面有所不同。具體來說 .應用場景 阿爾法貝塔濾波器適用於週期變化緩慢 雜訊較大的訊號處毀彎理，例如 市場 而卡爾曼濾波更適用於系統狀態變化規律已知 且有隨機誤差干擾的訊號處理，例如飛彈控制。.原理 阿爾法貝塔濾波...