EKF 和 UKF 卡尔曼滤波器中的加速度噪声模型是否不同?

信息处理 卡尔曼滤波器 无味卡尔曼滤波器
2022-01-25 15:46:23

在关于基本卡尔曼滤波器的讲座中,我遇到了以下关于加速度噪声的假设。

正态卡尔曼滤波器中的加速度噪声

噪声向量的每个分量ν本身是时间和加速度值的乘积。对加速度一无所知一种X一种是的但每个组件ν假设具有零均值并且每对分量νj,νķ有一些已知的方差σνjνķ2. 因此,四个等式中的每一个中的最后一项都设置为零(此处未显示)。协方差矩阵 Q 包含时间,如下面的屏幕截图所示。 在此处输入图像描述

在后面关于无味卡尔曼滤波器的讲座中,假设更改如下。 在此处输入图像描述

这里噪声向量的分量ν不包含任何时间的影响。假设这些无时间分量具有均值零和协方差. 结果它们对平均状态向量的影响X不能设置为零。与时间无关。

做出不同类型的假设是标准做法吗?

1个回答

绝对地!

每个(扩展/无味)卡尔曼滤波器都以信号模型开始。第二张图片中的状态更新方程与您在第一张图片中展示的第一个模型的小部分完全不同。

没有看到完整的模型,很难说它是否正确,但如果信号模型不同,那么滤波器的状态更新和输出方程肯定会不同。

例如,本文展示了两个用于频率跟踪的 EKF,它们使用两种不同的信号模型。

关于纳入Δ在加速度方面,这似乎有点奇怪。通常这些项构成状态转移矩阵或输入矩阵的一部分。有关更简单模型的一种方法,请参见此答案。