卡尔曼滤波器,定义测量模型

信息处理 卡尔曼滤波器
2022-02-07 06:12:30

我想实现一个卡尔曼滤波器来估计物体的速度和位置。我有一个加速度计,因此加速度是已知的。方法与以下相同:

用于位置和速度的卡尔曼滤波器:引入速度估计

但是,我不太明白,我应该如何定义测量模型:

X^(k+1)=X^(k)+K(y(k)HX^(k));

K 是卡尔曼增益并且在每一步中计算,但是我的“y”在这里是什么,我知道它被称为观察,但我是如何得到我的观察的?我应该计算:

v(k+1)=a(k)t+v(k);

x(k+1)=0.5a(k)t2+v(k)t+x(k);

谢谢!

1个回答

您的观察是您的观察模型由定义,其中如果样本来自正态分布。ykYk=HXk+ηkηk

如果您希望卡尔曼滤波器估计位置、速度和加速度,您的状态向量为:,因此您的观察矩阵为:Xk=[xk,x˙k,x¨k]TH=[0,0,1]

正如Rhei 所说,您的观察结果是您在每个时间步从系统获得的结果,即测得的加速度。