卡爾曼增益是2003年公布的海峽兩岸藥學名詞。
基本介紹
- 中文名：卡爾曼增益
- 外文名： Kalman gain
- 所屬學科：藥學
- 公布年度： 2003年
公布時間,出處,
公布時間
2003年全國科學技術名詞審定委員會審定公布的海峽兩岸藥學名詞。
出處
《海峽兩岸藥學名詞》。
卡爾曼增益是2003年公布的海峽兩岸藥學名詞。
卡爾曼增益是2003年公布的海峽兩岸藥學名詞。 公布時間2003年全國科學技術名詞審定委員會審定公布的海峽兩岸藥學名詞。出處《海峽兩岸藥學名詞》。...
KG Kg常作為卡爾曼濾波算法中卡爾曼增益(Kalman Gain)的縮寫。
①卡爾曼濾波是一個算法，它適用於線性、離散和有限維系統。每一個有外部變數的自回歸移動平均系統(ARMAX)或可用有理傳遞函式表示的系統都可以轉換成用狀態空間表示的系統，從而能用卡爾曼濾波進行計算。②任何一組觀測數據都無助於消除x(t)的確定性。增益K(t)也同樣地與觀測數據無關。③當觀測數據和狀態聯合...
Kk+1 稱為增益陣。因此卡爾曼濾波方法可直觀表述為在一步最優預測估值的基礎上增加新息校正。新息是由第k+1步觀測決定的，其中包含由噪聲引起的觀測誤差。增益矩陣Kk+1對它有調節作用，當噪聲很大時Kk+1的元會自動地取較小的值,反之則取較大的值。卡爾曼濾波的四個遞推方程是：式中Rk=Evkv，I表示單位矩陣...
就是這樣，卡爾曼濾波器就不斷的把covariance遞歸，從而估算出最優的溫度值。他運行的很快，而且它只保留了上一時刻的covariance。上面的Kg，就是卡爾曼增益 （Kalman Gain）。他可以隨不同的時刻而改變他自己的值，是不是很神奇！經典卡爾曼濾波 動態系統的卡爾曼濾波數學模型包括狀態方程和觀測方程，對於線性...
其中Kg為卡爾曼增益(Kalman Gain)：Kg(k)= P(k|k-1) H’ / (H P(k|k-1) H’ + R) ……… (4)到某刻為止，已經得到了k狀態下最優的估算值X(k|k)。但是為了要另卡爾曼濾波器不斷的運行下去直到系統過程結束，還要更新k狀態下X(k|k)的covariance：P(k|k)=（I-Kg(k) H）P(k|k-1) ...
卡爾曼濾波一個典型的套用是數字跟蹤濾波器設計，如αβγ和αβγθ跟蹤器。對於白噪聲，套用卡爾曼增益的極限值來定義α、β和γ參數，對於有色噪聲則為α、β、γ和θ，可以將該跟蹤濾波器描述為極限或穩態卡爾曼濾波器。因為最優估計的誤差隨著時間以指數衰減，從這個角度看，通過這些更有效的預測...
首先介紹了卡爾曼濾波器等自適應濾波器的基本原理與方法；以容積卡爾曼濾波器為例，討論採用機率密度函式近似這一類非線性卡爾曼濾波器的增益特性、發展及套用；探討非線性卡爾曼濾波器在生物信息學、信號處理和混沌通信等領域的套用；然後，就濾波器的陣列算法，重點討論雙非線性卡爾曼濾波器和反饋型非線性卡爾曼濾波器...
6.3線性卡爾曼濾波器推導 6.3.1卡爾曼濾波器的研究模型 6.3.2卡爾曼增益求解 6.3.3卡爾曼濾波器算法說明 6.4案例分析 6.4.1仿真測試準備工作 6.4.2仿真結果與討論 6.4.3卡爾曼濾波器與MPC控制器的結合 6.5擴展卡爾曼濾波器 6.5.1擴展卡爾曼濾波器算法 6.5.2案例分析 6.6本章重點公式總結 附...
時變增益因子方法同樣可套用於線性轉換函式 (LTF) 模型，可以證明它也是一種非線性系統模型，能夠模擬 流域非線性水文過程。這種企圖值得嘗試，因為TLF模型在實時作業預報中具有相當的優勢 。此外，線上識別技術如卡爾曼濾波技術、有限記憶遞推最小二乘法可用於LVGFM模型參數的識別。以使新 的觀測信息跟蹤系統自身的...
f（Xk），h（Xk）為 非線性的，yk是可以獲得的觀測向量 第一個公式F為狀態轉換矩陣，得到此時刻估計的X 第二個公式為協方差更新，Q為過程噪聲 第三個為卡爾曼增益，控制收斂速度 第四個是我們要得到的最優的估計值X 第五個H是對h（xk）線性化的方法 EKF的流程 EKF的流程如圖1所示。
4.2.2卡爾曼增益的推導 42.3卡爾曼濾波器的結構 4.3離散卡爾曼濾波器的穩定性.4.4用於UAV狀態估計的OKF .4.5仿真.4.6卡爾曼濾波器自適應的必要性 4.6.1先驗誤差和自適應 4.6.2 基於新息的自適應估計 4.6.3基於殘差的自適應估計 .4.7結論.參考文獻.第5章感測器故障時的無人機動力學估計 5.1...
卡爾曼濾波的關鍵是選擇係數值以獲得可能的最好的位置估計性能。卡爾曼濾波方法計算強度大，濾波器很難確定實際系統的噪聲水平和算法中的卡爾曼增益；由於數位訊號處理器的出現，擴展卡爾曼濾波器的位置估計法可以線上地觀測速度和轉子位置。適用於零速和低速的技術 目前，可查到的零速和低速電動機無感測器控制方法中，...
2．4卡爾曼濾波。．2．4．1 卡爾曼濾波般框架 2．4．2 卡爾曼增益矩陣計算 2．4。3 誤差狀態協方差矩陣計算 2．4．4 誤差控制方程 系統基本原理．基本方程．3．1．1 姿態微分方程 3．1．2 速度微分方程 3．1．3 位置微分方程 3．1．4 導航坐標系的選擇 三種坐標系下的系統導航方程 3．2．1 N坐標...
UKF算法在濾波混沌信號過程中的卡爾曼增益的非周期振盪 基於NDMA的協作媒質接入控制協定在無線感測器網路中的套用 基於二分法的彈性分組環網路的公平算法 基於離散時間排隊系統的ARQ協定性能指標分析 基於自適應對角載入的魯棒波束形成算法 新的改進遺傳算法用於調製信號特徵選擇 ...
7．3．3 卡爾曼濾波增益矩陣 7．3．4 卡爾曼濾波的黎卡蒂方程 7．3．5 卡爾曼濾波計算步驟 7．4 卡爾曼濾波的統計性能 7．4．1 卡爾曼濾波的無偏性 7．4．2 卡爾曼濾波的最小均方誤差估計特性 7．5 卡爾曼濾波的推廣 7．5．1 標稱狀態線性化濾波 7．5．2 擴展卡爾曼濾波 7．6 卡爾曼濾波的套用 ...