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稳态Kalman-Fi状态估计
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<p>我正在系统上使用离散卡尔曼滤波器。在</p> <blockquote> <p>x(k+1)=A_k x(k)+B_k u(k)</p> <p>y(k)=C_k x(k)</p> </blockquote> <p>我已经从可用的带噪<code>y(k)</code>估计了状态,该状态是由相同的系统状态方程生成的,该方程具有状态的参考轨迹。{cdi>初始状态和初始状态有很大的差异。我注意到<em>KF</em>工作得很好,经过几步后,增益<code>k</code>迅速收敛到接近零的一个非常小的值。我认为这可能是由过程噪声引起的。我把它设得很小,因为<code>Q</code>代表模型的准确性。在</p> <p>现在我想把它修改成稳态Kalman滤波器。在每次迭代中,我使用模拟1的稳定增益作为常数,而不是计算。然后,五个方程可以简化为一个方程:</p> <blockquote> <p>x(k+1)^=(I-KC)A x(k)^+(I-KC)B u(k)+K y(k+1)</p> </blockquote> <p>我想用与模拟1中相同的初始状态和协方差矩阵来测试它。但其结果与参考弹道甚至仿真-1的结果有很大不同。我用协方差矩阵<code>p_infi</code>进行了测试,该矩阵由离散Riccati方程求解:</p> <blockquote> <p>k_infi=p_infi<em>C'/(C</em>p_infi*C'+R)</p> </blockquote> <p>这都不管用。在</p> <p>我想知道-</p> <ol> <li>如何应用稳态KF,如何设置初始状态?在</li> <li>定态KF用于标量系统吗?在</li> <li>我应该和LQ控制器一起使用吗?在</li> </ol>
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匿名
1天前
擅长:python、mysql、java
<p>稳态KF要求初始状态与稳态协方差相匹配。否则,KF可能会出现分歧。当过滤器进入稳定状态时,可以开始使用稳态KF。在</p> <p>稳态Kalman滤波器可用于多维状态系统。在</p>
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