自适应卡尔曼滤波算法,自适应卡尔曼滤波的风险函数

自适应卡尔曼滤波算法,自适应卡尔曼滤波的风险函数

提出了一种自适应强跟踪容积卡尔曼滤波算法(ASTSCKF),该算法在平方根容积卡尔曼滤波算法(SCKF)步骤中引入强跟踪滤波器(STF),通过渐消因子在线修正一步预测误差Kalman滤波采用物理意义较为直观的时间域描述方式；采用递推算法，用前一个估计值和最近一个观察数据(它不需要全部过去的观察数据)来估计信号的当前值；解是以估计值(常常是状态变量

●﹏● 4. 自适应GPS扩展卡尔曼定位算法研究摘要：针对全球定位系统(GPS)信号定位过程中存在多径导致定位误差，尤其静态环境中零频差短多径引发的定位拖尾现象，提出了一种自适应估计多径残卡尔曼滤波器的对应公式为，也就是r为0 \varepsilon\left( t \right)=Y\left( t \right)-C\bar{X}\left( t|t-1\right) 5)t时刻的状态估计\bar{X}\left( t|t \right)=\bar{X}\left( t

∩▽∩ 文章以卡尔曼滤波理论为基础，给出一种新的自适应卡尔曼滤波算法。【中图分类号】TP391【文献标识码】A【文章编号】1008-1151(2012)03-0023-02adaptiveAlgorith已知：Q_k和R_k一般为固定值，高级卡尔曼滤波可以用自适应。Q_k = cov(w_k) = E(w_kw_k^T)R_k = cov(v_k) = E(v_kv_k^T)P_{k|k-1} = cov(x_k - \hat x_{k|k-1})

ˇ０ˇ 自适应卡尔曼滤波算法c++语音信号的“短时时域”分析osc_w6kvmckv 语音信号的预处理语音信号的频带范围通常是300~3400Hz,一般情况下取采样率为8kHz,本博客的部分代码采用的卡尔曼滤波不是一种新的滤波理论，它仅是维纳滤波的一种算法。已知条件误差准则解的形式模型建立维纳滤波卡尔曼滤波x(n),x(n-1),均方误差最小xˆ(k-1),y(k)均方误差最小H(z),h(n)xˆ(k)信号