基于凸优化技术的改进型卡尔曼滤波算法_冯宝
一种基于改进型KALMAN滤波器的目标定位算法
第 ３卷 第 ５期
２０ ０ ２年 １ ０月
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军
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报（ 自然 科 学 版 ）
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Ｊ Ｕ Ｎ ＬＯ Ｉ Ｏ Ｃ Ｎ Ｉ Ｅ Ｒ Ｎ ＮＶ Ｒ ＩＹ Ｎ Ｔ Ｒ ＬＳ ＩＮ Ｅ Ｅ ＩＩ Ｎ Ｏ Ｒ Ａ Ｆ Ａ Ｒ Ｆ Ｒ Ｅ Ｅ ＧＮ Ｅ Ｉ Ｇ Ｕ ＩＥ Ｓ （ Ａ Ｕ Ａ Ｅ Ｃ ＤＴＯ ） Ｔ Ｃ
在 电子 对抗 的环 境下 ， 强烈 的 电磁 干扰使 得 双基 地雷 达 中 的发射／ 收 （ ／ 站 和 被 动接 收 （ 站 的 数 接 Ｔ Ｒ） Ｒ） 据 不能 同时 获得 ， 如何 利 用 单站 数据 对 目标 进行 空 间定 位 就显 得 非 常 重要 。 由于 双基 地 雷 达 往 往 采 用 两 坐 标 雷达 ， 能获得 两 个观 测 量 的数据 ， 只 因而在 通 常意 义下 是无 法对 三 维空 间 目标 进行 定 位 的 。用 目标方 位 角
精 确性而 改 变 。文献 ［ ］ 明 ， 虑 Ｋ ｌ ｎ滤 波 器初 始 条件 的不 精 确 性 时 ， ａｍ ｎ滤 波 器 初 始 条件 不 是 系 ２表 考 ａ ｍａ Ｋ ｌａ 统初 始状 态 的均 值 ， 以最 优性 必须 根据 估计 误 差均值 和 估计 误差 的协方 差来 实 现 。 所
和斜距两 个 观测 量 只能 得到 一条 定 位线 ， 在设 定 高度 条 件 下 才 能推 算 目标 的水 平 位 置 ¨ 。对 高 度 的 这 种 处
理 给二维 定 位带 来 了误 差 ， 尤其 对 于近距 离 目标 ． 于 目标设 定 高度 的 精确 性 有 限 ， 鉴 引人 的误 差 将 成 为 影 响 定 位精度 的 主要 因素 。另外 ， 际应 用 系统 中 的噪声统 计 模 型及 初值 也不 容 易精 确 给 出 。从这 里 可 以看 出 ， 实 模 型的精 确性 有 限 ， 常规 卡尔 曼滤 波器 有 一大 缺点 ， 要 求精 确 的 模 型 和噪 声 统 计 ， 而 它 因此 常 规 卡 尔 曼滤 波 器难 以解 决 此时 的 空间 目标 定 位 问题 。 文献 ［ ］ 出 了一 种 考 虑初 始 条 件 不 精 确 性 的改 进 型 Ｋ ｌ ａ ２提 ａｍ ｎ滤 波 器 ． 于它对 模 型精 度要 求 不高 的优 点 ， 文利用 其进 行空 问 目标 的定 位 。 鉴 本 无论 是连 续 时 间系统 ， 还是 离散 时 间系统 ， 稳 态条件 下 ， 优 Ｋ ｌ ｎ滤波 器特 性 并不 由初 始条 件 的不 在 最 ａ ｍａ
卡尔曼滤波改进方法
卡尔曼滤波改进方法
卡尔曼滤波那可是超厉害的技术呢！它的改进方法更是不得了。
先说说步骤吧。
就像搭积木一样，一步一步来。
首先得确定系统模型，这就好比盖房子要先有蓝图。
然后进行预测，哇塞，这就像猜谜语一样，根据已知信息猜猜下一步会咋样。
接着进行更新，把新的观测值加进来，就像给画上色，让结果更准确。
注意事项也不少呢！数据可得靠谱呀，要是数据乱七八糟，那可就完蛋啦。
模型也不能瞎选，得适合实际情况，不然就像穿错鞋子走路，别扭得很。
安全性方面，卡尔曼滤波改进方法就像一个忠诚的卫士。
它能让系统稳定运行，不会突然抽风出问题。
稳定性更是杠杠的，就像泰山一样稳稳当当。
应用场景那可多了去了。
在导航系统里，它能帮你准确找到路，难道你不想在陌生的地方也能轻松找到方向吗？在机器人控制中，它能让机器人行动更精准，就像有了魔法棒一样。
在金融领域，预测股价啥的也能派上用场，哇，这多厉害呀！
优势也是显而易见的。
精度高呀，能让结果更接近真实值。
计算速度还快，不像有些方法磨磨唧唧半天算不出来。
适应性强，不管啥情况都能想办法应对。
实际案例来啦！比如说在自动驾驶汽车中，卡尔曼滤波改进方法可以让汽车更好地感知周围环境，做出更准确的决策。
这就像给汽车装上了一双超级眼睛，难道不酷吗？
卡尔曼滤波改进方法超棒，能让很多系统变得更智能、更稳定、更准确。
一种适于快速实现的卡尔曼滤波算法的改进
一种适于快速实现的卡尔曼滤波算法的改进
阮建国;陈炯
【期刊名称】《电测与仪表》
【年(卷),期】2009(046)002
【摘要】卡尔曼滤波算法具有收敛平稳、速度快、精度高的优点,在信号处理中受到广泛应用.但由于卡尔曼滤波算法不仅是一种迭代算法,而且还包含矩阵的连乘运算和求逆运算,这使得该算法在MCU和DSP这类数字平台上的实现面l临很大的困难.本文介绍了一种数字保护中卡尔曼滤波算法的改进,针对数字保护的特点,对算法的结构进行适当的变换,将迭代过程中大量与采样点数据无关的矩阵运算和求逆运算分离出来进行离线运算,从而避开难以实现的矩阵求逆运算和运算量巨大的矩阵连乘运算,大大简化了迭代的过程.由于离线运算不受运算量、运算时间和位宽精度的限制,因而改进后的算法不仅克服了原先迭代过程的复杂性,而且进一步提高了运算精度,可以在MCU和DSP这类数字平台上实现.
【总页数】5页(P4-7,11)
【作者】阮建国;陈炯
【作者单位】华东理工大学信息学科与工程学院,上海,200237;华东理工大学信息学科与工程学院,上海,200237
【正文语种】中文
【中图分类】TM774
【相关文献】
1.一种改进的卡尔曼滤波算法在测量移动物体参数中的应用 [J], 闫庆祥;殷守林;李航
2.一种改进的自适应卡尔曼滤波算法 [J], 许亚朝;何秋生;王少江;成熊
3.一种改进的迭代无迹卡尔曼滤波算法 [J], 陈波
4.一种信标水声定位的改进扩展卡尔曼滤波算法 [J], 刘建波;韩树平;徐景峰;杨刚
5.一种SINS/GPS紧组合导航系统的改进自适应扩展卡尔曼滤波算法 [J], 孟秀云;王语嫣
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一种基于Kalman滤波器的低复杂度信道估计算法
一种基于Kalman滤波器的低复杂度信道估计算法
杨建喜;蒋华
【期刊名称】《重庆邮电大学学报（自然科学版）》
【年(卷),期】2008(020)004
【摘要】在HF通信中,信道具有时变性,准确地跟踪信道时于接收端是必不可少的,提出了一种半盲迭代信道估计和译码的联合接收方案.通过较短的训练序列对信道进行初估计,假设当前时刻的信道参数不变,当信息数据来临时,进行一次译码,译码后的数据比特作为信道的先验输入信息,对信道实时跟踪,再进行下一次译码,直到满足条件为止.将信道估计引入迭代过程中,在增加少量复杂度的情况下,可提供较为精确的信道信息.
【总页数】4页(P387-390)
【作者】杨建喜;蒋华
【作者单位】北京电子科技学院通信工程系,北京,100070;北京电子科技学院通信工程系,北京,100070
【正文语种】中文
【中图分类】TN911
【相关文献】
1.一种低复杂度的基于多径时延跟踪的OFDM信道估计算法 [J], 井雅;陈明;程时昕
2.一种基于DFT的低复杂度虚子载波OFDM信道估计算法 [J], 王一蓉;周恩;王文
博
3.一种新颖的低复杂度稀疏信道估计算法实现 [J], 苏艳涛;檀童和;李志立
4.一种低复杂度稀疏信道估计算法 [J], 范馨月;苏艳涛;周非
5.一种基于流水迭代接收机的低复杂度Kalman快衰落信道估计算法 [J], 张朝龙;邱昕;陈杰
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基于卡尔曼滤波算法的改进测频算法
基于卡尔曼滤波算法的改进测频算法一、绪论当前，随着科学技术和信息化技术的发展，在无线电系统中，频率测量技术应用非常广泛，如手机有源对消噪、测频、复合码转换甚至空前绝后的空中感知等。
由于系统干扰、传统测量技术的缺陷以及复杂环境下频率测量的精度需求，得到了系统工程技术人员的重视，研制出来的改进测频算法是一种更加精确的频率测量技术。
卡尔曼滤波算法是目前用于跟踪目标状态的众多滤波算法中最著名的算法，它具有较高的精度、广泛的适用性以及易于实现等优点。
因此，基于卡尔曼滤波算法的改进测频算法是为了提高测量频率精度而开发的一种更高精度的频率测量方法。
本文主要介绍了基于卡尔曼滤波算法的改进测频算法，旨在提供一种更高精度的频率测量方法，以解决传统测量技术在复杂环境下的精度问题。
1 、理论基础卡尔曼滤波是一种有效检测和估计随机信号、运动物体状态等相关信息的有效算法。
它采用同时对测量值和历史状态进行更新，将测量值与状态量进行插值拟合，以提高滤波算法效果。
在改进测频算法中，首先把实时得到的采样数据作为测量输入，采用梯度搜索法改善测量数据，然后输入给卡尔曼滤波器，输出更新后的状态量，以获得最终的频点。
2 、算法流程1) 第一步，读取实时采样数据，对数据进行梯度搜索，以获得最佳的采样点，作为测量值，输入给滤波器。
2 ) 第二步，将测量值作为观测量输入给卡尔曼滤波器，滤波器对观测量进行滤波，输出滤波后的状态量。
3 ) 第三步，将滤波后的状态量作为最终的检测值，进行精确的频率测量。
3 、程序实现1 ) 初始化系统，设置滤波器状态数组和系统输入数组；2 ) 读取输入系统采样数据，进行传统梯度搜索算法，获取最佳采样点；3 ) 计算滤波器观测量，得出预测状态量；4 ) 调整状态量和状态量协方差矩阵，采用卡尔曼滤波计算滤波后状态量；5 ) 获取滤波后状态量，并计算频点值。
四、实验结果实验中，采用精度为0.1Hz，信噪比为2000的样本来进行频率测量实验。
卡尔曼滤波方法
卡尔曼滤波方法卡尔曼滤波方法是一种颇具灵活性和适应性的滤波技术，它使用时受限于内在模型和观察器模型，它可以将系统状态和测量状态实时融合，在估计滤波中具有优势。
1. 什么是卡尔曼滤波方法？卡尔曼滤波方法，简称KF，是一种利用可观测状态迭代估计未知状态的现代滤波技术，用于对未知参数、未知状态和过程噪声进行估计，以估计状态的初始值和未知的状态中的参数。
卡尔曼滤波是一种统计估计，它基于过程模型状态方程和观察模型观测方程，利用实时可观测量，不断更新和估计系统状态量，最终形成估计值。
2. 卡尔曼滤波方法的应用领域卡尔曼滤波方法应用广泛，既可在空间航行指引系统中使用，也可用于运动目标检测、跟踪和机器人创新等领域。
卡尔曼滤波可用于路径规划，传感器融合，机器人的快速本地定位和定向，以及分布系统的状态估计。
3.卡尔曼滤波方法的优势1）及时估计：卡尔曼滤波方法可以在实时系统中实现局部的及时估计，以及总状态的实时融合，避免了各种静态估计技术的误差累积问题。
2）处理复杂系统：卡尔曼滤波方法可以处理系统模型具有复杂非线性特性和多变量之间间接相关关系的情况。
3）滤波互补：当参数估计与测量得到吻合，卡尔曼滤波可以同步的更新内部的参数估计，因此可以实现滤波互补功能，较好的优化估计参数。
4）控制：通过系统模型，卡尔曼滤波可以实现自适应地控制，并有效抑制噪声与不确定性，从而降低系统对抗外部干扰的稳定性。
4. 卡尔曼滤波方法的缺点1）假设不断更新：运行卡尔曼滤波需要关于系统状态和测量状态的假设，其更新也有一定的滞后性，过滤结果可能与实际状态存在偏差。
2）模型的反应性：由于卡尔曼滤波的更新延时，即使过程模型发生变化，也受到模型的滞后约束和降低其反应性，从而影响滤波的性能。
3）空间增加：卡尔曼滤波使用概率论和数学计算，因此矩阵求解和解线性方程式等时间和空间有较高消耗，所以卡尔曼滤波需要大量的计算空间。
一种基于神经网络的卡尔曼滤波改进方法
一种基于神经网络的卡尔曼滤波改进方法
蒋恩松;李孟超;孙刘杰
【期刊名称】《电子与信息学报》
【年(卷),期】2007(029)009
【摘要】卡尔曼(Kalman)滤波是一种基于最小方差估计的递推式滤波方法,它要求信号的状态模型是已知的,这就限制了它在实际中的应用.利用神经网络的良好的非线性映射能力对实际系统进行系统辨识,可以获得符合精度要求的系统状态方程,很大程度改进了卡尔曼滤波的效果.相对于一些经典的卡尔曼滤波改进算法,这种方法具有应用范围广和数学建模简单易行的优点.将神经网络与卡尔曼滤波相结合的方法用于图像复原实验,结果表明,该方法具有可行性和有效性.
【总页数】4页(P2073-2076)
【作者】蒋恩松;李孟超;孙刘杰
【作者单位】上海理工大学光学与电子信息工程学院,上海,200093;上海理工大学光学与电子信息工程学院,上海,200093;上海理工大学光学与电子信息工程学院,上海,200093
【正文语种】中文
【中图分类】TP391
【相关文献】
1.一种基于卡尔曼滤波和模糊控制的RBF神经网络新型学习算法 [J], 王君;朱莉;蔡之华
2.基于BP神经网络股价预测的一种改进方法 [J], 张吉刚
3.一种基于神经网络修正参数的卡尔曼滤波室内定位方法 [J], 赵明; 何书前; 石春; 蒋文娟
4.一种基于前馈序列记忆神经网络的改进方法 [J], 梁翀;刘迪;浦正国;张彬彬
5.一种基于BP神经网络的建筑防火检测改进方法 [J], 赵凯;陈雪峰
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一种基于改进型卡尔曼滤波的载波相位平滑伪距算法[发明专利]
![一种基于改进型卡尔曼滤波的载波相位平滑伪距算法[发明专利]](https://img.taocdn.com/s3/m/5b4d88db5a8102d277a22f16.png)
专利名称：一种基于改进型卡尔曼滤波的载波相位平滑伪距算法
专利类型：发明专利
发明人：张帆,彭伟,张晨星,王哲,韩钊
申请号：CN201410625635.0
申请日：20141107
公开号：CN104516006A
公开日：
20150415
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本发明提供了一种基于改进型卡尔曼滤波的载波相位平滑伪距算法，首先获得较正确的伪距递推初始值，然后估算载波相位平滑伪距的预测量及其方差估计量，使用平滑时间常数平滑伪距并计算其方差估计量，循环递推，直至达到平滑历元数。
本发明的多历元平滑效果优于传统的平滑算法，计算量不大，易于实时实现。
申请人：中国电子科技集团公司第二十研究所
地址：710068 陕西省西安市雁塔区光华路1号
国籍：CN
代理机构：西北工业大学专利中心
代理人：顾潮琪
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基于遇卡识别的改进Kalman滤波器模型-加速度校正方法
基于遇卡识别的改进Kalman滤波器模型-加速度校正方法赖富强;孙建孟;李光云【摘要】由于FMI成像测井仪器在井下做复杂的非匀速运动,导致成像图像出现严重的畸变现象,需要通过加速校正来恢复采样数据对应的真实深度.针对传统Kalman滤波器模型-加速度校正方法对“遇卡区域”适应性较差的现象,首先对仪器在井下的运动状态进行分析,识别出仪器的遇卡区域,然后利用遇卡识别结果对传统的Kalman滤波器数学模型进行改进,首次考虑了仪器相邻遇卡现象的叠加情况.结果表明:改进后的方法不仅有效地解决了“粘滞滑动区域”的锯齿现象,而且较好地消除了“遇卡区域”的压缩拉伸现象,恢复了地层的原貌.该方法不仅适用于FMI 成像测井,同样适用于其他成像测井系列,尤其有助于改善国产成像仪器图像的质量,具有推广应用价值.【期刊名称】《中国石油大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2013(037)006【总页数】7页(P36-42)【关键词】成像测井;遇卡识别;卡尔曼滤波器模型;加速度校正【作者】赖富强;孙建孟;李光云【作者单位】重庆科技学院复杂油气田勘探开发重庆市重点实验室,重庆401331;中国石油大学地球科学与技术学院,山东青岛266580;重庆科技学院复杂油气田勘探开发重庆市重点实验室,重庆401331【正文语种】中文【中图分类】P631.811FMI成像测井数据采集系统获取的“记录深度”，一般是在井口按照规则的电缆深度间隔记录，而井下仪器沿着井轴的实际位置才是“真实深度”。
众所周知，井下的“真实深度”和井口的“记录深度”并不完全一致，存在着一定的偏差，从而导致测井曲线和图像出现异常现象，特别是在高分辨率电成像测井仪(FMI)中表现尤为明显［1］。
其原因主要有两点:一是由于井壁的粘滞作用，引起仪器在井下作缓慢的非匀速运动，同时连接仪器的电缆具有弹性，不能及时将这种非匀速运动反映到井口，造成电缆记录深度与仪器真实深度之间出现偏差，导致成像图上出现锯齿现象;二是由于井斜、井眼不规则以及井壁泥饼等对仪器的阻尼作用，导致仪器在井下被“卡停”以及电缆张力摆脱静摩擦力“解卡”后作轻微的“yo-yo”滑动现象，在成像图上呈现出整段的压缩和拉伸现象。
基于BP神经网络的Kalman滤波算法的改进
基于BP神经网络的Kalman滤波算法的改进
杨青智;林伟新
【期刊名称】《机电产品开发与创新》
【年(卷),期】2007(20)6
【摘要】针对传统的Kalman滤波算法在机动较强的目标跟踪中误差变大甚至发散的缺点,考虑到BP神经网络具有较强的非线性逼近能力,提出了用BP神经网络辅助Kalman滤波的新算法,仿真表明该算法优于传统的Kalman滤波算法.
【总页数】3页(P130-131,151)
【作者】杨青智;林伟新
【作者单位】西安电子科技大学,机电工程学院,陕西,西安,710071;西安电子科技大学,机电工程学院,陕西,西安,710071
【正文语种】中文
【中图分类】TP183
【相关文献】
1.基于BP神经网络的自主定轨自适应Kalman滤波算法 [J], 尚琳;刘国华;张锐;李国通
2.基于改进 Kalman 滤波算法的航迹平滑 [J], 梁健;王京京
3.基于改进Kalman滤波算法的多模型融合建模方法 [J], 朱鹏飞;夏陆岳;潘海天
4.基于改进Kalman滤波算法的粗差修正及应用 [J], 张月超;陈义
5.改进的Kalman滤波算法在飞行器测距中的应用研究 [J], 张雪蕊; 刘祚时; 程素平; 杜人照
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基于卡尔曼滤波的目标跟踪
卡尔曼滤波的基本概念
卡尔曼滤波是一种线性二次估算算法，通过建立 系统模型，对系统状态进行最优估计。
卡尔曼滤波器能够从一系列的不完全的和含有噪 声的测量中，估计动态系统的状态。
卡尔曼滤波器被广泛应用于目标跟踪、导航、控 制系统等领域。
卡尔曼滤波的数学模型
预测模型用于根据系统的前一时刻状态，预测当前时刻 的状态。
初始化
根据目标的初始位置、速度、加速度等参数 ，对卡尔曼滤波器的状态估计进行初始化。
更新
根据观测数据和运动模型，使用卡尔曼滤波 算法更新状态估计，同时更新跟踪参数，如 更新目标的速度、加速度等。
05
CATALOGUE
实验结果与分析
实验数据与环境设置
数据集
本实验采用了真实场景下的数据集，包含目标物 体的位置、速度、加速度等观测信息。
建立观测模型
观测模型描述了目标状态与观 测数据之间的关系，如光学观 测、雷达观测等。
判断是否跟踪成功
根据状态估计结果，判断目标 是否被成功跟踪。
目标检测与特征提取
目标检测
通过图像处理技术，检测出目标的位置 和形状。
VS
特征提取
从目标图像中提取出用于识别和区分目标 的特征，如颜色、形状、纹理等。
跟踪参数的初始化与更新
卡尔曼滤波算法
总结词
卡尔曼滤波算法是一种经典的线性系统预测和估计方法，具有高精度、低计算量和实时性好的优点。
详细描述
卡尔曼滤波算法通过建立线性系统模型，利用系统的输入和输出数据，结合先验知识进行预测和估计 ，得到目标的最优估计值。该算法适用于对目标位置、速度和加速度等参数的精确跟踪，常应用于航 天、军事和导航等领域。
卡尔曼滤波的数学模型可以用状态空间方程来表示。
卡尔曼滤波估计算法
卡尔曼滤波估计算法卡尔曼滤波算法是一种用于估计系统状态的递归贝叶斯估计方法，由来自俄国的工程师R.E.卡尔曼在1960s提出。
具有递归、最优和有效等特性。
它可以用于估计线性动态系统的状态，并能够通过观测到的数据进行实时更新。
卡尔曼滤波算法的基本思想是利用系统的动态模型和观测数据，通过迭代的方式估计出系统的状态。
它假设系统的状态变量是多元正态分布，并利用贝叶斯定理在每次迭代中更新状态的估计。
其主要步骤包括预测和更新两个阶段。
预测阶段是根据系统的动态模型，通过预测系统状态的均值和协方差矩阵来预测下一个时刻的状态。
预测的状态估计值是基于上一时刻的状态估计值和状态转移矩阵进行预测的。
预测的协方差矩阵则是通过上一时刻的协方差矩阵和状态转移矩阵以及噪声协方差矩阵计算得出的。
更新阶段是根据观测数据，通过计算卡尔曼增益和观测噪声协方差矩阵来更新状态估计。
卡尔曼增益是用于调整预测的状态估计和实际观测值之间的权重，它的计算需要使用预测的协方差矩阵、测量模型矩阵和观测噪声协方差矩阵。
通过卡尔曼增益的计算，可以根据观测值来对状态估计进行修正，得到更准确的状态估计。
卡尔曼滤波算法的应用非常广泛，特别是在导航、控制和信号处理领域有着重要的作用。
例如，它可以用于无人机的自主导航和目标跟踪，通过对GPS定位数据的滤波和融合来提高导航的精度；在自动驾驶汽车中，卡尔曼滤波算法可以用于估计车辆的位置和速度，并帮助控制系统进行路径规划和决策。
另外，卡尔曼滤波算法还具有递归、最优和有效的特点。
递归是指在每一时刻，只需利用上一时刻的状态估计和协方差矩阵，就可以对当前时刻的状态进行估计，无需保存历史状态数据。
最优是指在给定观测数据的情况下，卡尔曼滤波算法是最小均方误差估计。
有效是指卡尔曼滤波算法的计算复杂度比较低，适用于实时应用。
总之，卡尔曼滤波算法是一种重要的状态估计算法，具有广泛的应用前景。
通过利用系统动态模型和观测数据，它能够实时更新系统的状态估计，并具有递归、最优和有效等特点。
卡尔曼滤波算法
卡尔曼滤波算法卡尔曼滤波算法最早由R.E.Kalman在1960年提出，它是一种递归算法，可以根据已有的测量数据进行在线估计。
KF是一种最小均方误差估计算法，其目标是通过最小化状态估计误差的均方值，来获得对状态的最优估计。
KF的基本思想是通过不断的迭代更新，结合系统的测量值和先验知识，来不断修正对系统状态的估计。
KF基于贝叶斯推断的思想，将状态估计问题转化为一个条件概率密度函数的更新过程。
KF的核心是状态预测和状态更新两个步骤。
在状态预测步骤中，根据系统的状态转移方程和控制输入，利用先验知识对系统状态进行预测。
在状态更新步骤中，根据系统的测量方程和测量值，将先验估计与测量值进行融合，得到对系统状态的更新估计。
在状态预测步骤中，KF利用线性动态系统的状态转移方程对系统的状态进行预测，同时根据控制输入对系统状态进行修正。
预测的状态估计值通常包含两个部分：系统的先验估计和控制输入的影响。
状态更新步骤是KF的核心，它通过将先验估计与测量值进行融合，得到对系统状态的最优估计。
KF将测量值与预测的状态进行比较，计算其差异，然后根据差异的权重对两者进行融合。
在融合过程中，KF会根据测量值和系统的状态转移矩阵，计算估计误差协方差矩阵，然后利用协方差矩阵修正状态估计。
通过不断的迭代更新，KF可以获得对系统状态的最优估计。
KF的优点是能够融合先验知识和测量值，提高状态估计的精度；同时，KF是一种递归算法，可以在系统运行过程中进行在线估计，与实时性要求较高的应用场景兼容；此外，KF对系统的线性性不敏感，可以在一定程度上处理非线性系统。
然而，KF也存在一些局限性。
首先，KF假设系统满足线性动态系统模型，对非线性系统的估计效果较差；其次，KF对测量误差和系统噪声的模型假设较为严格，如果系统的模型偏离KF假设的前提，会导致估计结果的失准。
为了克服KF的局限性，研究者们在KF的基础上提出了一系列改进算法，如扩展卡尔曼滤波算法（Extended Kalman Filtering，EKF）、粒子滤波算法（Particle Filtering，PF）等。
基于凸优化的MIMO雷达的优化滤波器组设计
基于凸优化的MIMO雷达的优化滤波器组设计牛朝阳【期刊名称】《电路与系统学报》【年(卷),期】2013(018)001【摘要】The extraction of transmitting signals is an important step in signal processing for MIMO ually,it can be realized by matched filter bank which principle is based on ideal orthogonal condition for transmitting waveforms.But it is hard to get ideal orthogonal waves.So with the matched filter bank,the signal extracting capability descends acutely.Therefore,a new method to design optimal filter bank is proposed.The object function is formulated through minimizing peak sidelobe level of filter output.Covex optimization is used to get the global optimal filters.The computer simulations verify that the optimal filter bank can improve the extracting capability for MIMO radar with nonideal orthogonal transmitting waves.%在正交波形MIMO雷达信号处理中,发射信号分离是其中的一个重要环节,一般可以通过匹配滤波器组来实现,而匹配滤波器组对信号分离是基于发射信号满足理想正交条件的,实际中由于很难得到理想的正交波形集,因此将会造成信号分离能力下降或分离不彻底,为此,提出一种优化滤波器组设计方法,以最小化滤波输出峰值旁瓣电平为目标函数,采用凸优化方法进行全局优化设计,计算机仿真表明,该方法所设计的优化滤波器组可以显著提高非理想正交波形MIMO雷达的信号分离能力.【总页数】5页(P348-352)【作者】牛朝阳【作者单位】解放军电子工程学院,安徽合肥230037【正文语种】中文【中图分类】TN951【相关文献】1.基于凸优化的自适应子载波调制OFDM雷达波形优化设计 [J], 庄珊娜;张劲东;贺亚鹏;朱晓华2.基于凸优化提高MIMO-STAP检测性能的波形设计 [J], 刘玉春;王洪雁3.基于凸优化方法的认知雷达低峰均比波形设计 [J], 郝天铎;崔琛;龚阳;孙从易4.基于主瓣保形的低旁瓣MIMO雷达发射方向图优化设计方法 [J], 黄俊生5.基于凸优化方法的认知雷达波形设计 [J], 魏轶旻;孟华东;毛滔;王希勤因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
卡尔曼滤波研究综述
卡尔曼滤波研究综述卡尔曼滤波（Kalman filter）是一种常用于估计和预测系统状态的优化算法。
它是由卡尔曼在1960年提出的，用于解决航天航空领域中的导航问题。
现在已广泛应用于各个领域，如自动驾驶、机器人、金融和通信等。
本文将对卡尔曼滤波的原理、应用和研究进展进行综述。
卡尔曼滤波的基本原理是通过对系统的状态进行不断的估计和修正，提高对系统状态的精确度。
它通过测量值和状态方程来计算状态的估计值，并结合测量值和状态方程的可信度来对估计值进行修正。
卡尔曼滤波的核心思想是将系统的状态建模为一个高斯分布，通过最小化估计误差的期望值来修正系统状态的估计值。
卡尔曼滤波的应用非常广泛。
在自动驾驶领域，卡尔曼滤波可以用于车辆定位和轨迹预测。
通过结合GPS和车辆传感器的测量值，可以实时估计车辆的位置和速度，并预测车辆的未来轨迹。
在机器人方面，卡尔曼滤波可以用于定位和地图构建。
通过结合机器人的传感器数据和运动模型，可以实时估计机器人的位置和地图，并提高机器人的导航精度。
关于卡尔曼滤波的研究，主要包括以下几个方面。
首先是算法改进和优化。
随着计算机和传感器技术的不断发展，研究人员提出了一些新的算法和方法来改进卡尔曼滤波的性能。
例如，无迹卡尔曼滤波（Unscented Kalman Filter）和扩展卡尔曼滤波（Extended Kalman Filter）可以处理非线性系统和非高斯噪声的情况，提高了滤波的精确度和鲁棒性。
其次是状态估计和预测的应用。
传统的卡尔曼滤波主要用于状态估计，即通过测量值来估计系统的状态。
近年来，研究人员开始将卡尔曼滤波应用于状态预测，即通过历史数据和状态模型来预测系统的未来状态。
这些预测方法在金融和经济领域得到了广泛应用，可以用于股票价格预测和经济预测等任务。
此外，还有对卡尔曼滤波的扩展和改进。
卡尔曼滤波虽然被广泛应用，但在一些实际问题中存在一些限制。
例如，它假设系统的状态和噪声是高斯分布的，而实际问题中很多情况并不满足这个假设。
基于多新息Kalman滤波的TLD改进算法
基于多新息Kalman滤波的TLD改进算法焦蓬斐;秦品乐;苗启广;刘毛毛;吕国宏【期刊名称】《数据采集与处理》【年(卷),期】2016(31)3【摘要】针对跟踪检测学习(tracking learning detection,TLD)跟踪算法中目标被遮挡后跟踪失败以及跟踪精度不高的问题,本文提出基于多新息Klaman滤波的TLD改进算法,在原始TLD跟踪算法的基础上加入了多新息Klaman滤波算法.改进算法对跟踪目标建模,将TLD跟踪算法的结果作为系统当前状态的观测值,结合多新息Kalman滤波算法的预测值,最优化检测结果,作为当前帧中目标的跟踪位置.通过实验对原始TLD和改进后的TLD算法进行比较,通过在标准测试序列的实验验证,加入多新息Kalman滤波的TLD改进算法与原始TLD算法相比,其跟踪误差更小,而且实现了对跟踪目标被遮挡后的位置预测.【总页数】7页(P592-598)【作者】焦蓬斐;秦品乐;苗启广;刘毛毛;吕国宏【作者单位】中北大学计算机与控制工程学院,太原,030051;中北大学计算机与控制工程学院,太原,030051;西安电子科技大学计算机学院,西安,710075;中北大学计算机与控制工程学院,太原,030051;中北大学计算机与控制工程学院,太原,030051【正文语种】中文【中图分类】TP391.9【相关文献】1.基于多新息理论的卡尔曼滤波改进算法 [J], 刘毛毛;吕国宏;常江2.基于多新息理论的 EKF 改进算法 [J], 刘毛毛;秦品乐;吕国宏;常江3.基于改进的 TLD 算法的手势跟踪算法 [J], 王铭航;柳培忠;黄德天;顾培婷;洪铭4.基于改进多新息算法的风机液压变桨系统故障诊断 [J], 胡昌选; 文传博5.基于新息异常检测的改进抗差自适应卡尔曼滤波算法 [J], 葛宝爽; 张海; 唐志坤因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。