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RSS订阅原创 卡尔曼滤波总结(KF、EKF、UKF)
卡尔曼滤波的前提是它认为系统都是线性的，如果状态转移函数是线性的，那么在经历线性变换之后，分布保持其高斯特性；在这种情况下，可以使用扩展卡尔曼滤波算法（EKF），它把非线性函数在当前估算状态的平均值附近进行线性化，每一个时间步执行线性化，然后将得到的雅克比矩阵用于预测和更新卡尔曼滤波算法。简单的说，由于系统通常是非线性的，于是我用近似线性化的方法，对所求时刻的函数进行一阶泰勒展开得到一个近似的线性化方程，在此基础上运用卡尔曼滤波算法求解。3)协方差矩阵计算的是不同维度之间的协方差，而不是不同样本之间的。
2023-03-13 13:43:32
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2021-11-04 15:00:14
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2021-11-03 16:45:18
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2021-11-03 10:54:46
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空空如也
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