【数学和算法】初识卡尔曼滤波器(四)
本文是觀看B站視頻教程【卡爾曼濾波器】4_誤差協(xié)方差矩陣數(shù)學推導_卡爾曼濾波器的五個公式 所做的截圖和筆記。
先列出前面幾篇博客得到的公式:
下面是利用上圖公式推導Pk?\displaystyle\color{blue}P_k^-Pk??的過程:
先寫出接下來的計算會用到的東西:
上一次的真實值減去上一次的估計值:
由于Wk?1\displaystyle\color{blue}W_{k-1}Wk?1?是作用在Xk\displaystyle\color{blue}X_kXk?上的,所以ek?1\displaystyle\color{blue}e_{k-1}ek?1?和Wk?1\displaystyle\color{blue}W_{k-1}Wk?1?是相互獨立的。所以他們的期望之間關系右:E(AB)=E(A)?E(B)\displaystyle\color{blue}E(AB) = E(A)*E(B)E(AB)=E(A)?E(B)
又因為ek?1\displaystyle\color{blue}e_{k-1}ek?1?和Wk?1\displaystyle\color{blue}W_{k-1}Wk?1?都是服從正態(tài)分布,所以期望為0,
E(ek?1)=0\displaystyle\color{blue}E(e_{k-1})=0E(ek?1?)=0 E(Wk?1)=0\displaystyle\color{blue}E(W_{k-1})=0E(Wk?1?)=0
所以可以得到:
上面的Q是過程噪聲w的協(xié)方差矩陣。
最終,我們就得到了卡爾曼濾波器的五個公式:
從(2)式子看出,先驗誤差協(xié)方差矩陣Pk?\displaystyle\color{blue}P_k^-Pk??依賴上一次的誤差協(xié)方差Pk?1\displaystyle\color{blue}P_{k-1}Pk?1?,所以我們需要在得到后驗估計值Xk\displaystyle\color{blue}X_kXk?以后,更新本次的Pk\displaystyle\color{blue}P_kPk?(即公式5),以便下一時刻計算(2)式的先驗誤差協(xié)方差時可以使用它。
其中,公式5的推導過程如下:
總結
以上是生活随笔為你收集整理的【数学和算法】初识卡尔曼滤波器(四)的全部內(nèi)容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
- 上一篇: 【数学与算法】协方差矩阵 与 w*w^T
- 下一篇: 【数学和算法】初识卡尔曼滤波器(六)