EM算法实现卡尔曼滤波
时间: 2023-08-11 22:07:20 浏览: 109
EM算法可以用于实现卡尔曼滤波。EM算法是一种迭代优化算法,用于估计未知参数。在卡尔曼滤波中,EM算法可以用于估计未知的噪声参数。首先,利用EM算法和极大后验概率估计(MAP),对未知的噪声参数进行估计。然后,利用估计出的参数去递推卡尔曼滤波的解。具体的推导过程可以参考相关文献[1]。另外,扩展卡尔曼滤波(EKF)是为了解决卡尔曼滤波器只能用于线性系统的局限性而设计的。EKF通过对非线性系统进行线性化,使用泰勒级数展开来近似非线性系统,从而扩展了卡尔曼滤波的应用范围[3]。
相关问题
匈牙利算法与卡尔曼滤波
匈牙利算法是一种用于求解二分图最大匹配的算法,它的核心思想是寻找增广路径。匈牙利算法由匈牙利数学家Edmonds于1965年提出,并以匈牙利命名。该算法在目标追踪中常被应用于目标关联的问题,例如将检测到的物体与跟踪的物体进行匹配。
卡尔曼滤波算法是一种用于状态估计的滤波算法,它通过观测数据和模型预测的方式,对系统状态进行估计。这个算法最早由Kalman于1960年提出,并被广泛应用于目标追踪、导航、控制等领域。在目标追踪中,卡尔曼滤波算法可以用来预测目标的位置和速度等状态信息,从而实现对目标的跟踪和预测。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [目标追踪中的核心算法:卡尔曼滤波&匈牙利算法详解与实战](https://blog.csdn.net/m0_63642362/article/details/122491788)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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matlab实现卡尔曼滤波
引用提供了一个使用MATLAB实现一维卡尔曼滤波的示例代码。该代码首先定义了一些参数,如数据采集频率、初始值、噪声协方差等。然后使用卡尔曼滤波的公式进行递推计算,包括状态转移,噪声协方差更新等。最后绘制了滤波前后的数据和理想值的图像。这个例子展示了在MATLAB中如何实现一维卡尔曼滤波。你可以参考这个例子来实现自己的卡尔曼滤波算法。<em>1</em><em>2</em><em>3</em>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [基于MATLAB的卡尔曼滤波算法实现](https://blog.csdn.net/qq_42091428/article/details/105643181)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [卡尔曼滤波器MATLAB实现(从一维到三维)](https://blog.csdn.net/weixin_41869763/article/details/104812479)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}} ] [.reference_item]
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