抑噪一致性卡尔曼滤波代码
时间: 2023-09-08 11:14:11 浏览: 77
对于抑噪一致性卡尔曼滤波,以下是一个可能的Python实现:
```
import numpy as np
class ConsistentKalmanFilter:
def __init__(self, dim_x, dim_z, dim_u=0):
self.dim_x = dim_x
self.dim_z = dim_z
self.dim_u = dim_u
# 状态估计
self.x = np.zeros((dim_x, 1))
self.P = np.eye(dim_x)
# 状态转移矩阵
self.F = np.eye(dim_x)
self.B = np.zeros((dim_x, dim_u))
# 观测矩阵
self.H = np.zeros((dim_z, dim_x))
# 测量噪声
self.R = np.eye(dim_z)
# 系统噪声
self.Q = np.eye(dim_x)
# 卡尔曼增益
self.K = np.zeros((dim_x, dim_z))
def predict(self, u=None):
self.x = np.dot(self.F, self.x)
if u is not None:
self.x += np.dot(self.B, u)
self.P = np.dot(np.dot(self.F, self.P), self.F.T) + self.Q
def update(self, z):
S = np.dot(np.dot(self.H, self.P), self.H.T) + self.R
self.K = np.dot(np.dot(self.P, self.H.T), np.linalg.inv(S))
self.x += np.dot(self.K, (z - np.dot(self.H, self.x)))
self.P = np.dot(np.eye(self.dim_x) - np.dot(self.K, self.H), self.P)
def consistent_update(self, z, R):
S = np.dot(np.dot(self.H, self.P), self.H.T) + R
K = np.dot(np.dot(self.P, self.H.T), np.linalg.inv(S))
x_old = self.x
P_old = self.P
self.x += np.dot(K, (z - np.dot(self.H, self.x)))
self.P = np.dot(np.eye(self.dim_x) - np.dot(K, self.H), self.P)
# 计算卡尔曼增益的一致性矫正系数
alpha = np.sqrt(np.trace(np.dot(np.dot(P_old, np.linalg.inv(S)), P_old)) / np.trace(np.dot(np.dot(self.P, np.linalg.inv(S)), self.P)))
# 一致性矫正
self.x = x_old + alpha * (self.x - x_old)
self.P = P_old + alpha * (self.P - P_old)
def set_matrices(self, F=None, H=None, R=None, Q=None):
if F is not None:
self.F = F
if H is not None:
self.H = H
if R is not None:
self.R = R
if Q is not None:
self.Q = Q
```
该代码中的`ConsistentKalmanFilter`类表示一个抑噪一致性卡尔曼滤波器。在初始化时,我们需要指定状态向量的维度`dim_x`、观测向量的维度`dim_z`以及控制向量的维度`dim_u`。`x`和`P`分别表示当前状态的估计值和协方差矩阵。`F`是状态转移矩阵,`B`是控制矩阵,`H`是观测矩阵,`R`是测量噪声协方差矩阵,`Q`是系统噪声协方差矩阵。`predict`方法用于根据当前状态估计值和协方差矩阵预测下一时刻的状态,`update`方法用于根据当前观测值更新状态估计值和协方差矩阵,`consistent_update`方法是抑噪一致性卡尔曼滤波的核心方法,用于一致性更新状态估计值和协方差矩阵。`set_matrices`方法可以用于设置状态转移矩阵、观测矩阵、测量噪声协方差矩阵和系统噪声协方差矩阵。
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