自适应动力学模型:基于MATLAB的Kalman滤波器在光同步传输系统测试中的应用
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更新于2024-08-07
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当前统计模型是一种在光同步数字传输系统测试中常用的算法,它由周宏仁在1983年提出,用于处理机动目标的跟踪问题。该模型的核心思想是考虑到目标加速度的有限性和时间相关性。相比于Singer模型,它有两大改进:
1. 非零均值加速度:模型假设机动加速度的均值非零,即预测值等于当前加速度的均值 ˆ(1|k)a_t = a_t,这更好地反映了实际机动目标的运动特性。这种改进使得滤波器能够实时估计并更新加速度的均值。
2. 修正的瑞利分布:模型采用修正的瑞利分布来描述加速度的统计特性,而不是Singer模型的均匀分布。这种分布的方差由均值决定,这样在估计目标状态的同时,可以动态调整加速度分布的宽度,进而自适应地调整滤波增益,实现闭环自适应跟踪。
模型的数学表达形式如下:
- 加速度模型为:( ) ( ) ( )x_t = a_t + a_t - w_tα(7-30)
- 加速度均值的动态更新为:( ) ( ) ( )ca_t = a_t - a_t+ w_tα(7-31)
在具体实现上,书中提到的《Kalman滤波器理论与应用——基于MATLAB实现》是一本详细介绍Kalman滤波器的著作,由金学波编写。这本书不仅阐述了滤波器的基本原理和推导方法,还涉及扩展Kalman滤波器、不敏感Kalman滤波器以及在无线射频识别(RFID)系统中的跟踪应用。书中还包含了作者多年来的研究成果,如自适应动力学模型、不敏感变换性能分析,以及针对RFID跟踪系统的测量方程和仿真平台。
本书适用于自动化、电子信息、计算机应用、控制科学与工程、信号处理、导航与制导等领域的高年级本科生和研究生,以及相关领域的工程技术人员和研究人员。作为教材,它提供了MATLAB源代码,便于读者理解和实践滤波器的实时应用,尤其是在物联网和信息物理系统时代,实时跟踪和估计方法的需求日益增长。
当前统计模型与Kalman滤波器在光同步数字传输系统测试中的应用,是通过数学建模和优化算法实现目标跟踪的有力工具,而金学波的著作则提供了深入理解与实际操作的指导。
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2021-04-13 上传
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Big黄勇
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