unscented卡尔曼滤波协方差矩阵P中的非零元素

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稳态卡尔曼滤波的状态估计

python、math、simulation、kalman-filter

我在一个系统上使用离散卡尔曼滤波器。然后，我用错误的初始状态x0和一个大的初始协方差(模拟1)测试了它。我注意到KF工作得很好，经过几步，增益k很快收敛到接近于零的一个很小的值。我认为这可能是由过程噪声Q引起的。我把它设置得很小，因为Q代表了模型的准确性。现在我想把它修改成稳态卡尔曼滤波器。在每次迭代中，我用模拟-1的

浏览 4提问于2016-04-07得票数 0

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python、covariance、noise、kalman-filter

我使用的是filterpy.kalman库的unscented kalman filter类。即使当我用全部等于零的非对角线条目初始化过程噪声Q和初始协方差P时，我仍然得到具有非零非对角线条目的P和S，有没有一种方法来确保P和S具有全部等于零的非对角线条目？

浏览 18提问于2021-05-11得票数 1

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卡尔曼滤波中的dt

kalman-filter

我是卡尔曼滤波器的傀儡。我的问题是关于卡尔曼滤波预测步骤中的dt。在使用协方差矩阵和一些不确定性信息初始化卡尔曼滤波器后，预测函数通常将dt作为输入，但filterpy实现不会将dt作为输入。卡尔曼滤波器在预测步骤中是否必须采用dt，这让我感到困惑。下面是f

浏览 72提问于2021-07-01得票数 0

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扩展卡尔曼滤波协方差收敛过快

kalman-filter

我正在自学如何使用扩展卡尔曼滤波器，并编写了一个误差和协方差都收敛的滤波器。然而，协方差立即下降到几乎收敛的值。在第一次迭代期间，在协方差更新步骤(P= (I- KH )Pminus)，KH的一些对角线变为1。这导致新协方差P的相应对角线接近于零。这是EK过滤器的“正常”现象还是bug？我试着增加协方

浏览 1提问于2018-10-18得票数 0

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卡尔曼滤波不能计算稳定卡尔曼增益的可能原因是什么？

matlab、estimation、kalman-filter、stochastic-process、state-space

我有一个关于卡尔曼滤波器的问题。我对状态空间模型使用卡尔曼滤波器，如下所示：Y(k) = C(K)x(k)+D(k)u(k)+v(k),计算卡尔曼增益(K(k))和协方差P矩阵(P(k))的方程如下： K(k) = (P(k)*C(k

浏览 14提问于2016-08-02得票数 0

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带2种测量噪声的卡尔曼滤波

noise、measurement、kalman-filter

我正在做我的项目，这是一种自动驾驶汽车。我们在两个轮子上固定了1对测定仪编码器，并在上面安装了1个激光陀螺。我正在设计一个卡尔曼滤波器来获取测量中的噪声。然而，我的问题是，我不知道如何处理两个单独的测量噪音。y(k+1)=g(xk, uk,vk) 其中vk是测量噪声协方差矩阵。我很困惑，因为在我的</

浏览 2提问于2014-05-18得票数 0

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我应该期待扩展卡尔曼滤波器协方差的什么行为？

filter、system、theory、kalman-filter

我有一个扩展卡尔曼滤波器设置，它很好地收敛到参考值。然而，如果我检查协方差矩阵，我看不到对角线元素的某个值(3x3)的快速趋势，这实际上是我所期望的。 协方差矩阵应该如何表现？有人能给我点提示吗？

浏览 5提问于2017-06-09得票数 0

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卡尔曼滤波器中的协方差矩阵(P)如何根据测量值和状态估计进行更新？

filtering、signal-processing、system、kalman-filter

我正在用C++实现一个基于卡尔曼滤波器的AHRS。在过滤器的方程式中有一些对我来说相当奇怪的东西。 ? 我找不到P(协方差)矩阵实际更新的部分，以表示预测的不确定性。在“预测”步骤中，P的估计值是从它之前的值A和Q计算出来的。据我所知，A(系统矩阵)和Q(噪声协方差)

浏览 171提问于2020-04-29得票数 1

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卡尔曼滤波与突发性测量跳跃

matlab、computer-vision、tracking、matlab-cvst、kalman-filter

好的，下面是我需要做的：我想做一些跟踪使用卡尔曼滤波(可能是自适应的).My测量(当它们是可用的)是非常好的，与实际测量非常小的误差。问题是，如果我的滤波器(非自适应)有测量噪声协方差(R)和状态误差协方差( Q )矩阵的特定值，则结果并不十分准确，因为即使在这1%的情况下，我也必须在R和Q

浏览 3提问于2014-04-11得票数 2

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Matlab :当使用卡尔曼滤波时，如何确保协方差矩阵是正定的？

linear-algebra、covariance、svd、eigenvalue、kalman-filter

对于复杂的值数据，我发现很难确保协方差矩阵是正定的。0 我可以使用cholesky或下面解释的特征值来检查P的正确定性。(A) 由于p1 > 0，A不是正定

浏览 0提问于2016-11-26得票数 2

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卡尔曼滤波协方差在预测步骤中不会增加？

filter、system、theory、kalman-filter

我有一个扩展卡尔曼滤波器(EKF)，并且仍然在努力理解协方差矩阵P，它表示滤波器输出的不确定性。据我所知:在预测步骤中，由于噪声Q和由P= APA +Q表示的预测的不确定性，协方差矩阵将增加。在我的例子中，A具有对角形式，并且A的值都小于1，从而导致预测步骤后P的<

浏览 0提问于2017-04-26得票数 1

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MatLab中的数值不稳定卡尔曼滤波

matlab、kalman-filter

我试图运行一个标准的卡尔曼滤波算法来计算概率，但在计算正常密度时，我总是遇到一个非正定方差矩阵的问题。我做了一点研究，发现实际上可能存在一些数值不稳定性；尝试了一些数值方法来避免非正定矩阵，使用choleski分解及其变体LDL‘分解。我正在使用MatLab。有没有人有什么建议？谢谢。

浏览 2提问于2015-04-05得票数 3

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改变OpenCV卡尔曼滤波器的增益使其更灵敏

c++、opencv、kalman-filter

用于跟踪图像中的边界盒位置和速度，其中测量值不太嘈杂，但包围盒移动得非常快。;kf.processNoiseCov.at<float>(14) = params.proc_noise_cov_p12.过渡矩阵的初始值对此有什么影响？为了使滤波器更具响应性，OpenCV的卡尔曼滤波</

浏览 6提问于2020-06-22得票数 0

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Unscented卡尔曼滤波中的负协方差矩阵

python、kalman-filter、nonlinear-functions

我想要实现Unscented Kalman filter(UKF)方法来解决非线性问题；我设置了所有的初始值，如初始均值向量和初始协方差矩阵。问题的维数是8。下面是实现代码；我不知道为什么代码末尾的新协方差矩阵包含一些负参数。这些负参数为该方法的下一次迭代带来了问题。#pip install filterpyfrom filterpy.kalman import unscented_transf

浏览 67提问于2021-05-03得票数 1

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为什么我们需要在卡尔曼滤波器中估计真实位置？

math、filter、kalman-filter

我正在关注一个可能很有名的关于卡尔曼滤波器的。从这些代码行中：plot(t,pos, t,posmeas, t,poshat);xlabel('Time (sec)'); ylabel('Position (feet

浏览 0提问于2011-01-17得票数 1

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基于加速度和位置输入的卡尔曼滤波

javascript、kalman-filter

我想用卡尔曼滤波器来估计一个物体的高度和垂直速度，它是以未知的方式在噪声位置测量和噪声加速度测量的基础上上下移动的。每个测量的噪声与其他测量无关。我想/希望这听起来像一个很好的卡尔曼滤波器的使用。我正在尝试使用这里找到的javascript库：我读了很多关于卡尔曼滤波器如何工作的文

浏览 2提问于2015-01-23得票数 4

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长坐标运动的卡尔曼滤波

filter、gps、tracking、coordinate-systems、kalman-filter

我试图实现一个简单的卡尔曼滤波，它将用于过滤/预测车辆在长/载坐标下的运动。没有来自车辆传感器的测量，只是观测到的长/拉位置的一个新的更新，所以基本上我将试图预测和修正的状态是车辆在任何给定时间的经度和纬度。据我所知，这个模型是非线性的，因为可能会有随机加速度、方向变化等，但我认为，只要我在状态下也能跟踪轴承，这是可以忽略的。我的问题

浏览 1提问于2014-09-21得票数 3

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卡尔曼滤波的信息形式是什么？它与标准格式有什么不同或更好的地方？

kalman-filter

我不明白卡尔曼滤波器的信息矩阵或信息形式有什么独特之处。它与标准格式有什么不同或独特之处？

浏览 3提问于2016-03-11得票数 2

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卡尔曼滤波器，汽车跟踪，Matlab

matlab、matlab-cvst、kalman-filter

我有一个移动汽车的小数据集：我知道在这种情况下，速度和加速度不是常数。有人可以帮助我，给我一

浏览 5提问于2012-06-02得票数 3

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定义卡尔曼滤波器及其应用(概念)

kalman-filter

我有一个简单的问题。我正在跟踪一个物体，并以非均匀的时间间隔获得它的位置。物体的速度和加速度不是恒定的。data_=[time x,y,z]z=[x;y;z] % observation xt=[xt;yt;zt;x't;y't;z't] % ' first derivative P=Covar

浏览 1提问于2012-06-05得票数 5

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