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2025年1月29日 · About Press Copyright Contact us Creators Advertise Developers Terms Privacy Policy & Safety How YouTube works Test new features NFL Sunday Ticket © 2025 Google LLC

后文在详细阐述KF的五个公式后进行推导各自的协方差矩阵，会介绍如何计算出最优卡尔曼增益K值。 \hat x_ {k|k-1} = F_k \hat x_ {k-1|k-1} 为状态估计方程，表示预测下一步状态。 其中： \hat x_ {k|k-1} 为k-1时刻对k时刻的状态预测。 \hat x_ {k-1|k-1} 在时刻k-1的状态估计。 F_k 为状态转移矩阵。 P_ {k|k-1} = F_k P_ {k-1|k-1} F^T_k + Q_k. 为预测估计协方差方程，计算先验概率。 其中： P_ {k-1|k-1} 为k-1时刻的后验估计误差协方差矩阵，度量估计值的精确程度。 P_ {k|k-1} …

2021年4月16日 · 后文在详细阐述KF的五个公式后进行推导各自的协方差矩阵，会介绍如何计算出最优卡尔曼增益K值。 为状态估计方程，表示预测下一步状态。 其中： xk∣k−1 为k-1时刻对k时刻的状态预测。 xk−1∣k−1 在时刻k-1的状态估计。 F k 为状态转移矩阵。 为预测估计协方差方程，计算先验概率。 其中： P k−1∣k−1 为k-1时刻的后验估计误差协方差矩阵，度量估计值的精确程度。 P k∣k−1 为k-1时刻到k时刻的估计误差协方差矩阵。 Qk 为过程噪声协方差矩阵，越大说明越不 …

2023年4月20日 · AKF 的策略是通过统计历史数据的方式统计出 Q_k,r_k. 先看 r_k ,它的信息隐藏在 \hat v_k^\ominus 中： \hat v_k^\ominus=y_k-h_k^\top\hat x_k^\ominus =h_k^\top x_k+v_k-h_k^\top (x_k+ \varepsilon_k^\ominus)\\ 其中 \varepsilon_k^\ominus=\hat x_k^\ominus - x_k . 这里使用使用 先验的原因是先验的误差与最新一次观测的误差是不相关的。 完美！ 几乎立即有:

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