卡尔曼滤波方法
stm32卡尔曼滤波算法
卡尔曼滤波器（Kalman Filter）是一种用于估计系统状态的数学滤波算法，常用于传感器数据融合、航空航天导航、机器人控制等领域。
在STM32微控制器上实现卡尔曼滤波算法通常需要使用C或C++编程语言，并涉及以下关键步骤：
1. **初始化滤波器**：
- 首先，您需要初始化卡尔曼滤波器的状态变量和协方差矩阵。
这些变量将用于存储系统状态的估计值和估计误差的信息。
2. **预测步骤**：
- 在每个时间步，使用系统的动态模型进行状态预测。
这一步通常包括以下几个子步骤：
- 预测状态：使用系统的状态转移矩阵和输入（如果有的话）来预测下一个状态。
- 预测协方差：使用状态转移矩阵和过程噪声协方差来估计状态的协方差矩阵。
3. **更新步骤**：
- 在接收新的传感器测量值后，使用测量模型来更新状态估计和协方差矩阵。
这一步包括以下子步骤：
- 计算卡尔曼增益：通过卡尔曼增益来权衡系统模型和测量模型的信息。
- 更新状态估计：使用卡尔曼增益和测量残差来更新状态估计。
- 更新协方差：使用卡尔曼增益来更新状态协方差矩阵。
4. **循环**：
- 重复预测和更新步骤，以处理连续的测量数据。
在STM32上实现卡尔曼滤波算法需要适应具体的应用和硬件环境。
您需要了解传感器的性能特点、系统动态模型和测量模型，以调整滤波器的参数和初始化值。
此外，需要适当的数学库和定时器/中断来确保算法能够以正确的频率运行。
对于具体的STM32型号和开发环境，请查看相关文档和资源，以获取更详细的实现细节和示例代码。
同时，了解卡尔曼滤波的数学理论是理解和实现算法的关键。
雷达信号处理中的目标跟踪方法
雷达信号处理中的目标跟踪方法目标跟踪是雷达信号处理的重要任务之一，它是通过分析雷达接收到的信号，实时追踪并确定目标的位置、速度和轨迹等信息。
目标跟踪在军事、航空航天、交通监控、环境监测等领域都具有广泛的应用。
本文将介绍雷达信号处理中常用的目标跟踪方法。
1. 卡尔曼滤波方法卡尔曼滤波方法是一种基于状态空间模型的目标跟踪方法。
该方法根据目标的运动模型和观测模型，通过预测目标的状态和测量目标的状态残差来估计目标的运动状态。
在雷达信号处理中，卡尔曼滤波方法通常用于目标的线性运动模型，对于目标速度较稳定的情况更为适用。
2. 粒子滤波方法粒子滤波方法是一种基于蒙特卡洛采样的目标跟踪方法。
该方法通过在状态空间中随机采样一组粒子，并基于测量信息对粒子进行重采样和权重更新，从而逼近目标的后验概率密度函数。
粒子滤波方法适用于非线性运动模型，并且在多目标跟踪问题中具有较好的性能。
3. 光流方法光流方法是一种基于图像序列的目标跟踪方法。
该方法通过分析连续图像帧中目标的移动来估计目标的运动状态。
在雷达信号处理中，光流方法可以通过分析雷达接收到的连续信号帧中目标的频率变化来实现目标跟踪。
光流方法适用于目标速度较慢、目标轨迹较短的情况。
4. 关联滤波方法关联滤波方法是一种基于关联度量的目标跟踪方法。
该方法通过计算目标与候选目标之间的相似度来实现目标的跟踪。
在雷达信号处理中，关联滤波方法可以通过计算目标与周围雷达回波之间的相似度来确定目标的位置和速度。
关联滤波方法适用于目标数量较少、目标与背景之间的差异明显的情况。
5. 神经网络方法神经网络方法是一种基于人工神经网络的目标跟踪方法。
该方法通过训练神经网络来学习目标的运动模式和特征，从而实现目标的跟踪和分类。
在雷达信号处理中，神经网络方法可以通过分析雷达接收到的信号特征来实现目标的跟踪和分类。
神经网络方法具有良好的自适应性和鲁棒性。
综上所述，雷达信号处理中的目标跟踪方法包括卡尔曼滤波方法、粒子滤波方法、光流方法、关联滤波方法和神经网络方法等。
卡尔曼滤波方法
卡尔曼滤波方法卡尔曼滤波方法是一种颇具灵活性和适应性的滤波技术，它使用时受限于内在模型和观察器模型，它可以将系统状态和测量状态实时融合，在估计滤波中具有优势。
1. 什么是卡尔曼滤波方法？卡尔曼滤波方法，简称KF，是一种利用可观测状态迭代估计未知状态的现代滤波技术，用于对未知参数、未知状态和过程噪声进行估计，以估计状态的初始值和未知的状态中的参数。
卡尔曼滤波是一种统计估计，它基于过程模型状态方程和观察模型观测方程，利用实时可观测量，不断更新和估计系统状态量，最终形成估计值。
2. 卡尔曼滤波方法的应用领域卡尔曼滤波方法应用广泛，既可在空间航行指引系统中使用，也可用于运动目标检测、跟踪和机器人创新等领域。
卡尔曼滤波可用于路径规划，传感器融合，机器人的快速本地定位和定向，以及分布系统的状态估计。
3.卡尔曼滤波方法的优势1）及时估计：卡尔曼滤波方法可以在实时系统中实现局部的及时估计，以及总状态的实时融合，避免了各种静态估计技术的误差累积问题。
2）处理复杂系统：卡尔曼滤波方法可以处理系统模型具有复杂非线性特性和多变量之间间接相关关系的情况。
3）滤波互补：当参数估计与测量得到吻合，卡尔曼滤波可以同步的更新内部的参数估计，因此可以实现滤波互补功能，较好的优化估计参数。
4）控制：通过系统模型，卡尔曼滤波可以实现自适应地控制，并有效抑制噪声与不确定性，从而降低系统对抗外部干扰的稳定性。
4. 卡尔曼滤波方法的缺点1）假设不断更新：运行卡尔曼滤波需要关于系统状态和测量状态的假设，其更新也有一定的滞后性，过滤结果可能与实际状态存在偏差。
2）模型的反应性：由于卡尔曼滤波的更新延时，即使过程模型发生变化，也受到模型的滞后约束和降低其反应性，从而影响滤波的性能。
3）空间增加：卡尔曼滤波使用概率论和数学计算，因此矩阵求解和解线性方程式等时间和空间有较高消耗，所以卡尔曼滤波需要大量的计算空间。
卡尔曼滤波调参
卡尔曼滤波调参
卡尔曼滤波是一种用于估计状态变量的优化方法，被广泛应用于飞行器导航、机器人控制、信号处理等领域。
调参是卡尔曼滤波的重要环节之一，以下是一些常用的调参方法：
1.确定初始状态：卡尔曼滤波需要先确定初始状态，可以通过各种手段（如观测数据）预估一下。
2.确定观测矩阵和状态转移矩阵：在实际应用中，这两个矩阵往往需要根据具体情况进行调整和优化，以达到更好的估计结果。
3.调整噪声协方差矩阵：噪声协方差矩阵是卡尔曼滤波中的一个关键参数，决定了估计结果的精度和稳定性。
通常情况下需要根据实际应用情况来调整。
4.确定状态量和测量量：卡尔曼滤波中状态量和测量量的选择需要根据具体应用场景来选择，不同的选择可能会影响滤波效果。
总之，卡尔曼滤波的调参需要根据具体情况来选择和调整参数，需要不断地进行实验和优化才能得到满意的结果。
kalman滤波和数字低通滤波
Kalman滤波和数字滤波一、kalman滤波卡尔曼滤波器是一个“optimal recursive data processing algorithm（最优化自回归数据处理算法）”。
采用信号与噪声的状态空间模型，利用前一时刻地估计值和现时刻的观测值来更新对状态变量的估计，求出现时刻的估计值。
它适合于实时处理和计算机运算。
其他的就不介绍了。
公式简介卡尔曼滤波主要是由5个经典公式组成：X(k|k-1)=A X(k-1|k-1)+B U(k) (1)式(1)中，X(k|k-1)是利用上一状态预测的结果，X(k-1|k-1)是上一状态最优的结果，U(k)为现在状态的控制量，如果没有控制量，它可以为0。
到现在为止，我们的系统结果已经更新了，可是，对应于X(k|k-1)的协方差还没更新。
我们用P表示协方差：P(k|k-1)=A P(k-1|k-1) A’+Q (2)式(2)中，P(k|k-1)是X(k|k-1)对应的协方差，P(k-1|k-1)是X(k-1|k-1)对应的协方差，A’表示A的转置矩阵，Q是系统过程的协方差。
式子1，2就是卡尔曼滤波器5个公式当中的前两个，也就是对系统的预测。
现在我们有了现在状态的预测结果，然后我们再收集现在状态的测量值。
结合预测值和测量值，我们可以得到现在状态(k)的最优化估算值X(k|k)：X(k|k)= X(k|k-1)+Kg(k) (Z(k)-H X(k|k-1)) (3)其中Kg为卡尔曼增益(Kalman Gain)：Kg(k)= P(k|k-1) H’ / (H P(k|k-1) H’ + R) (4)到现在为止，我们已经得到了k状态下最优的估算值X(k|k)。
但是为了要令卡尔曼滤波器不断的运行下去直到系统过程结束，我们还要更新k状态下X(k|k)的协方差：P(k|k)=（I-Kg(k) H）P(k|k-1) (5)其中I 为1的矩阵，对于单模型单测量，I=1。
当系统进入k+1状态时，P(k|k)就是式子(2)的P(k-1|k-1)。
卡尔曼滤波器的五个公式
卡尔曼滤波器的五个公式
卡尔曼滤波器（Kalman Filter）的五个公式如下：
1. 预测状态：
x̂_k = F_k * x̂_k-1 + B_k * u_k
其中，x̂_k为当前时刻k的状态估计值，F_k为状态转移矩阵，x̂_k-1为上一时刻k-1的状态估计值，B_k为外部输入矩阵，u_k为外部输入。
2. 预测误差协方差：
P_k = F_k * P_k-1 * F_k^T + Q_k
其中，P_k为当前时刻k的状态估计误差协方差矩阵，P_k-1为上一时刻k-1的状态估计误差协方差矩阵，Q_k为系统过程噪声的协方差矩阵。
3. 计算卡尔曼增益：
K_k = P_k * H_k^T * (H_k * P_k * H_k^T + R_k)^-1
其中，K_k为当前时刻k的卡尔曼增益矩阵，H_k为观测矩阵，R_k为观测噪声的协方差矩阵。
4. 更新状态估计值：
x̂_k = x̂_k + K_k * (z_k - H_k * x̂_k)
其中，z_k为当前时刻k的观测值。
5. 更新状态估计误差协方差：
P_k = (I - K_k * H_k) * P_k
其中，I为单位矩阵。
卡尔曼滤波计算举例全
卡尔曼滤波计算举例⏹计算举例⏹卡尔曼滤波器特性假设有一个标量系统，信号与观测模型为[1][][]x k ax k n k +=+[][][]z k x k w k =+其中a 为常数，n [k ]和w [k ]是不相关的零均值白噪声，方差分别为和。
系统的起始变量x [0]为随机变量，其均值为零，方差为。
2nσ2σ[0]x P （1）求估计x [k ]的卡尔曼滤波算法；（2）当时的卡尔曼滤波增益和滤波误差方差。
220.9,1,10,[0]10nx a P =σ=σ==1. 计算举例根据卡尔曼算法，预测方程为:ˆˆ[/1][1/1]xk k ax k k -=--预测误差方差为:22[/1][1/1]x x nP k k a P k k -=--+σ卡尔曼增益为:()1222222[][/1][/1][1/1][1/1]x x x nx n K k P k k P k k a P k k a P k k -=--+σ--+σ=--+σ+σˆˆˆ[/][/1][]([][/1])ˆˆ[1/1][]([][1/1])ˆ(1[])[1/1][][]xk k x k k K k z k x k k axk k K k z k ax k k a K k xk k K k z k =-+--=--+---=---+滤波方程:()()2222222222222[/](1[])[/1][1/1]1[1/1][1/1][1/1][1/1]x x x nx n x n x nx nP k k K k P k k a P k k a P k k a P k k a P k k a P k k =--⎛⎫--+σ=---+σ ⎪--+σ+σ⎝⎭σ--+σ=--+σ+σ滤波误差方差起始：ˆ[0/0]0x=[0/0][0]x x P P =k [/1]x P k k -[/]x P k k []K k 012345689104.76443.27012.67342.27652.21422.18362.16832.16089.104.85923.64883.16542.94752.84402.79352.76870.47360.32700.26730.24040.22770.22140.21840.2168ˆ[0/0]0x=[0/0]10x P =220.9110na =σ=σ=2. 卡尔曼滤波器的特性从以上计算公式和计算结果可以看出卡尔曼滤波器的一些特性：（1）滤波误差方差的上限取决于测量噪声的方差，即()2222222[1/1][/][1/1]x nx x na P k k P k k a P k k σ--+σ=≤σ--+σ+σ2[/]x P k k ≤σ这是因为（2）预测误差方差总是大于等于扰动噪声的方差，即2[/1]x nP k k -≥σ这是因为222[/1][1/1]x x n nP k k a P k k -=--+σ≥σ（3）卡尔曼增益满足，随着k 的增加趋于一个稳定值。
卡尔曼滤波原理
卡尔曼滤波原理卡尔曼滤波（Kalman Filtering）是一种用于估计、预测和控制的最优滤波方法，由美国籍匈牙利裔数学家卡尔曼（Rudolf E. Kalman）在1960年提出。
卡尔曼滤波是一种递归滤波算法，通过对测量数据和系统模型的融合，可以得到更准确、更可靠的估计结果。
在各种应用领域，如导航、机器人、航空航天、金融等，卡尔曼滤波都被广泛应用。
1. 卡尔曼滤波的基本原理卡尔曼滤波的基本原理是基于状态空间模型，将系统的状态用随机变量来表示。
它假设系统的状态满足线性高斯模型，并通过线性动态方程和线性测量方程描述系统的演化过程和测量过程。
具体而言，卡尔曼滤波算法基于以下两个基本步骤进行：1.1 预测步骤：通过系统的动态方程预测当前时刻的状态，并计算预测的状态协方差矩阵。
预测步骤主要是利用前一时刻的状态和控制输入来预测当前时刻的状态。
1.2 更新步骤：通过系统的测量方程，将预测的状态与实际测量值进行融合，得到最优估计的状态和状态协方差矩阵。
更新步骤主要是利用当前时刻的测量值来修正预测的状态。
通过不断迭代进行预测和更新，可以得到连续时间上的状态估计值，并获得最优的估计结果。
2. 卡尔曼滤波的优势卡尔曼滤波具有以下几个优势：2.1 适用于线性系统与高斯噪声：卡尔曼滤波是一种基于线性高斯模型的滤波方法，对于满足这些条件的系统，卡尔曼滤波能够给出最优的估计结果。
2.2 递归计算：卡尔曼滤波是一种递归滤波算法，可以在每个时刻根据当前的测量值和先前的估计结果进行迭代计算，不需要保存过多的历史数据。
2.3 最优性：卡尔曼滤波可以通过最小均方误差准则，给出能够最优估计系统状态的解。
2.4 实时性：由于卡尔曼滤波的递归计算特性，它可以实时地处理数据，并及时根据新的测量值进行估计。
3. 卡尔曼滤波的应用卡尔曼滤波在多个领域都有广泛的应用，以下是一些典型的应用例子：3.1 导航系统：卡尔曼滤波可以用于导航系统中的位置和速度估计，可以结合地面测量值和惯性测量传感器的数据，提供精确的导航信息。
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次提出的一种估计方法。之所以称为滤波，是因为它是一 种排除随机干扰，提高检测精度的一种手段。
• KF是基于最小方差准则推导出来的一种线性滤波器。 • KF是一种时域递推算法，根据上一状态的估计值和当前
状态的观测值推出当前状态，不需存储大量的历史数据， 便于计算机实现。
xˆk xˆk K( yk yˆk )
Px, k Px, k KPy, k K T
27
Xˆ k|k Xˆ k k1 Kk Z~k k1
测量更新 /修正
方差估值 Pk k [I Kk Hk ]Pk k1
7
3.5 卡尔曼滤波的结构图
上述递推公式，称为卡尔曼滤波器。实际上，卡尔曼 滤波器也是一个系统，其结构框图如下：
Zk + -
+
Kk
+
Z k|k 1
当前估计值
Xˆ k
14
3.7 联邦卡尔曼滤波
• 卡尔曼滤波最成功的工程应用是设计运载体的高精度组合
导航系统。为了与联邦滤波方法相区别，将普通的卡尔曼
滤波称为集中卡尔曼滤波。
• 由于对导航精度要求的提高，导航设备越来越多。另一方
面，现代系统向大系统和复杂系统的方向发展。这种情况
下采用集中式卡尔曼实现组合导航，存在两个问题：
yˆ
k
W (m) i
i
k|k 1
i0
2n
Py, k
Wi
(c)
[
i k|k
1
yˆ k
][
i k|k 1
yˆk ]T
Rk
i0
2n
Pxy, k
Wi(c)
[
i k|k
1
xˆk
][
i k|k 1
yˆ
k
]T
i0
K Pxy, k Py,1k
X (t) — — n 维 状 态 向 量 ； Z (t) — — m 维 观 测 向 量 ； W (t) — — p 维 系 统 随 机 干 扰 ； V (t) — — m 维 随 机 测 量 噪 声 ； f (t), h(t) — — n 维 和 m 维 向 量 函 数 。
3
系统的状态空间描述(续)
3 卡尔曼滤波方法
3.1 卡尔曼滤波的特点及应用领域 3.2 系统的状态空间描述 3.3 卡尔曼滤波的直观推导 3.4 卡尔曼滤波的递推运算方程 3.5 卡尔曼滤波的结构图 3.6 卡尔曼滤波的应用实例 3.7 联邦卡尔曼滤波 3.8 联邦卡尔曼滤波的应用实例 3.9 Unscented卡尔曼滤波
3.1 卡尔曼滤波的特点及应用领域
主滤波器的信息分配系数，满足守恒原则
N
i
m 1
i 1
19
联邦卡尔曼滤波器结构
信息分配
卡尔曼滤波
信息融合
联邦卡尔曼滤波器
20
联邦卡尔曼滤波器结构图
注：组合导航中，一般选择可靠性好的系统作为参考 系统，如惯性导航系统。
21
联邦卡尔曼滤波器的应用
仍然以舰船导航为例，模型与前面相同。为了与集中卡 尔曼滤波器的效果相比较，同时采用两种滤波器滤波。
时间/s
海流北向速度分量估计误差/(m/s)
0.6 联邦卡尔曼滤波算法 集中卡尔曼滤波算法
0.4
0.2
0
-0.2
-0.4
-0.6
-0.8 100 200 300 400 500 600 700 800 900 1000
时间/s
图中可以看出，联邦卡尔曼滤波与集中卡尔曼滤波算法 的估计精度相当，但联邦卡尔曼滤波相对于集中卡尔曼滤 波，不仅有更好的容错性，而且可以并行运算。
得预测测量估计偏差： Z~k|k1 Zk Zˆk|k1 Zk Hk Xˆ k|k1
利用此偏差修正预测估计：
Xˆ k|k Xˆ k k1 Kk [Zk Hk Xˆ k k1]
待定校正增益阵
5
卡尔曼滤波的直观推导(续)
增益阵的求法： 使目标函数E[X~k|k X~T k|k ] 极小化 定义：
• 各子滤波器并行运行，获得建立在局部量测基础上的局部
最优估计。
• 各局部最优估计在第二级滤波器（即主滤波器）内按融合
算法合成，获得建立在所有量测基础上的全局估计。
• 全局估计再按信息守恒原则反馈给各子滤波器。如此反复
递推。
实际设计的联邦滤波器是全局次优的，但是对于自主性要求很高的重 要运载体来说，导航系统的可靠性比精度更重要。采用联邦滤波器设 计组合导航系统，虽然损失了少许精度，但得到的是组合导航系统的 强容错能力。
VVEN
bVE bVN
3 4
S 5
i (i 1,2,,7)为独立的零均值高
K 6 7
斯白噪声, b为海流相关时间常数。
• 观测方程
z1 v1
z2
v2
i k|k 1
f
k
(
i k
1
)
2n
xˆk
W (m) i
i
k|k 1
i0
2n
P x,k
W [ (c) i
i
k|k 1
xˆ k
][
i k|k
1
xˆ
k
]T
Qk
26
i0
UKF的具体应用过程(续)
• 测量更新
2n
i k|k 1
h(ki |k 1 )，
构 造 一 组 采 样 点i
x (
(n )Px )i ,
i x ( (n )Px )i ,
x,
i 1, , n i n 1, , 2n i0
0 为可调尺度参数，调整它可以提高逼近精度。
2. 利用Sigma点进行非线性传播
将上面构造的Sigma点直接按照(3-1)的关系作非线性 变换，则产生一组变换样本点
延时 一步
Hk
k ,k 1
一步预测
上一步估计值
Xˆ k|k 1
Xˆ k1
8
3.6 卡尔曼滤波的应用实例(舰船导航)
卡尔曼滤波最成功的工程应用是设计运载体的高精度组合导航 系统。下面以舰船导航问题为例，介绍其具体应用。
1、系统模型
• 状态变量
X (k) VN VE S K T
方差预测
Pk
k 1
P T k,k 1 k 1 k 1 k,k 1
Q T k,k 1 k 1 k ,k 1
时间更新 /预测
增益矩阵 新息序列 状态估值
Kk
Pk
HT
k 1 k
[Hk
Pk
HT
k 1 k
Rk ]1
Z~k k1 [Zk Hk Xˆ k k1]
– 计算负担重。滤波器计算量以状态维数的三次方剧增，无法满足导 航的实时性要求；
– 容错性能差，不利于故障诊断。当任一导航子系统发生故障，且没
有及时检测出并隔离时，则整个导航系统都会被污染，使输出的信
息不可靠。
• 为解决上述问题，出现了分散化滤波的思想和方法。其中，
Carlson在1988年提出的联邦滤波由于设计灵活、计算量小、
4
3.3 卡尔曼滤波的直观推导
假 设 在k 时 刻 已 获 得k 次 测 量 结 果{Z1, Z2,, Zk1, Zk },
且
已
得
到X
k
1
的
最
优
线
性
估
计Xˆ
k
1|k
，则
1
设
想
：
Xˆ k|k 1 Xˆ k , k 1 k 1|k 1
Zˆk|k 1 H k Xˆ k|k 1
X~k|k1 X k Xˆ k k1 X~k|k X k Xˆ k k
使 Pk|k E[ X~k|k X~kT|k ] 极小，求得增益阵，进而求得卡尔曼 滤 波 器 的 递 推 运 算 方 程：
6
3.4 卡尔曼滤波的递推运算方程
初始条件 状态预测
Xˆ 0 0 Xˆ 0 P0 0 P0 Xˆ k k1 k,k1Xˆ k1 k1
对于如下的非线性变换：
y f (x)
----------------- (3-1)
假设已知n维随机向量 x 的均值 x 和协方差 Px ，则对上述 非线性系统进行滤波的目的是计算 y 的均值 y 和 方差 Py 。
24
1. 构造 Sigma 点
根据随机向量x 的均值x 和协方差Px ，在 x 的附近
z3 z4
S K
v3 v4
量测系统由GPS和航位推算系统(DR) 组成，GPS输出舰船的经纬度φ和λ。
DR由罗经和计程仪组成，分别输出 航向K和船相对于水流的速度S。
10
2、初始条件和参数选取
11
3、仿真结果(a)
12
3、仿真结果(b)
13
3、仿真结果(c)
23
3.9 Unscented卡尔曼滤波
UKF方法的建立是基于如下的事实：逼近任意的分布比 逼近它的任何非线性函数更容易。UKF的基础是Unscented 变换(Unscented Transformation, UT)，其基本思想是用一组 确定的离散采样点(称为Sigma点)来近似状态变量的分布。 UKF假定状态满足高斯分布，因此只需逼近其均值和方差。