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文檔簡介
目標跟蹤問題基礎及算法概述參考文獻:[1]X.RONGLI.ASurveyofmaneuveringtargettracking-partIDynamicModels.IEEETRANSACTIONSONAEROSPACEANDELECTRONICSYSTEMSVOL.39,NO.4OCTOBER20031、線性估計算法1)Kalman濾波算法2)最小二乘估計算法3)多模型估計算法三、狀態(tài)估計算法1、線性估計算法1)Kalman濾波算法略2)最小二乘估計算法(a)線性加權最小二乘估計:設待估計量x與實測值的聯(lián)合分布是正態(tài)的,測量方程是線性的,即其中是獨立于x的、零均值正態(tài)變量。故有三、狀態(tài)估計算法2)最小二乘估計算法(a)線性加權最小二乘估計:當對x的驗前信息一無所知,即時,有此定義為x的線性加權最小二乘估計,簡稱加權最小二乘估計。又所以最小二乘估計也是無偏估計。三、狀態(tài)估計算法2)最小二乘估計算法可見是在線性測量下,缺少驗前信息時的最小方差估計。又,若,則有即各次測量分別是個狀態(tài)分量加測量誤差的形式時,狀態(tài)的最小二乘估計即為測量序列本身,而估計的精度就是測量儀器的精度。欲使估計精度提高,必須使F變?yōu)楦呔S矩陣,也就是說,必須進行多次測量。三、狀態(tài)估計算法2)最小二乘估計算法(2)等權最小二乘估計:若令為同一常數構成的對角陣,即式中為常數,則相應的加權最小二乘估計稱為等權最小二乘估計,簡稱最小二乘估計,記為,且并且,仍有為無偏估計。三、狀態(tài)估計算法2)最小二乘估計算法例:某物體做勻速直線運動?,F(xiàn)每隔時間對該物體的位移進行一次測量,測得位移量為。若測量誤差是方差為的正交序列,試給出k瞬時目標位移與速度的加權最小二乘估計。解:根據題意,易知從而有三、狀態(tài)估計算法2)最小二乘估計算法而測量誤差方差陣為于是有三、狀態(tài)估計算法2)最小二乘估計算法整理,得而濾波誤差方差三、狀態(tài)估計算法2)最小二乘估計算法遞推的最小二乘估計估計:若對x進行第k+1次測量,則有三、狀態(tài)估計算法2)最小二乘估計算法例:某物體做勻速直線運動?,F(xiàn)每隔時間對該物體的位移進行一次測量,測得位移量為。若測量誤差是方差為的正交序列,試給出k瞬時目標位移與速度 的遞推最小二乘估計。解:測量方程為三、狀態(tài)估計算法2)最小二乘估計算法其中濾波誤差方差為三、狀態(tài)估計算法系統(tǒng)狀態(tài)方程為:2)最小二乘估計算法由于所以前面等式成立。三、狀態(tài)估計算法2)最小二乘估計算法其中因此三、狀態(tài)估計算法2)最小二乘估計算法解之得由于系統(tǒng)測量方程為三、狀態(tài)估計算法2)最小二乘估計算法再由最小二乘公式
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