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西工大卡尔曼滤波讲义.pdf

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第十二章最优线性预测与滤波的 基本方程 12.1 维纳滤波 12.2 卡尔曼滤波问题的提法 12.3 离散系统卡尔曼最优预测基本方程的推导 12.3 离散系统卡尔曼最优预测基本方程的推导 12.4 离散系统卡尔曼最优滤波基本方程的推导 12.5 连续系统卡尔曼滤波基本方程的推导 12.6 系统噪声与观测噪声相关的卡尔曼滤波 12.7 具有输入信号的卡尔曼滤波 12.8 有色噪声情况下的卡尔曼滤波 12.9 滤波的稳定性概念和滤波的发散问题
第一节维纳滤 波 12.1.1、维纳滤波问题的提法 12.1.2、维纳-霍夫积分方程
维纳滤波问题的提法 ( ) ztxtv t= 设系统的观测方程为 式中,为有用信号 ( ) x t ( ) z t 为观测信号 ( ) v t 为观测误差。 ( ) ( ) z t ( ) + ( ) ( ) x t ( ) ( ) v t v t 设 、 和 都是均值为零并具有各态历经性的平稳随机 设 、 和 都是均值为零并具有各态历经性的平稳随机 过程(附录四)。 根据观测值 估计,使估值接近于。维纳滤波的任 务就是设计出一个线性定常系统L,如图12-1所示,使得系统的 ( ) x t 输出与具有最 小方差,即 ( ) y t ( ) z t ( ) x t ( ) ˆx t ( ) x t ( ) y t ( ) x t 这样 就作为 的估值 。 { =- JExty t ( ) = ( ) ˆx t }2 min ( ) (12-3) Ø ø º ß
如果系统的脉冲过渡函数为 ,则 ( h l ) ( ) ythzt ¥= 0 ) ( d ll ( ) (12-4) l ( ) z t 是系统L根据输入信号 在 ( ¥ , ( ) ( ) 给出的实际输出,如图12-2所示。 是 y t 数 12-2 ( ) y t )0l > ( 。 )t 上的全部过去值所 ( ( z t l- ) ) 的线性函 根据问题的性质,维纳滤波有下列三个条件: ⑴ 信号与噪声都是均值为零并具有各态历经性的平稳随机过程; ( ) 0 h l = ; ⑵ 滤波器是一个物理可实现的线性定常系统。当 时, ⑶ 最优准则是滤波的方差为最小。 这些条件使维纳滤波受到很大限制。 0l < - -
维纳-霍夫积分方程 维纳-霍夫积分方程是确定最优滤波器脉冲过渡函数的一个方 程式。根据正交定理(附录五),估计误差应与观测值正交, 即 { ( ) -= Exthztdzt ( ) ( lllt ) 0 0 ( ) } ) t ( ( ( t { { { { ( ( ExtzthEztzt ExtzthEztzt ( ) ( ) } } ) ) d d tllt tllt = = 0 ( ( l l ) ) ) ) ( ( } } ) ) 0 0 (12-5) { ( ) Extzt ( } ) = Rt ( t ) xz { ( Eztzt -= ( ) R ltt l } ) ( zz ) 把上面两式代入式(12-5),可 得 ¥ Ø ø - - £ Œ œ º ß ¥ - - - - ¥ - - - - - - -
把上面两式代入式(12-5),可 得 xzzzRhR ( ) ( d tltl l ¥= 0 ) ( ) (12-6) 这就是维纳-霍夫积分方程,解此方程可得最优滤波器的脉冲 过渡函数。 维纳滤波在随机控制领域中是一个很大的突破,但很少被应 用,这主要有如下两方面原因: ⑴ 维纳-霍夫积分方程很难解,即使求出了最优滤波器的脉 冲过渡函数,在工程上往往很难实现; ⑵ 维纳理论要求所有的随机过程都平稳的,这与工程实际问 题往往不相符合。 -
卡尔曼在1960年提出了另一种适合于数字计算机计算的递 推滤波法,即所谓的卡尔曼滤波。这种滤波方法不需要求 解积分方程,既适用于平稳随机过程,也适用于非平稳随 机过程,是一种有广泛应用价值的工程方法。 卡尔曼 维纳
第二节卡尔曼滤波问题的提法 在许多实际控制过程中,系统往往受到随机干扰作用,例 如飞行中的飞机、导弹受到阵风的扰动。在这种情况下, 线性连续系统的控制过程可用下式表示: ( ) ( ( ( ) xAxBuF w xAxBuF w & & =+ =+ ) ) tttttt tttttt ( ( ) ) t t + + ( ( ) ) ( ( ) ) ( ( ) ) ( ( ) ) (12-7) (12-7)
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