Kalman滤波误差分析课件.ppt

上传人:牧羊曲112 文档编号:1285926 上传时间:2022-11-04 格式:PPT 页数:40 大小:497.68KB
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1、Kalman滤波误差分析,1 矩阵Riccati方程的解2 Kalman滤波误差方差阵的上、下界,Kalman滤波误差分析1 矩阵Riccati方程的解,1 矩阵Riccati方程的解,从前面Kalman滤波方程中,我们知道,对于如下系统:,1 矩阵Riccati方程的解从前面Kalman滤波方程,为了弄清楚误差的变化情况,最直接的办法当然是求解上述方程。为方便,下面以连续系统为例求解P(t)。从 的表达式可以看出,这是一个非线性矩阵微分方程。如将起展开则为一个非线性微分方程组,而非线性微分方程目前尚无一般解法,通常只能用数值解法,因此得不到封闭形式的解。但是,从形式上可以看出,它是一个矩阵R

2、iccati方程,仿照在最佳控制理论中,Riccati方程的导出过程,可知,如设:则上述非线性矩阵Riccati方程可分解为两个线性微分方程:,为了弄清楚误差的变化情况,最直接的办法当然是求解上述方程。为,要验证上述分解是不困难的,求导直接代入即可:为了简便,不写宗量,有:,Kalman滤波误差分析课件,采用扩充状态变量(增广状态矢量)的办法,可以将两个线性D.E合并成一个:,采用扩充状态变量(增广状态矢量)的办法,可以将两个线性D.E,一般情况下,C(t)、D(t)相互交联在一起,求解过程比较麻烦,在特殊情况下,如Q(t)=0或R-1(t)=0,即没有系统噪声或量测噪声方差阵非常大时(对量测

3、噪声没有任何先验知识)问题可以简化。从动态方程亦可看到,这是增广系统阵为三角阵(上三角阵或下三角阵)。若Q(t)=0,则有,一般情况下,C(t)、D(t)相互交联在一起,求解过程比较麻,Kalman滤波误差分析课件,Kalman滤波误差分析课件,Kalman滤波误差分析课件,Kalman滤波误差分析课件,注意为原系统的转移阵不是滤波系统转移阵,注意为原系统的转移阵,Kalman滤波误差分析课件,Kalman滤波误差分析课件,这亦是一个齐次方程,式中:,这亦是一个齐次方程,式中:,注意下标关系,上下标限,注意下标关,Kalman滤波误差分析课件,Kalman滤波误差分析课件,Kalman滤波误差

4、分析课件,方向:1.不断扩展,充分充要条件2.针对具体问题,讨论具体条件,方向:1.不断扩展,充分充要条件,2 Kalman滤波误差方差阵的上、下界,上面我们讨论了K.F.误差方差阵的解,可以看到,对于一个实际系统来说,上述过程是相当麻烦的;另外,在工程上,我们更关心的往往是P(t),PX的变化范围,即上下界,而不是具体的变化过程,因此就没有必要求出其解来。定理:若系统,是一致完全可控和一致完全可观测的,即有,2 Kalman滤波误差方差阵的上、下界上面我们讨论了K,Kalman滤波误差分析课件,Kalman滤波误差分析课件,Kalman滤波误差分析课件,Kalman滤波误差分析课件,Kalm

5、an滤波误差分析课件,Kalman滤波误差分析课件,Kalman滤波误差分析课件,Kalman滤波误差分析课件,Kalman滤波误差分析课件,Kalman滤波误差分析课件,既然上面已经证明了Pk的上界,显然若能将下界问题转化为上界问题,问题的证明将会比较方便。根据矩阵理论,若 ,这启示我们要利用逆阵的关系,但实际计算时还有些技巧。实际运算表明,直接采用对应的“倒数”(逆矩阵)关系还是有点麻烦的。只要设法建立某种“倒数”关系,问题就可望解决。,既然上面已经证明了Pk的上界,显然若能将下界问题转化为上界问,写成标准式:,为方便起见,合写在一起:,写成标准式:为方便起见,合写在一起:,Kalman滤波误差分析课件,Kalman滤波误差分析课件,设某一线性预测估计为,设某一线性预测估计为,Kalman滤波误差分析课件,Kalman滤波误差分析课件,Kalman滤波误差分析课件,可见,对于一致完全可控,一致完全可观测的随机系统,其滤波误差方差阵有一致的上下界。即随着k或t,滤波误差不会无限,也不会无限0。,可见,对于一致完全可控,一致完全可观测的随机系统,其滤波误差,Kalman滤波误差分析课件,

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