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卡尔曼滤波理解与实现
本文为离散卡尔曼滤波算法的一 一个简明教程，从算法思想、实现过程、理论推导和程序实现四个方面阐述和分析了卡尔曼滤波算法。
XU Ruilin完成本教程主要部分的编写，WANG Xuejun完成第3节的编写，ZHU Ximin完成2.2节的编写，WEN Shuhan完成2.3节的编写，MAO Bo完成全文整理、修订和排版。
卡尔曼滤波（Kalman Filtering）及其一系列的优化和改进算法是目前在求解运动状态推算问题上最为普遍和高效的方法。 鲁道夫·卡尔曼 （Rudolf Emil Kalman） 在NASA埃姆斯研究中心访问时，发现他的方法适用于解决阿波罗计划的轨迹预测问题。阿波罗飞船的导航电脑就是使用这种滤波器进行轨迹预测。
卡尔曼滤波尤其适用于动态系统，这种方法对于内存要求极低而运算速度快，且能够保持较好的计算精度，这使得这种方法非常适合解决实时问题和应用于嵌入式系统，也就是说，卡尔曼滤波天然的适用于解决舰艇指控系统的航迹推算问题。在接下来的内容里，我们将逐步领会卡尔曼滤波的这些绝佳特点。
不过，现在我们先从复杂的舰艇航迹推算问题中解脱出来，从一个更加熟悉和简单的问题中来理解这个滤波算法的思想、过程和算法。
假设有一辆无人车WALL-E，需要导引它从A点到达B点，共有两种手段（ 图1 ）：
显然，两种方法都有一定的误差。如果单独采用某一种方法进行定位，WALL-E在误差的影响下将无法到达B点。因此，需要将两种方法结合起来，得到一个更加精确的结果，这就是卡尔曼滤波要解决的问题。
卡尔曼滤波方法如何看待我们的问题呢？在探究这个问题之前，我们先对问题进行抽象，并用数学语言来描述我们的问题。
我们用矢量 来描述WALL-E的运动状态，这个列矢量 包括位置矢量 和速度矢量 两个分量。在WALL-E的问题上，我们现在不知道位置 和速度 的准确值，但是知道WALL-E的运动模型满足 状态方程 ，定位的方法，也即观测WALL-E运动状态的方法满足 观测方程 . 当然，我们也知道，这两种方法都存在一定的误差 ，那么我们的问题就可以转化为一个优化问题——
在这一优化问题中，目标函数是要使预测（估计）误差最小，同时约束于估计方法 和 的条件下。在卡尔曼滤波中，我们的估计原则（也就是最小化估计误差的原则）是 最小方差无偏估计 ，我们将通过后面的过程分析来说明这一点。
在我们正式开始引入公式分析卡尔曼滤波问题之前，我们还必须解决一个问题------把连续的线性系统离散化，也就是将连续时域问题转化为时间序列问题。当然，目前我们只讨论线性系统的情况，关于非线性系统问题，我们有扩展卡尔曼滤波（Extended Kalman Filtering, EKF）和无迹卡尔曼滤波（Unscented Kalman Filtering, UKF）两种方法来求解。
补充内容------连续线性时变系统的离散化 设连续线性时变系统的时域状态方程为
若采样周期为 ，则从时刻 到时刻 ，有
令 ， ，则离散化的状态方程为
通过对线性系统的离散化处理，我们现在可以考虑每一个时刻WALL-E的运动状态。接下来，我们将用 来表示在 时刻运动状态的最优估计值；用 表示用 时刻对 时刻的状态预测值；用 表示对 时刻综合预测和观测两种方法的最优估计值。
在估计WALL-E位置的问题上，假定我们已经知道它是匀速直线运动，WALL-E身上还携带有一个GPS传感器可以提供它的位置信息，WALL-E在前进过程中可能会遇到一些情况，比如停止前进或是受到风的影响。
加入我们已知的是WALL-E上一个时刻的最佳估计状态，即k-1时刻的位置和速度，要求的是下一时刻即k时刻的最佳估计状态，即k时刻的位置和速度，我们可以发现有两种方法可以得到它的k时刻的状态：
一种是通过WALL-E设定程序计算得到下一秒的状态，比如现在设定是匀速直线运动，那么下一秒的速度应该是恒定不变的，而位置则是在上一秒位置的基础上加上时间乘以速度即一秒内走过的路程，但是现实生活中并不是理想的，机器人会受到摩擦力、风力等的影响，当然也可能会有顽皮的小孩挡住他前进的道路，这些因素使得WALL-E在k时的真实状态与我们计算得到的数据有所不同。
另一种是通过WALL-E所携带的GPS来确定它的位置，因为GPS是测量出的就是WALL-E的实时状态，因此它比较准确。但是GPS测量k时刻的状态有两个问题，一是GPS只能测出WALL-E的位置，而测不出它的速度；二是GPS传感器测量的时候也会有仪器的误差，只能说它是比较准确的，比较接近真实值的。
那么接下来问题来了，我们如何得到k时刻WALL-E的真实状态呢？
我们将第一种方法得到的状态值称为预测值，第二种方法得到的状态值称为测量值，对汽车的最佳估计就是将这两部分信息结合起来，尽量的去逼近k时刻的真实值。
下面再深入一些思考，怎么将这两部分结合起来？
在初始时间k-1， 是WALL-E的最佳估计值，WALL-E其实可以是估计值附近的任何位置，并且这种不确定性由该概率密度函数描述。WALL-E最有可能在这个分布的平均值附近。在下一个时间，估计的不确定性增加，用一个更大的方差表示，这是因为在时间步骤k-1和k之间，WALL-E可能收到了风力的影响，或者脚可能向前滑了一点，因此，它可能已经行进了与模型预测的距离不同的距离。
WALL-E位置的另一个信息来源来自测量，方差表示误差测量的不确定性，真正的位置同样可以是平均值附近的任何位置。
预测值和测量值，对WALL-E的最佳估计是将这两部分信息结合起来，将两个概率函数相乘得到另一个高斯函数，该估计值的方差小于先前估计值，并且该概率密度函数的平均值为我们提供了WALL-E位置的最佳估计。
以下，我们将进行e的运算推导
设：
则有实际目标变量的表达式：
数学模型中目标变量的表达式：
实际模型中测量变量的表达式：
数学模型中测量变量的表达式：
将目标变量的实际值和估计值相减：
将上述方程带入误差e的表达式，我们可得出误差e的解析解：
从推导结果中我们不难看出，估计值和实际值的误差随时间呈指数形式变化，当（F-KH）《1时，随着时间的推移，会无限趋近于零，也就是意味着估计值和实际值相吻合。这就是为什么卡尔曼滤波器可以完美预测出目标状态值的原理。
在估计WALL-E位置的问题上，我们不知道位置 和速度 的准确值，但是我们可以给出一个估计区间（ 图5.a ）。卡尔曼滤波假设所有的变量是随机的且符合高斯分布（正态分布）。每个变量有一个均值 和一个方差 （ 图5.b ）。而 图5.c 则表示速度和位置是相关的。
假如我们已知上一个状态的位置值，现在要预测下一个状态的位置值。如果我们的速度值很高，我们移动的距离会远一点。相反，如果速度慢，WALL-E不会走的很远。这种关系在跟踪系统状态时很重要，它给了我们更多的信息：一个观测值告诉我们另一个观测值可能是什么样子。这就是卡尔曼滤波的目的------从所有不确定信息中提取有价值的信息。
根据数理统计知识，我们知道这种两个观测值（随机变量）之间的关系可以通过一个协方差矩阵 描述（ 图6 ）。
我们假设系统状态的分布为 高斯分布（正态分布） ，所以在 时刻我们需要两个信息：最佳预估值 及其协方差矩阵 （如式(2)所示）。
下一步，我们需要通过 时刻的状态来预测 时刻的状态。请注意，我们不知道状态的准确值，但是我们的预测函数并不在乎，它仅仅是对 时刻所有可能值的范围进行预测转移，然后得出一个k时刻新值的范围。在这个过程中，位置 和速度 的变化为
我们可以通过一个状态转移矩阵 来描述这个转换关系
同理，我们更新协方差矩阵 为
到目前为止，我们考虑的都是匀速运动的情况，也就是系统没有对WALL-E的运动状态进行控制的情况。那么，如果系统对WALL-E进行控制，例如发出一些指令启动或者制动轮子，对这些额外的信息，我们可以通过一个向量 来描述这些信息，并将其添加到我们的预测方程里作为一个修正。假如我们通过发出的指令得到预期的加速度 ，运动状态方程就更新为
引入矩阵表示为
式中 称为控制矩阵， 称为控制向量（例如加速度 ）。当然，如果没有任何外界动力影响的系统，可以忽略这一部分。
我们增加另一个细节，假如我们的预测转换矩阵不是100%准确呢，会发生什么？如果状态只会根据系统自身特性演变，那样将不会有任何问题。如果所有外界作用力对系统的影响可以被计算得十分准确，那样也不会有任何问题。但是如果有些外力我们无法预测，例如我们在跟踪一个四轴飞行器，它会受到风力影响；或者在跟踪一个轮式机器人，轮子可能会打滑，地面上的突起会使它减速。我们无法跟踪这些因素，而这些不确定事件发生时，预测方程将会失灵。因此，我们将这些不确定性统一建模，在预测方程中增加一个不确定项。
通过这种方式，使得原始状态中的每一个点可以都会预测转换到一个范围，而不是某个确定的点（ 图7.a ）。 可以这样描述------ 中的每个点移动到一个符合方差 的高斯分布里（ 图7.b ）。换言之，我们把这些不确定因素描述为方差为 的高斯噪声，并用 表示。这样就会产生一个新的高斯分布，方差不同，但是均值相同（ 图7.c ）。
通过对 的叠加扩展，得到完整的预测转换方程为
新的预测转换方程只是引入了已知的系统控制因素。新的不确定性可以通过之前的不确定性计算得到。到这里，我们得到了一个模糊的估计范围------通过 和 描述的范围。
我们之前的工作仍然是在使用运动模型一种方法来估计系统的状态，现在，我们要把另一种方法，也就是观测（本问题中为GPS定位）考虑进来，以进一步修正对运动状态的估计（ 图8 ）。
我们用矩阵 来描述观测方法的作用，于是有
再加入观测噪声 ，观测方程为
从控制论的角度出发，我们定义新息（也即观测值与预测值的误差）为
当然我们也知道，观测本身也会存在误差，比如本问题中的GPS定位精度仅有10m. 因此，我们用矩阵 来描述这种不确定性（ 图10 及 图11.a ）。
这时，我们新息的协方差为
现在我们需要把两种方法得到的可能性融合起来（ 图11.b ）。对于任何状态，有两个可能性：1. 传感器的观测值更接近系统真实状态；2. 模型推算的估计值更接近系统真实状态。如果有两个相互独立的获取系统状态的方式，并且我们想知道两者都准确的概率值，于是我们可以通过加权来解决更相信谁的问题（ 图11.c ）。
我们现在知道，系统模型的状态预测 与对系统的状态观测 服从高斯分布，把这个问题抽象一下就是——
根据我们的一个估计准则------ 最小方差估计 ，那么这个问题可以转化为优化问题求解
求导数（差分）得
则 ，从而
当维度高于一维时，我们用矩阵来描述，有
这里的 称为 卡尔曼增益 （Kalman Gain），也就是我们在解决更信任哪种方法时的偏向程度。
如果我们从两个独立的维度估计系统状态，那么根据系统模型的预测为
通过传感器的观测为
我们结合着两种方法得到
由 可知，卡尔曼增益为
将 约去（ 中也含有 项），得
此时的卡尔曼增益实际为
我们最后再来验证一下 估计的无偏性 ——
这里我们设 时刻的真值为 ，由于
由于 （ 从初值而来的无偏传递性 ）可知 ，即卡尔曼滤波满足无偏估计准则。显然，其中要求系统噪声和观测噪声是不相关、零期望的白噪声，且是线性系统，初始时刻的状态估计是无偏的。当这些条件不能满足时，卡尔曼滤波的估计结果是有偏的。
到这里，我们已经获得了卡尔曼滤波的全部要素。我们可以把整个过程总结为3个基本假设
假设一 和 都是零均值高斯白噪声，也即 ，
假设二 与 无关，也即
假设三 系统初值 的均值和方差已知，且 与 均不相关。
以及5个基本方程 方程一 状态预测
方程二 协方差预测
方程三 卡尔曼增益
递归滤波的原理
递归滤波技术又称迭代滤波技术，由美国哥伦比亚广播公司实验室提出的，利用递归思想实现滤波的方法。递归滤波技术有许多种，其中递归中值滤波和卡尔曼滤波较常用，下面做详细介绍。中值滤波：基本原理：把数字图像或数字序列中一点的值用该点的一个邻域中各点值的中值来代替。例如对于一个(2k+1)*(2k+1)窗口，它中央的象素为x(i,j)，经过中滤波后其值为：窗口的形状可以是方形的，近似圆形或者十字形的。递归中值滤波：将前几步求得的中值反馈到当前的中值计算中，称为递归中值滤波。例如，在每一次滤波中，将窗口正中前p点的象素值换成在前面p次中值运算中得到的中值，进行排序取其中值，这种滤波器称为递归p中值滤波器。假设在(2k+1)*(2k+1)的窗口中，处于中间的象素用l进行标记，这里，则递归中值滤波器的输出为其中是在窗口中心位于第r点时的中值，。可以改变p值来得到不同形式的滤波器。标准的中值滤波和递归中值滤波均有较好的滤除噪声的特性，但同时也会对图像造成不同程度的模糊。在递归中值滤波中，当时，递归中值滤波退化成标准的中值滤波。当时，在窗口中只利用一个反馈值，对一些噪声滤除效果较好，同时产生的模糊度比标准中值滤波小。当，此时递归中值滤波器最大限度的利用窗口中的反馈值，滤除噪声的性能比的情况由较明显提高，但是经常以不实用的低通滤波器告终。在应用中可以根据实际要求选择一些中间值，在除噪性能和图像细节之间作出适当的折中。
IIR数字滤波器的设计方法中，双线性变换法和冲激响应不变法的优缺点！
冲激响应不变法优点：1，模拟频率到数字频率的转换时线性的。2，数字滤波器单位脉冲响应的数字表示近似原型的模拟滤波器单位脉冲响应，因此时域特性逼近好 缺点：会产生频谱混叠现象，只适合带限滤波器双线性变换法优点：克服多值映射得关系，可以消除频率的混叠缺点：是非线性的，在高频处有较大的失真。
卡尔曼滤波的详细原理
卡尔曼滤波（Kalman filtering）是一种利用线性系统状态方程，通过系统输入输出观测数据，对系统状态进行最优估计的算法。由于观测数据中包括系统中的噪声和干扰的影响，所以最优估计也可看作是滤波过程。斯坦利·施密特(Stanley Schmidt)首次实现了卡尔曼滤波器。卡尔曼在NASA埃姆斯研究中心访问时，发现他的方法对于解决阿波罗计划的轨道预测很有用，后来阿波罗飞船的导航电脑使用了这种滤波器。 关于这种滤波器的论文由Swerling (1958), Kalman (1960)与 Kalman and Bucy (1961)发表。数据滤波是去除噪声还原真实数据的一种数据处理技术, Kalman滤波在测量方差已知的情况下能够从一系列存在测量噪声的数据中，估计动态系统的状态. 由于, 它便于计算机编程实现, 并能够对现场采集的数据进行实时的更新和处理, Kalman滤波是目前应用最为广泛的滤波方法, 在通信, 导航, 制导与控制等多领域得到了较好的应用.表达式 X(k)=A X(k-1)+B U(k)+W(k) 背景斯坦利·施密特(Stanley Schmidt)首次实现了卡尔曼滤波器。卡尔曼在NASA埃姆斯研究中心访问时,发现他的方法对于解决阿波罗计划的轨道预测很有用,后来阿波罗飞船的导航电脑使用了这种滤波器。关于这种滤波器的论文由Swerling (1958), Kalman (1960)与 Kalman and Bucy (1961)发表。定义传统的滤波方法，只能是在有用信号与噪声具有不同频带的条件下才能实现．20世纪40年代，N．维纳和A．H．柯尔莫哥罗夫把信号和噪声的统计性质引进了滤波理论，在假设信号和噪声都是平稳过程的条件下，利用最优化方法对信号真值进行估计，达到滤波目的，从而在概念上与传统的滤波方法联系起来，被称为维纳滤波。这种方法要求信号和噪声都必须是以平稳过程为条件。60年代初，卡尔曼(R．E．Kalman)和布塞(R． S．Bucy)发表了一篇重要的论文《线性滤波和预测 理论的新成果》，提出了一种新的线性滤波和预测理由论，被称之为卡尔曼滤波。特点是在线性状态空间表示的基础上对有噪声的输入和观测信号进行处理，求取系统状态或真实信号。这种理论是在时间域上来表述的，基本的概念是：在线性系统的状态空间表示基础上，从输出和输入观测数据求系统状态的最优估计。这里所说的系统状态，是总结系统所有过去的输入和扰动对系统的作用的最小参数的集合，知道了系统的状态就能够与未来的输入与系统的扰动一起确定系统的整个行为。卡尔曼滤波不要求信号和噪声都是平稳过程的假设条件。对于每个时刻的系统扰动和观测误差（即噪声），只要对它们的统计性质作某些适当的假定，通过对含有噪声的观测信号进行处理，就能在平均的意义上，求得误差为最小的真实信号的估计值。因此，自从卡尔曼滤波理论问世以来，在通信系统、电力系统、航空航天、环境污染控制、工业控制、雷达信号处理等许多部门都得到了应用，取得了许多成功应用的成果。例如在图像处理方面，应用卡尔曼滤波对由于某些噪声影响而造成模糊的图像进行复原。在对噪声作了某些统计性质的假定后，就可以用卡尔曼的算法以递推的方式从模糊图像中得到均方差最小的真实图像，使模糊的图像得到复原。性质①卡尔曼滤波是一个算法，它适用于线性、离散和有限维系统。每一个有外部变量的自回归移动平均系统(ARMAX)或可用有理传递函数表示的系统都可以转换成用状态空间表示的系统，从而能用卡尔曼滤波进行计算。②任何一组观测数据都无助于消除x(t)的确定性。增益K(t)也同样地与观测数据无关。③当观测数据和状态联合服从高斯分布时用卡尔曼递归公式计算得到的是高斯随机变量的条件均值和条件方差，从而卡尔曼滤波公式给出了计算状态的条件概率密度的更新过程线性最小方差估计，也就是最小方差估计。形式卡尔曼滤波已经有很多不同的实现，卡尔曼最初提出的形式一般称为简单卡尔曼滤波器。除此以外，还有施密特扩展滤波器、信息滤波器以及很多Bierman, Thornton 开发的平方根滤波器的变种。最常见的卡尔曼滤波器是锁相环，它在收音机、计算机和几乎任何视频或通讯设备中广泛存在。实例卡尔曼滤波的一个典型实例是从一组有限的，对物体位置的，包含噪声的观察序列中预测出物体的坐标位置及速度。在很多工程应用(雷达、计算机视觉)中都可以找到它的身影。同时，卡尔曼滤波也是控制理论以及控制系统工程中的一个重要话题。应用比如，在雷达中，人们感兴趣的是跟踪目标，但目标的位置、速度、加速度的测量值往往在任何时候都有噪声。卡尔曼滤波利用目标的动态信息,设法去掉噪声的影响，得到一个关于目标位置的好的估计。这个估计可以是对当前目标位置的估计(滤波)，也可以是对于将来位置的估计(预测)，也可以是对过去位置的估计(插值或平滑)。扩展卡尔曼滤波（EXTEND KALMAN FILTER, EKF）是由kalman filter考虑时间非线性的动态系统，常应用于目标跟踪系统。状态估计状态估计是卡尔曼滤波的重要组成部分。一般来说，根据观测数据对随机量进行定量推断就是估计问题，特别是对动态行为的状态估计，它能实现实时运行状态的估计和预测功能。比如对飞行器状态估计。状态估计对于了解和控制一个系统具有重要意义，所应用的方法属于统计学中的估计理论。最常用的是最小二乘估计，线性最小方差估计、最小方差估计、递推最小二乘估计等。其他如风险准则的贝叶斯估计、最大似然估计、随机逼近等方法也都有应用。状态量受噪声干扰的状态量是个随机量，不可能测得精确值，但可对它进行一系列观测，并依据一组观测值，按某种统计观点对它进行估计。使估计值尽可能准确地接近真实值，这就是最优估计。真实值与估计值之差称为估计误差。若估计值的数学期望与真实值相等，这种估计称为无偏估计。卡尔曼提出的递推最优估计理论，采用状态空间描述法，在算法采用递推形式，卡尔曼滤波能处理多维和非平稳的随机过程。理论卡尔曼滤波理论的提出，克服了威纳滤波理论的局限性使其在工程上得到了广泛的应用，尤其在控制、制导、导航、通讯等现代工程方面。
控制理论基础的目录
第1章 控制理论基础概述1.1 概述1.2 控制理论的发展过程1.3 控制系统的基本构成1.4 控制系统的基本要求1.5 线性系统理论的研究对象1.6 线性系统理论的主要任务1.7 本书的结构1.8 习题第2章 古典控制介绍2.1 几种常见的传递函数2.1.1 典型反馈系统的几种传递函数2.1.2 几类典型环节的传递函数2.2 系统方块图2.2.1 方块图的概述及绘制2.2.2 方块图的等效变换2.3 系统的时域分析2.3.1 阶跃响应性能指标2.3.2 一阶系统瞬态性能指标2.3.3 二阶系统瞬态性能分析2.4 系统的频率分析2.4.1 频率特性的基本概念2.4.2 频率特性的表示法及基本环节的频率特性2.5 习题第3章 线性系统的数学描述3.1 连续系统的输入-输出描述法3.1.1 基本定义3.1.2 状态空间表达式以及矩阵向量表示的一般形式3.2 结构图3.2.1 多输入-多输出系统的方块图3.2.2 状态空间表达式的状态变量图3.3 状态空间表达式的建立3.3.1 由物理系统的机理直接建立状态空间表达式3.3.2 由高阶微分方程化为状态方程3.3.3 由传递函数建立状态空间表达式3.4 传递函数矩阵3.4.1 单输入-单输出系统3.4.2 多输入-多输出系统3.5 组合系统的状态空间表3.5.1 并联联结3.5.2 串联联结3.5.3 反馈联结3.6 线性变换3.6.1 系统状态的线性变换3.6.2 把状态方程变换为对角标准形3.6.3 状态方程化为若尔当标准形3.6.4 状态变换前后系统的不变性3.7 习题第4章 线性系统的运动分析4.1 状态转移矩阵4.1.1 状态转移矩阵的定义4.1.2 状态转移矩阵的性质4.2 线性定常系统的运动分析4.2.1 矩阵指数函数4.2.2 矩阵指数函数的计算4.2.3 线性定常系统的整体响应4.3 线性时变系统的运动分析4.3.1 时变线性系统的整体响应4.3.2 时变系统齐次状态方程的解4.4 脉冲响应矩阵4.4.1 单变量情形的简单回顾4.4.2 脉冲响应矩阵的定义与系统的输出响应4.4.3 状态空间模型的脉冲响应矩阵4.4.4 脉冲响应矩阵与传递函数矩阵4.5 线性系统的离散化4.5.1 线性定常系统的离散化4.5.2 线性时变系统的离散化4.6 离散时间系统状态方程的解4.6.1 递推法4.6.2 z变换法4.7 习题第5章 线性系统的能控性和能观性5.1 能控性和能观性的定义5.1.1 问题的提出5.1.2 能控性的定义5.1.3 能观性的定义5.2 线性时变系统的能控性判据5.2.1 格拉姆矩阵判据5.2.2 基于状态转移矩阵的判据5.2.3 基于系统参数矩阵的判据5.3 线性定常系统的能控性判据5.3.1 定常系统能控性的特殊性5.3.2 能控性矩阵判据5.3.3 PBH判据5.4 对偶原理与能观性判据5.4.1 格拉姆矩阵判据5.4.2 对偶原理5.4.3 能观性判据5.5 线性系统的能控、能观性指数5.5.1 线性系统的能控性指数5.5.2 线性系统的能观性指数5.6 单输入-单输出线性系统的能控/能观规范型5.6.1 单输入-单输出线性系统的能控规范型5.6.2 单输入-单输出线性系统的能观规范型5.7 多输入-多输出线性系统的能控/能观规范型5.7.1 两种搜索方案5.7.2 多输入-多输出系统的旺哈姆能控规范型5.7.3 龙伯格能控规范型5.7.4 线性系统的能观规范型5.8 线性系统的结构分解5.8.1 能控性和能观性在线性非奇异变换下的属性5.8.2 线性定常系统按能控性的结构分解5.8.3 线性定常系统按能观性的结构分解5.8.4 线性定常系统结构的规范分解5.9 习题第6章 系统运动的稳定性6.1 稳定性的基本概念6.2 稳定性判据6.2.1 劳斯稳定判据6.2.2 根轨迹法6.2.3 奈奎斯特稳定判据6.3 李雅普诺夫稳定性理论6.3.1 李雅普诺夫第一方法6.3.2 李雅普诺夫第二方法6.4 李雅普诺夫方法在线性系统中的应用6.5 李雅普诺夫方法在非线性系统中的应用6.5.1 克拉索夫斯基判别法6.5.2 变量梯度法6.6 外部稳定性和内部稳定性6.6.1 外部稳定性6.6.2 内部稳定性6.6.3 内部稳定性与外部稳定性的关系6.7 习题第7章 状态反馈与极点配置7.1 状态反馈的定义及其性质7.2 极点配置7.2.1 关于极点配置的定理7.2.2 关于极点配置的方法7.2.3 多输入系统的极点配置7.2.4 根轨迹问题7.3 状态反馈镇定7.4 应用状态反馈实现解耦控制7.4.1 问题的提出7.4.2 实现解耦控制的条件和主要结论7.4.3 算法和结论7.5 夭于线性时变系统的状态反馈7.6 输出反馈与极点配置7.6.1 定常线性输出反馈控制律7.6.2 线性定常输出动态补偿器7.6.3 输出反馈的极点配置7.6.4 状态反馈和输出反馈的比较7.7 习题第8章 状态观测器设计8.1 状态观测器存在的条件8.2 全维状态观测器8.3 降维状态观测器8.4 带状态观测器的反馈系统8.5 用MATLAB设计状态观测器8.6 习题第9章 最优控制理论9.1 求解最优控制的变分法9.1.1 泛函与变分基础9.1.2 欧拉方程9.1.3 条件极值9.1.4 最优控制问题的变分解法9.2 线性二次型性能指标的最优控制9.2.1 问题提法9.2.2 状态调节器9.2.3 定常系统9.2.4 输出调节器9.2.5 跟踪问题9.2.6 二次型最优控制问题的MATLAB解法9.3 习题第10章 卡尔曼滤波10.1 随机系统10.1.1 随机过程10.1.2 平稳随机过程10.1.3 线性估计问题10.1.4 最小二乘估计10.1.5 线性最小方差估计10.1.6 随机连续系统的状态空间描述10.1.7 随机离散系统的状态空间描述10.1.8 由离散系统的极限情况求连续系统的状态空间描述10.2 卡尔曼滤波的基本思想10.3 正交投影10.4 离散系统的卡尔曼滤波10.4.1 卡尔曼滤波原理--递推公式10.4.2 卡尔曼滤波公式的证明10.5 有色噪声情况下线性系统的滤波10.6 连续时间系统的卡尔曼滤波10.7 随机线性系统的最优控制10.8 习题附录 数学基础A.1 集合和线性空间A.1.1 集合的定义A.1.2 线性空间的定义A.2 向量范数A.3 矩阵A.3.1 矩阵中的基本概念A.3.2 矩阵范数的概念A.3.3 诱导范数A.4 线性变换及其矩阵表达式和范数A.5 矩阵微分法A.5.1 相对于数量变量的微分法A.5.2 相对于向量的微分法A.5.3 复合函数微分法A.5.4 矩阵与矩阵间的微分关系A.5.5 最小二乘估计A.6 拉普拉斯变换A.6.1 常见函数的拉普拉斯变换A.6.2 几个重要的定理A.6.3 卷积积分A.7 正定函数A.8 多项式矩阵A.8.1 基本概念A.8.2 初等变换A.9 若尔当分解A.10 互质性参考文献
自适应滤波器的数学原理
以输入和输出信号的统计特性的估计为依据，采取特定算法自动地调整滤波器系数，使其达到最佳滤波特性的一种算法或装置。自适应滤波器可以是连续域的或是离散域的。离散域自适应滤波器由一组抽头延迟线、可变加权系数和自动调整系数的机构组成。附图表示一个离散域自适应滤波器用于模拟未知离散系统的信号流图。自适应滤波器对输入信号序列x(n)的每一个样值，按特定的算法，更新、调整加权系数，使输出信号序列y(n)与期望输出信号序列d(n)相比较的均方误差为最小，即输出信号序列y(n)逼近期望信号序列d(n)。20世纪40年代初期，N.维纳首先应用最小均方准则设计最佳线性滤波器，用来消除噪声、预测或平滑平稳随机信号。60年代初期，R.E.卡尔曼等发展并导出处理非平稳随机信号的最佳时变线性滤波设计理论。维纳、卡尔曼－波色滤波器都是以预知信号和噪声的统计特征为基础，具有固定的滤波器系数。因此，仅当实际输入信号的统计特征与设计滤波器所依据的先验信息一致时，这类滤波器才是最佳的。否则，这类滤波器不能提供最佳性能。70年代中期，B.维德罗等人提出自适应滤波器及其算法，发展了最佳滤波设计理论。以最小均方误差为准则设计的自适应滤波器的系数可以由维纳-霍甫夫方程解得式中W(n)为离散域自适应滤波器的系数列矩阵(n)为输入信号序列x(n)的自相关矩阵的逆矩阵,Φdx(n)为期望输出信号序列与输入信号序列x(n)的互相关列矩阵。B.维德罗提出的一种方法，能实时求解自适应滤波器系数，其结果接近维纳－霍甫夫方程近似解。这种算法称为最小均方算法或简称 LMS法。这一算法利用最陡下降法，由均方误差的梯度估计从现时刻滤波器系数向量迭代计算下一个时刻的系数向量式中憕【ε2(n)】为均方误差梯度估计，ks为一负数，它的取值决定算法的收敛性。要求，其中λ为输入信号序列x(n)的自相关矩阵最大特征值。自适应 LMS算法的均方误差超过维纳最佳滤波的最小均方误差，超过量称超均方误差。通常用超均方误差与最小均方误差的比值（即失调）评价自适应滤波性能。抽头延迟线的非递归型自适应滤波器算法的收敛速度，取决于输入信号自相关矩阵特征值的离散程度。当特征值离散较大时，自适应过程收敛速度较慢。格型结构的自适应算法得到广泛的注意和实际应用。与非递归型结构自适应算法相比，它具有收敛速度较快等优点。人们还研究将自适应算法推广到递归型结构；但由于递归型结构自适应算法的非线性，自适应过程收敛性质的严格分析尚待探讨，实际应用尚受到一定限制。
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四轴飞行器必备知识 • 接收陀螺仪，保持平衡 • 测量三轴加速度数据 • 测量大气压力，用于高度控制 • 接收数字罗盘信号 •测量电池电压 • 接收R/C 信号 •处理传感器数据以及计算真实角位置 •驱动四个无刷电机 卡尔曼滤波器(Kalman Filter ) 1．什么是卡尔曼滤波器(Kalman Filter ) 在学习卡尔曼滤波器之前，首先看看为什么叫“卡尔曼”。跟其他著名的理论（例如傅立叶变换，泰勒级数等等）一样，卡尔曼也是一个人的名字，而跟他们不同的是，他是个现代人！ 卡尔曼全名Rudolf Emil Kalman，匈牙利数学家，1930年出生于匈牙利首都布达佩斯。1953，1954年于麻省理工学院分别获得电机工程学士及硕士学位。1957年于哥伦比亚大学获得博士学位。我们现在要学习的卡尔曼滤波器，正是源于他的博士论文和1960年发表的论文《A New Approach to Linear Filtering and Prediction Problems》(线性滤波与预测问题的新方法)。 简单来说，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）”。对于解决很大部分的问题，他是最优，效率最高甚至是最有用的。他的广泛应用已经超过30年，包括机器人导航，控制，传感器数据融合甚至在军事方面的雷达系统以及导弹追踪等等。近年来更被应用于计算机图像处理，例如头脸识别，图像分割，图像边缘检测等等。 2．卡尔曼滤波器的介绍 为了可以更加容易的理解卡尔曼滤波器，这里会应用形象的描述方法来讲解，而不是像大多数参考书那样罗列一大堆的数学公式和数学符号。但是，他的5条公式是其核心内容。结合现代的计算机，其实卡尔曼的程序相当的简单，只要你理解了他的那5条公式。 在介绍他的5条公式之前，先让我们来根据下面的例子一步一步的探索。 3. 卡尔曼滤波器算法的实现原理 在这一部分，我们就来描述源于DrKalman的卡尔曼滤波器。下面的描述，会涉及一些基本的概念知识，包括概率（Probability），随机变量（Random Variable），高斯或正态分配（Gaussian Distribution）还有State-space Model等等。但对于卡尔曼滤波器的详细证明，这里不能一一描述。 首先，我们先要引入一个离散控制过程的系统。该系统可用一个线性随机微分方程（Linear Stochastic Difference equation）来描述： X(k)=A X(k-1)+B U(k)+W(k)
