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申请/专利权人：北京川速微波科技有限公司;嘉兴聚速电子技术有限公司
摘要：本发明实施例提供一种卡尔曼滤波器实现的方法、存储介质和电子装置，所述方法包括：获取并初始化系统参数，获取量测信息，根据量测信息和后验观测噪声统计量计算有效卡尔曼增益，根据线性观测模型和多元高斯分布的线性性质得到量测的概率密度函数，根据概率密度函数计算通过重要性采样获得的采样点的后验观测噪声分布的期望，对后验观测噪声统计量进行更新，根据所述有效卡尔曼增益以及更新后的后验观测噪声统计量对状态协方差矩阵进行更新，根据更新后的状态协方差矩阵对状态进行更新，重复执行获取量测信息至对状态协方差矩阵进行更新的步骤，直至状态实现收敛。本发明能够提高卡尔曼滤波器的计算速度和估计精度。
主权项：1.一种卡尔曼滤波器的实现方法，其特征在于，所述方法包括：获取并初始化系统参数，所述系统参数包括先验信息和后验观测噪声统计量；获取量测信息，根据所述量测信息和后验观测噪声统计量计算有效卡尔曼增益；根据线性观测模型和多元高斯分布的线性性质得到量测的概率密度函数；根据所述概率密度函数计算通过重要性采样获得的采样点的后验观测噪声分布的期望；根据所有历史时刻后验观测噪声分布的期望对所述后验观测噪声统计量进行更新，获得更新后的后验观测噪声统计量；根据所述有效卡尔曼增益以及更新后的后验观测噪声统计量对状态协方差矩阵进行更新；根据更新后的状态协方差矩阵对状态进行更新，重复执行获取量测信息至对状态协方差矩阵进行更新的步骤，直至状态实现收敛，其中，所述根据线性观测模型和多元高斯分布的线性性质得到量测的概率密度函数包括：利用先验信息获得线性观测模型根据所述线性观测模型和多元高斯分布的线性性质，得到k时刻以噪声参数θ为条件的量测信息，即将的概率密度函数近似为以不确定噪声参数θ为条件的的概率密度函数，即其中，表示k时刻以噪声参数θ为条件的量测信息，Hk表示k时刻的观测转移矩阵，xk表示真实状态，表示k时刻的随机观测噪声，表示误差协方差矩阵，表示估计状态。
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权利要求：
百度查询： 北京川速微波科技有限公司 嘉兴聚速电子技术有限公司 卡尔曼滤波器的实现方法、装置、存储介质和设备
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