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Matlab代码-Sqrt-Optimal-Estimate-大作业:NPU最优估计练习

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简介:
本资源包含基于Matlab编写的最优估计相关代码,用于完成西安电子科技大学信号处理课程的大作业,内容涉及SQRT滤波器等实现。 matlab代码sqrtOptimal-Estimate-BigHomework 姓名:刘振博 学号:2019201920 完成工作: - 一维状态量的KF仿真 - 二维状态量的EKF仿真 - 应用EKF实现2D-SLAM ### 一、一维状态量的KF仿真 **系统建模** \[ x_{k+1} = F_x \cdot x_k + F_u \cdot u_k + F_n \cdot n_k \\ y = H \cdot x + v \] 其中: - \(F_x=1\) - \(F_u=1\) - \(F_n=1\) - \(u=1\); - \(H=0.5\); - 协方差矩阵:\(Q=1; R=1;\) **状态先验** \[ x = 0 \] \[ P = 1e4 \] **仿真初值** \[ X = 7 \] ### 二、二维状态量的EKF仿真 **系统模型** \[ x_{k+1} = f(x_k, u_k, n_k) \\ y_k = h(x_k) + v_k \] 具体定义: - 状态向量:\(x=[px\ py\ vx\ vy]\) - 测量向量:\(y=[d,\ a]\) - 输入控制变量:\(u=[ax,\ ay]\) 噪声项: \[ n = [nx, ny] \\ v = [vd, va] \] 状态更新: \[ px_{k+1} = px_k + vx_k dt \\ py_{k+1} = py_k + vy_k dt\\ vx_{k+1} = vx_k + ax dt + nx\\ vy_{k+1} = vy_k + ay dt + ny\] 测量方程: \[ d=\sqrt{px^2+py^2}\] 该部分的描述未完成,可能需要补充更多细节或继续后续计算。

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客服
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  • Matlab-Sqrt-Optimal-Estimate-NPU
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    本资源包含基于Matlab编写的最优估计相关代码,用于完成西安电子科技大学信号处理课程的大作业,内容涉及SQRT滤波器等实现。 matlab代码sqrtOptimal-Estimate-BigHomework 姓名:刘振博 学号:2019201920 完成工作: - 一维状态量的KF仿真 - 二维状态量的EKF仿真 - 应用EKF实现2D-SLAM ### 一、一维状态量的KF仿真 **系统建模** \[ x_{k+1} = F_x \cdot x_k + F_u \cdot u_k + F_n \cdot n_k \\ y = H \cdot x + v \] 其中: - \(F_x=1\) - \(F_u=1\) - \(F_n=1\) - \(u=1\); - \(H=0.5\); - 协方差矩阵:\(Q=1; R=1;\) **状态先验** \[ x = 0 \] \[ P = 1e4 \] **仿真初值** \[ X = 7 \] ### 二、二维状态量的EKF仿真 **系统模型** \[ x_{k+1} = f(x_k, u_k, n_k) \\ y_k = h(x_k) + v_k \] 具体定义: - 状态向量:\(x=[px\ py\ vx\ vy]\) - 测量向量:\(y=[d,\ a]\) - 输入控制变量:\(u=[ax,\ ay]\) 噪声项: \[ n = [nx, ny] \\ v = [vd, va] \] 状态更新: \[ px_{k+1} = px_k + vx_k dt \\ py_{k+1} = py_k + vy_k dt\\ vx_{k+1} = vx_k + ax dt + nx\\ vy_{k+1} = vy_k + ay dt + ny\] 测量方程: \[ d=\sqrt{px^2+py^2}\] 该部分的描述未完成,可能需要补充更多细节或继续后续计算。
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