UC知道如何确定粒子滤波中的状态转移方程
来源：百度知道 编辑：UC知道 时间：2024/05/27 05:47:24
怎样根据实际问题了设置粒子滤波过程中的状态转移方程以及观测方程那？
百度知道是由全球最大的中文搜索引擎百度自主研发、基于搜索的互动式知识问答分享平台。
比如一个目标跟踪系统：
状态转移就是此时刻和下时刻的系统（目标）状态量之间的运算关系，如X【K+1】=AX【k】
观测或者量测，就是有一个传感器的观测矩阵，乘以状态量 获得当前观测。
把观测值和预测状态放在一起修正一下， 就是卡尔曼滤波。
比如一个目标跟踪系统：
状态转移就是此时刻和下时刻的系统（目标）状态量之间的运算关系，如X【K+1】=AX【k】
观测或者量测，就是有一个传感器的观测矩阵，乘以状态量 获得当前观测。
把观测值和预测状态放在一起修正一下 就S是卡尔曼滤波
比如一个目标跟踪系统：
状态转移就是此时刻和下时刻的系统（目标）状态量之间的运算关系，如X【K+1】=AX【k】
观测或者量测，就是有一个传感器的观测矩阵，乘以状态量 获得当前观测。
把观测值和预测状态放在一起修正一下 就S是卡尔曼滤波
比如一个目标跟踪系统：
状态转移就是此时刻和下时刻的系统（目标）状态量之间的运算关系，如X【K+1】=AX【k】
观测或者量测，就是有一个传感器的观测矩阵，乘以状态量 获得当前观测。
把观测值和预测状态放在一起修正一下 就S是卡尔曼滤波