最新第三讲多传感器信息课件PPT.ppt

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1、进入夏天，少不了一个热字当头，电扇空调陆续登场，每逢此时，总会想起那一把蒲扇。蒲扇，是记忆中的农村，夏季经常用的一件物品。　　记忆中的故乡，每逢进入夏天，集市上最常见的便是蒲扇、凉席，不论男女老少，个个手持一把，忽闪忽闪个不停，嘴里叨叨着“怎么这么热”，于是三五成群，聚在大树下，或站着，或随即坐在石头上，手持那把扇子，边唠嗑边乘凉。孩子们却在周围跑跑跳跳，热得满头大汗，不时听到“强子，别跑了，快来我给你扇扇”。孩子们才不听这一套，跑个没完，直到累气喘吁吁，这才一跑一踮地围过了，这时母亲总是，好似生气的样子，边扇边训，“你看热的，跑什么？”此时这把蒲扇，是那么凉快，那么的温馨幸福，有母亲

2、的味道！　　蒲扇是中国传统工艺品，在我国已有三千年多年的历史。取材于棕榈树，制作简单，方便携带，且蒲扇的表面光滑，因而，古人常会在上面作画。古有棕扇、葵扇、蒲扇、蕉扇诸名，实即今日的蒲扇，江浙称之为芭蕉扇。六七十年代，人们最常用的就是这种，似圆非圆，轻巧又便宜的蒲扇。　　蒲扇流传至今，我的记忆中，它跨越了半个世纪，也走过了我们的半个人生的轨迹，携带着特有的念想，一年年，一天天，流向长长的时间隧道，袅第三讲多传感器信息Kalman滤波是状态估计的基本方法，是1960年由kalman提出的。该方法是一种线性最小方差估计，算法具有递推性，在目标估计中具有良好的性能。3.1基本kalman滤波

3、另外，还有实用Kalman滤波（针对线性系统）、针对非线性系统有扩展Kalman滤波、不敏kalman滤波。离散时间线性动态系统可用系统的状态方程、观测方程来描述。3.1.1离散时间线性动态系统描述设系统的状态方程为(3.1)式中:是k时刻目标的状态向量；是系统的状态转移矩阵；是过程演化噪声；是噪声矩阵；(3)系统的过程演化噪声、观测噪声和初始条件之间是相互独立的(3.7)(3.8)对于式（3.1）中的离散时间线性动态系统3.1.2基本Kalman滤波算法假定直到k时刻所有的量测信息为(3.1)K时刻最优状态估计值为滤波误差为(3.9)(3.10)采用Kalman滤波算法，状态的一步预

4、测为一步预测误差方程为(3.11)(3.12)一步预测误差协方差为式中(3.13)为k时刻传感器的状态估计误差协方差。类似，我们可得观测的预测为观测的预测误差为(3.14)称为新息（Innovation）序列。(3.15)观测的预测误差协方差为(3.16)称为新息协方差阵。K+1时刻滤波器增益为(3.17)Kalman滤波算法的状态更新方程为(3.18)滤波误差协方差更新方程为(3.19)式（3.11）~（3.19）构成了kalman滤波算法预测和状态估计的基本方程。基于式（3.11）~（3.19）的kalman滤波算法的基本方程，给定初始值x(0)和P(0)，就可以递推地计算出k时刻

5、的最优状态估计值。K时刻的状态估计K+1时刻的状态预测K+1时刻的观测预测新息序列更新状态估计K时刻的状态误差协方差K+1时刻的状态预测协方差K+1时刻的新息协方差K+1时刻滤波器增益更新状态协方差图3-1Kalman滤波算法框图例：假定有一两坐标雷达对平面上运动的目标进行观测，目标沿x轴方向的初始速度为11m/s，初始位置为；以x轴的位置和速度作为状态，系统方程如下，式中：是采样周期。转移矩阵和噪声分布矩阵分别为。是噪声功率。是状态向量。观测方程为式中：利用卡尔曼滤波算法实现在二维平面内的目标跟踪。课堂作业：假定有一两坐标雷达对平面上的目标进行跟踪，以x轴的位置和速度作为状态，系统方

6、程如下式所示给出系统的转移矩阵和噪声分布矩阵。脾与胃病辨证脾胃主要生理功能和常见病症脾主运化—脾失健运水谷不化腹胀腹痛，纳少便溏--水湿内停浮肿，痰饮，舌胖，齿痕脾主升清—清阳不升神疲乏力，头晕目眩，少气懒言--清气下陷久泄脱肛，内脏下垂脾主统血—统摄无权肌衄，便血，尿血，崩漏脾主肌肉四肢—脾失健运肌肉消瘦，四肢痿弱不用脾开窍于口—脾失和健口淡、口甜、口腻胃主受纳腐熟—胃气失和胃脘疼痛或痞胀，纳呆，食欲胃主和降—胃气上逆恶心，呕吐，呃逆，嗳气一、脾（胃）气虚证概念：脾（胃）气不足，运化、受纳腐熟功能失职所表现的证候。表现：（1）脾胃病症状：脘腹隐痛喜按，腹胀纳呆，食后胀甚（脾胃气虚，受

7、纳、腐熟、运化功能减弱）呕恶暧气（胃失和降）大便溏薄，或肢体浮肿（脾气亏虚，水湿不运）（2）气虚证：二、脾虚气陷证概念：脾气亏虚，升举无力而反下陷所表现的证候。表现：即气陷证（1）气虚证：（2）清阳不升或内脏下垂：三、脾（胃）阳虚证（脾胃虚寒）概念：脾（胃）阳亏虚，失于温运，阴寒内生所表现的证候。表现：（1）脾胃病症状：纳呆腹胀，泛吐清水，便溏（完谷不化）（脾胃阳虚，运化失职）脘腹冷痛绵绵，喜温喜按，（阳虚生寒，寒凝气机）或见肢肿，尿少或见带下