kalman演算法

❶ 請問 kalman 濾波演算法都涉及到哪些數學知識，謝謝

主要涉及 矩陣運算

推頌輪薦線性代數
擴展的卡液搜爾曼濾波還涉及到雅可比矩陣，偏導野埋信等高數知識
看高等數學就可以了

❷ 卡爾曼濾波演算法的發展歷史如何

全球定位系統（GPS）是新一代的精密衛星導航定位系統。由於其全球性、全天候以及連續實時三維定位等特點，在軍事和民用領域得到了廣泛的發展。近年來，隨著科學技術的發展，GPS導航和定位技術已向高精度、高動態的方向發展。但是由於GPS定位包含許多誤差源，尤其是測量隨機誤差和衛星的幾何位置誤差，使定位精度受到影響。利用傳統的方法很難消除。而GPS動態濾波是消除GPS定位隨機誤差的重要方法，即利用特定的濾波方法消除各種隨機誤差，從而提高GPS導航定位精度。 經典的最優濾波包括：Wiener濾波和Kalman濾波。由於Wiener濾波採用頻域法，作用受到限制；而Kalman濾波採用時域狀態空間法，適合於多變數系統和時變系統及非平穩隨機過程，且由於其遞推特點容易在計算機上實現，因此得到了廣泛的應用。為此，本文對Kalman濾波方法進行了深入的研究，並取得了一些成果。 本文首先概述了GPS的組成、應用及最新動態。在此基礎上介紹了GPS的導航定位原理，給出了衛星可見性演算法、選星演算法及定位演算法。然後介紹了卡爾曼濾波的基本原理，在此基礎上對動態用戶的飛行軌跡進行了模擬，對「singer」模型下的8狀態和11狀態卡爾曼濾波演算法進行了模擬分析，同時對「當前」統計模型下11狀態卡爾曼濾波演算法進行了模擬分析，並對濾波前後的定位精度進行了比較。在此基礎上，就如何提高濾波器的動態性能作者提出了改進演算法，即自適應卡爾曼濾波演算法、帶漸消因子的優化演算法及改進的優化演算法，並分別進行了模擬分析。最後作者將卡爾曼濾波演算法分別應用於GPS/DR和GPS/INS組合導航定位系統中，並分別對這兩種系統進行了建模和模擬分析，取得了較理想的結果。 本文的研究工作，對改進傳統的濾波方法有一定的參考和應用價值，並對卡爾曼濾波方法在提高GPS動態導航定位精度方面的應用起到積極的促進作用。

❸ 如何加快kalman演算法的收斂速度應調節那個參數

初始值越准確收斂越快，在初值不至於發散的條件下，收斂速度由P0/R決定，P0越大收斂越快

❹ 目標跟蹤演算法

一般將目標跟蹤分為兩個部分：特徵提取、目標跟蹤演算法。其中提取的目標特徵大致可以分為以下幾種：
1） 以目標區域的顏色直方圖作為特徵，顏色特徵具有旋轉不變性，且不受目標物大小和形狀的變化影響，在顏色空間中分布大致相同。
2） 目標的輪廓特徵，演算法速度較快，並且在目標有小部分遮擋的情況下同樣有較好的效果。

(4)kalman演算法擴展閱讀

目標跟蹤的演算法大致可以分為以下四種：

1) 均值漂移演算法，即meanshift演算法，此方法可以通過較少的迭代次數快速找到與目標最相似的位置，效果也挺好的。但是其不能解決目標的遮擋問題並且不能適應運動目標的的形狀和大小變化等。對其改進的演算法有camshift演算法，此方法可以適應運動目標的大小形狀的改變，具有較好的跟蹤效果，但當背景色和目標顏色接近時，容易使目標的區域變大，最終有可能導致目標跟蹤丟失。

2) 基於Kalman濾波的目標跟蹤，該方法是認為物體的運動模型服從高斯模型，來對目標的運動狀態進行預測，然後通過與觀察模型進行對比，根據誤差來更新運動目標的狀態，該演算法的精度不是特高。

3) 基於粒子濾波的目標跟蹤，每次通過當前的跟蹤結果重采樣粒子的分布，然後根據粒子的分布對粒子進行擴散，再通過擴散的結果來重新觀察目標的狀態，最後歸一化更新目標的`狀態。此演算法的特點是跟蹤速度特別快，而且能解決目標的部分遮擋問題，在實際工程應用過程中越來越多的被使用。

4) 基於對運動目標建模的方法。該方法需要提前通過先驗知識知道所跟蹤的目標對象是什麼，比如車輛、行人、人臉等。通過對要跟蹤的目標進行建模，然後再利用該模型來進行實際的跟蹤。該方法必須提前知道要跟蹤的目標對象是什麼，然後再去跟蹤指定的目標，這是它的局限性，因而其推廣性相對比較差。