代码里面 KG 的卡尔曼增益 好像和 输入数据 没有关系,这样不能通过数据 修正增益,那么好像效果,不符合 卡尔曼 滤波的思想吧
p_mid=p_last+Q; //p_mid=p(k|k-1),p_last=p(k-1|k-1),Q=噪声
kg=p_mid/(p_mid+R); //kg为kalman filter,R为噪声
kg 和 ResrcData 产生不了关系
/*-------------------------------------------------------------------------------------------------------------*/
/*
Q:过程噪声,Q增大,动态响应变快,收敛稳定性变坏
R:测量噪声,R增大,动态响应变慢,收敛稳定性变好
*/
double KalmanFilter(const double ResrcData,double ProcessNiose_Q,double MeasureNoise_R,double InitialPrediction)
{
double R = MeasureNoise_R;
double Q = ProcessNiose_Q;
static double x_last;
double x_mid = x_last;
double x_now;
static double p_last;
double p_mid ;
double p_now;
double kg;
x_mid=x_last; //x_last=x(k-1|k-1),x_mid=x(k|k-1)
p_mid=p_last+Q; //p_mid=p(k|k-1),p_last=p(k-1|k-1),Q=噪声
kg=p_mid/(p_mid+R); //kg为kalman filter,R为噪声
x_now=x_mid+kg*(<font color="#ff0000">ResrcData</font>-x_mid);//估计出的最优值
p_now=(1-kg)*p_mid;//最优值对应的covariance
p_last = p_now; //更新covariance值
x_last = x_now; //更新系统状态值
return x_now;
}
/*-------------------------------------------------------------------------------------------------------------*/
|