广义卡尔曼-布什滤波器详细推导过程

小白学视觉

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2024-04-30 10:05

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1. Kalman-Bucy滤波器及系统背景


Kalman-Bucy滤波器本质上是一种针对线性系统的滤波器,可以在系统中存在高斯白噪声时对系统的内禀信号进行滤波,从而得到相对纯净、相对接近内禀信号的测量信号。


设滤波器的输出信号(亦即测量信号)为Y(t),滤波器的输入信号(即系统的内禀信号,或称有用信号)为X(t)。滤波器的作用,就是将系统中的状态量X(t)在噪声影响下,借助测量值Y(t),正确估计出来系统中的内禀(有用)信号。


系统中的有用信号可以表示为




另外,假设有用信号初值的期望已知:



方差已知:


再设系统的输出信号Y ( t ) \mathbf{Y}(t)Y(t)具有如下形式




设滤波器的滤波误差为



滤波器的设计应当满足如下条件,使得滤波器得到的状态估计量为无偏的,且估计误差的均方差

最小。



2. 系统中相关关系整理




滤波器的任务,就是根据测量值Y(t)得到状态量X(t)的估计,且该估计为无偏的和最小误差均方差的。



3. 公式推导


(1) 无偏估计条件



为满足无偏估计的条件,需要有



对式(3)两边取期望有




代入式(5)并根据式(4)有



另一方面,对式(1)两边取数学期望有(考虑到噪声的期望为0)



根据式(4)可以看出,式(6)和式(7)的等号右边应该相等,那么




反代回式(3),得到滤波器的结构


(2) 最小误差均方差条件


最小误差均方差条件表示为




对误差求导有(用到式(2)(9))



其中




(3) 误差的方差条件


这里不加证明地给出如下结论:




(5) 矩阵迹的求导


为了求解式(15),需要先介绍一些涉及到矩阵迹的求导公式



参照式(14)右边的各项,先得出如下项的迹的导数:



把如上式子全部代入微分方程(15),可以求解得



(6) 两个噪声之间的特殊情况




(7) 滤波器的结论



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