Tìm kiếm tài liệu miễn phí

Bộ lọc Kalm man

Bộ lọc Kalm man 1.Bộ lọc là gì ? Trước tiê bộ lọc là một quá trìn xử lý nhằm loạị bỏ nh ên, nh m hững gì khôn có giá trị hoặc không ng quan tâm đến và giữ lại những gì có giá trị sử dụng. Tiến Anh gọi là filter (giốn như cái filtre m ì ử ng ng để pha ca afe). Bạn có thể hình dun nôm na đ giản cái filter pha cafe cũng làm nhiệm vụ lọ ng đơn ọc, nó lọc lấy chất cafein hòa lẫn nướ và loại bỏ xác cafe.Trong xử...



Đánh giá tài liệu

4.2 Bạn chưa đánh giá, hãy đánh giá cho tài liệu này


Bộ lọc Kalm man Bộ lọc Kalm man Kỹ thuật viễn thông, Điện, Điện tử, cơ khí, chế tạo máy, hóa học
4.2 5 2728
  • 5 - Rất hữu ích 670

  • 4 - Tốt 2.058

  • 3 - Trung bình 0

  • 2 - Tạm chấp nhận 0

  • 1 - Không hữu ích 0

Mô tả

  1. Bộ lọc Kalm man 1.Bộ lọc là gì ? Trước tiê bộ lọc là một quá trìn xử lý nhằm loạị bỏ nh ên, nh m hững gì khôn có giá trị hoặc không ng quan tâm đến và giữ lại những gì có giá trị sử dụng. Tiến Anh gọi là filter (giốn như cái filtre m ì ử ng ng để pha caafe). Bạn có thể hình dun nôm na đ giản cái filter pha cafe cũng làm nhiệm vụ lọ ng đơn ọc, nó lọc lấy chất cafein hòa lẫn nướ và loại bỏ xác cafe.Trong xử lý tí hiệu, bọ lộ được thiế kế y n ớc ỏ ín ộc ết để lọc tín hiệu « sạch » (cần tìm) từ trong tín hiệu trộn lẫ giữa tín hi sạch và n n h ) n ẫn iệu nhiều tín hiệu bẩn (không cần thiết)). Ví dụ đơ giản là bạn có tín hiệu S (signal) tr lẫn với n ơn n u rộn nhiễu N (noi trong mộ tín hiệu tổ ise) ột ổng hợp X. V ta cần lọc để loại bỏ N ra khỏi X. Và k)+N(k) X(k)=S(k Nếu bạn biết rằng nh N dao độ xung qu hiễu ộng uanh 0 và có giá trị trung bình là 0 g kh M đủ lớn. hi Ta thấy r rằng để loại bỏ N, ta có t lấy tổng của X trên m cửa sổ có kích thước M. b thể một c Nhìn ở m khía cạnh nào đó ta đ loại bỏ đư N một h đã ược Tuy nhiê cũng cần phải chú ý r ên, rằng cái bộ lọc có lọc kiể gì thì cũn không thể loại hết toàn bộ ểu ng n nhiễu. Th nên, các bộ lọc cũng c lọc ra đư tín hiệu s hế b chỉ ược sạch, theo ng không c nhiều nh ghĩa còn hiễu, nhưng cũ chỉ là ướ lượng của tín hiệu thự chứ khôn phải chính xác là tín h thực. ũng ớc a ực, ng h hiệu 2.Bộ lọc Kalman là gì ? Trước tiê tên Kalma là tên của người nghĩ ra cái bộ lọc đấy. Vào n 1960, R Kalman đ ên an a c năm R.E đã công bố b báo nổi tiếng về một giải pháp tr hồi để gi quyết bài tóan lọc thô tin rời rạ bài t t ruy iải ông ạc tuyến tính (discrete data linear fil d ltering). Tên đầy đủ của bài báo là " New Appr n a "A roach to Linear Filtering and Predict g tion Problem . Từ đó đ nay cùng với sự phá triển của tí tóan kỹ t ms" đến g át ính thuật số, bộ lọc Kalman đã trở thành ch đề nghiên cứu sôi nổi và được ứn dụng tron nhiều ngà c ã hủ n ng ng ành kỹ thuật công nghệ khác nhau : tr k rong tự động hóa, trong định vị cũng như trong viễn thông ( g g (và nhiều lĩnh vực khác nữa). n Một cách khái quát, bộ lọc Kalm là một tập hợp các ph h b man p hương trình tóan học mô tả một phư ô ương pháp tính tóan truy hồi hiệu qủa c phép ướ đoán trạng thái của một quá trình (process) sa h h cho ớc g ao cho trung bình phươn sai của độ lệch (giữa giá trị thực v giá trị ướ đóan) là nh nhất. Bộ lọc g ng ộ và ớc hỏ Kalman r hiệu quả trong việc ư đóan các trạng thái tr rất ước c rong quá khứ hiện tại và tương lai t ứ, à thậm
  2. chí ngay cả khi tính chính xác của hệ thống mô phỏng không được khẳng định. 3. Học bộ lọc Kalman như thế nào? 3.1. Sơ kết Chúng ta đã biết, bộ lọc chỉ đơn giản như trên, nhưng chúng ta chưa biết bộ lọc Kalman như thế nào (ngoại trừ một định nghĩa khái quát)? Thực ra nó cũng chỉ đơn giản là từ một tín hiệu cần đo, khi chúng ta đo, sẽ có những sai số từ cảm biến, ảnh hưởng đến tín hiệu cần đo, môi trường đo có nhiễu... Tất cả những thứ này, tổng hợp lại, sẽ cho ta một kết quả đo. Học mạch lọc Kalman như thế nào? Đây là một câu hỏi lớn không lớn, nhỏ không nhỏ, nhưng tính quan trọng của nó dành cho những người mới học là không thể chối cãi. Tuy có thể chưa thấu đáo, tường tận, song hy vọng nó có thể giúp các bạn có những ý tưởng cơ bản về mạch lọc Kalman, và bắt đầu nghiên cứu nó một cách phổ biến. Một trong những kiến thức nền tảng để có thể hiểu về nguyên lý của bộ lọc Kalman chính là xác suất. Học bộ lọc Kalman hoàn toàn không khó. Để tìm hiểu về xác suất (dĩ nhiên là nếu bạn không biết về nó) thì có thể tham khảo ở đây. 3.2. Ví dụ về ước lượng 1 Ví dụ chúng ta lấy thước để đo chiều dài của một cây bút. Lần thứ nhất, chúng ta đo được là 10cm, lần thứ hai chúng ta đo được là 10.05cm chẳng hạn. Vậy thì nếu hỏi chiều dài cây bút là bao nhiêu? Có phải trong đầu các bạn luôn cho một giá trị ước lượng tốt nhất là 10.025cm? Điều đó đúng,
  3. nhưng că cứ vào đâ để các bạn ước lượng như vậy? ăn âu n Rồi, nếu bây giờ, mộ anh F lấy c thước đo chiều dài, v được kết quả là 10.02 cm, và một bạn ột cây o và 2 t T khác cũ lấy cây thước đo, và được chiều dài 10.07cm Nếu chỉ c hai kết qu này thôi, ũng à u m. có uả chúng ta sẽ lại ước lư ượng rằng ch dài của cây thước là 10.045 cm! hiều à Vậy thì, t thực chất là không thể đ đánh đồng đư chuyện đ đạc này, m cần có m hệ số đán ược đo mà một nh giá. Chiều dà cây thước là ài chiều dài = alpha * 10.02 (của F đo) + (1-alp i pha)*10.07 (c T đo) của Vậy alph sẽ là bao nhiêu? Căn c vào đâu đ lựa chọn a ha n cứ để alpha? Ví dụ trê để các bạn thấy được k niệm về ước lượng ên n khái ề g. 3.3. Ví d về ước lư dụ ượng 2 Giả sử ch húng ta có một chiếc xe di chuyển vớ vận tốc 20 m ới 0m/s theo m phương x Vị trí ban đ một x. đầu của xe là 0. à Khi đó, v tốc của xe sẽ là: vận x Trong đó ó, là nh vận tốc đo. hiễu Kết quả, nếu bây giờ chúng ta cầ xác định v trí của xe sau 2 phút. V giả sử ch ờ ần vị Và húng ta chỉ qu uan tâm đến c biến đo vị trí hoặc c biến đo vận tốc của xe. Chúng t sẽ chỉ ra đ cảm o cảm ta được 2 phươn ng pháp ước lượng như sau: c a) Phươn pháp 1: ng .... Đây là ướ lượng vị trí của xe, ch nhờ vào c biến vị t của xe, tro đó, ớc t hỉ cảm trí ong là các giá trị v trí vị xe đo đượ ợc. b) Phươn pháp 2: ng (v trí ban đầu của xe) vị u (1 giây sau nếu giả sử xe di chuyển với vận tốc 20m g m/s)
  4. (1 giây sau nữa) y ... Như vậy, cả hai phươ pháp trê cũng đều là một cách để chúng ta ước lượng v trí của xe. , ơng ên, h a vị Vậy áp d dụng lại 3.2, chúng ta sẽ thấy rằng, n dùng hai phương phá ước lượng khác nhau, nếu áp g , chúng ta cũng sẽ có các giá trị ướ lượng khá nhau. Chú ta sẽ tin cách ước lư c ớc ác úng ượng nào hơn n? c) Phươn pháp 3: ng Vậy thì, c chúng ta thử xem phươn pháp ước lượng thứ ba như sau: ử ng [IMG]htt tp://tools.jcis sio.com/tex/ /?%5Chat%77Bx3%7D% %28i%29%20 0=%20alpha a*%5Chat%7 7Bx1 %7D% 228i%29%20+ +%20%281- -alpha%29*% %5Chat%7B Bx2%7D%28 8i%29[/IMG G] Vậy các b có nhận xét gì về cá ước lượn này? bạn n ách ng Một cách chung chun (không ph là tổng q h ng hải quát, chỉ là k niệm sơ khởi), nhiệm vụ của bộ lọc khái m Kalman, chính là tìm ra hệ số alp tối ưu để tìm m pha ể gần đúng với x nhất. n x(t) Vậy nhiệ vụ của mạch lọc Kalm được ph biểu rõ h một chút đó là tìm ư lượng ệm m man hát hơn t, ước gần đúng với x(t) nhấ (giá trị ướ lượng gần đúng với gi trị thực tế nhất) thông qua hiểu biế g ất ớc n iá g ết của chún ta về mô hình của hệ t ng h thống. 3.4. Bản ch của bộ lọc Kalman hất c
  5. Hình trên mô hình hó hoạt động của mạch l Kalman. Chúng ta có tín hiệu đo được, chúng ta n óa g lọc ó g có mô hìn của tín hi đo được (đòi hỏi tuy tính) và s đó là áp dụng vào tro hệ thống nh iệu yến sau ong g phương ttrình của mạ lọc để ướ lượng trạn thái quan tâm. Thực r tín hiệu đo là không k ạch ớc ng ra o khó, phương ttrình đã có sắ cái chung ta cần chín là mô hìn hoá hệ th ắn, nh nh hống. Để có thể ứng dụn ng một cách hiểu quả mạch lọc Kalm thì chún ta phải mô hình hóa đ h m man ng được một các tuyến tính sự ch h thay đổi của trạng thá cần ước lư ái ượng (estima hoặc ướ đoán (pred ate) ớc dict). 4. Bộ lọc Kalman rờ rạc c ời Bộ lọc K Kalman đề cậ đến bài toán tổng quát đi ước lượn trạng thái của một qu trình được mô ập t ng i uá c hình hóa một cách rờ rạc theo th gian bằng một phươn trình ngẫu nhiên tuyến tính như sa ời hời g ng u n au [IMG]htt tp://tools.jcis sio.com/tex/ /?x_k=A*x_ _%7Bk-1%7D D+B*u_%7B Bk-1%7D+w w_%7Bk- 1%7D[/IM (1) MG] và kết qu đo đạc uả [IMG]htt tp://tools.jcis sio.com/tex/ /?z_k=H*x_k k+v_k[/IMG (2) G] Trong đó w và v là 2 vector biến ngẫu nhiên đại diện cho nhiễu hệ th ó o hông và nhiễ đo đạc. 2 b ễu biến ngãy nhiê này độc lập và được g sử là tuâ theo phân bố Gauss vớ trung bình =0 và ma trận ên l giả ân ới h hiệp biến (covariance lần lượt là Q và R n e) à w ~N(0,Q Q) v ~N(0,R R) Nếu vect trạng thái x có kích th tor i hước là n, th ma trận A sẽ có kích th hì hứoc là n x n B (n x l) là ma n. à trận phụ thuộc vào đi khiển tối ưu u với u là vector có kích thước l l. Vector đ đạc z có k iều i là đo kích thước là m nên ma tr H sẽ là m x n. Chú ý rằng các ma trận Q,R, A H có thể t rận a A, thay đổi theo thời o gian (từn bước k), nhưng ở đây chùng được giả sử khôn đổi. ng n c ng Đến đây ta thấy bài toán lọc Kal t lman chính là đi tìm giá trị ược lượ và ước đ á ợng đoán của trạ ạng thái x kh ta biết đượ sự biến th hi ợc hiên của nó và ta đo đượ một đai l ược lượng z mà p thuộc tu phụ uyến tính vào x. Ví dụ tro bài toán chuyển động ta biết đượ qui luật th đổi của v tốc, như ta lại có thể ong g, ợc hay vận ưng đo được sự thay đổi của vị trí. Kh đó, cái ta cần tìm là vận tốc ược lư c hi ượng. Nếu ta gi sử iả và lần lượ là tiên ngh ợt hiệm và tiền nghiệm ước n c lượng củ giá trị x tạ thời điểm k Giá trị tiên nghiệm thu được chỉ d vào mô h ủa ại k. n u dựa hình hệ thốn ng (1), còn g trị hậu ng giá ghiệm là giá trị thu được sau khi đã có kết quả đ đạc (2). Khi đó sai số á c đo của ước đđoán tiên ng ghiệm và hậu nghiệm lần lượt là u n
  6. Ma trận h biến của 2 sai số trê được tính lần lượt the công thức hiệp ên h eo Mục đích của chúng ta bây giờ là đi tìm hệ số K sao cho thỏa mản ph h à ố hương trình sau [IMG]htt tp://tools.jcis sio.com/tex/ /?%5Chat%7 7Bx%7D_k= =%5Chat%7 7Bx%7D_k% %5E- %20+%220K*%28z_k k-H*%5Cha at%7Bx%7DD_k%5E-%2 29[/IMG] (3) ) Đến đây ta thấy , K cũng chính là alpha mà đ giới thiệu ở trên. Phươ trình (3) có nghĩa là giá c à đã ơng ) à trị hậu ngghiệm của ước lượng x s được tính bằng giá trị tiên nghiệm của nó và s đó thêm/ sẽ m sau /bớt đi một tí dựa vào sai số giữa giá trị đo được v giá trị đo đạc ước đoá và án [IMG]htt tp://tools.jcis sio.com/tex/ /?H*%5Chat t%7Bx%7D_ _k%5E-[/IMMG]. K ở đây chính là độ lợi y ộ (gain) củ mạch lọc Kalman. ủa K Câu hỏi đ ra là làm thế nào để c đặt m chọn K tối ư nhất. Tối ưu ở đây the nghĩa là c ưu eo covariance củ ủa sai số của ước lượng hậu nghiệm (tính từ (3)) a m [IMG]htt tp://tools.jcis sio.com/tex/ /?%20e_k=K K*%28z_k-H H*%5Chat% %7Bx%7D_k k%5E- %29[/IM là nhỏ nh Bằng cá thay e_k vào trong biểu thức tính P_k, rồi sau đó lấy đạo MG] hất. ách h o hàm của P_k theo K, ta sẽ tìm ra được giá trị K mà tương ứng với nó P_k là nhỏ nhất. , ị g ó thay đ theo thời gian k và c đổi chính là độ lờ cần tìm củ mạch lọc Kalman tron mỗi ước ời ủa ng đoán. Tóm lại m mạch lọc Kaalman bao gồ 2 bước : 1- Ước đoán trạng thái t nghiệm, và sau đó, 2 ồm n tiên , 2- dựa vào k quả đo để hiệu chỉnh lại ước đoá Ta có thể tóm tắt lại h động củ mạch lọc kết đ h án. ể hoạt ủa Kalman bbằng các phư ương trình sau: Giả sử bạ đã có giá trị ước đoán ạn n ở tại t thời điểm (k và biết đ k-1) được giá trị đ khiển điều . (Giá trị b đầu tại th điểm 0 đ ban hời được chọn [IMG]htt tp://tools.jcis sio.com/tex/ /?%5Chat%7 7Bx%7D_% %7B0%7D=H H*z_0[/IMG Lúc đó bạn G]). chỉ việc l lượt tiến hành các tín toán từ 1 đến 2 ở bướ 1 rồi từ 1 đ 3 trong b lần nh ớc đến bước 2 như trong hình dướ đây. ới
  7. Hình trên tóm tắt cơ bản của mạch lọc Kalman. Như đã nhắc đến ở phần 3.4, cái khó của mạch lọc Kalman là làm thể nào để mô hình hóa các trạng thái và đo đạc để có được 2 phương trình (1) và (2) để có thể áp dụng Kalman. 

Tài liệu cùng danh mục Kĩ thuật Viễn thông

Chuyên đề vô tuyến số - Chương 3 Nền tảng kỹ thuật của Wimax

Nhược điểm của OFDMA: Sự đồng bộ chặt chẽ giữa các người dùng được yêu cầu cho FFT trong máy thu. Các tín hiệu Pilot được sử dụng cho đồng bộ. Nhiễu đồng kênh: Đối phó với điều này là phức tạp hơn trong OFDM với CDMA.


Bài giảng mạng NGN - Chương 8

CHIẾN LƯỢC PHÁT TRIỂN NGN CỦA NGÀNH I. GIỚI THIỆU CHUNG Trong các chương trước ta đã được tìm hiểu về mạng viễn thông Việt Nam cũng như về mạng viễn thông thế hệ sau NGN và hoạt động của nó. Việc chuyển đổi từ mạng viễn thông hiện tại lên mạng NGN là điều tất yếu của xu hướng phát triển. Chương này sẽ trình bày chiến lược phát triển mạng NGN của chính ngành viễn thông Việt Nam. Việc xây dựng tùy thuộc vào tình hình mạng cụ thể và quan điểm của nhà khai thác. Ở đây ta...


Mô hình hóa hệ thống và mô phỏng part 7

Tham khảo tài liệu 'mô hình hóa hệ thống và mô phỏng part 7', kỹ thuật - công nghệ, kĩ thuật viễn thông phục vụ nhu cầu học tập, nghiên cứu và làm việc hiệu quả


RFID-A GUIDE TO RADIO FREQUENCY IDENTIFICATION phần 8

Các quy tắc kinh doanh sau đây được áp dụng cho tất cả các thành phần DoD. Chúng hỗ trợ khả năng hiển thị tài sản và các quy trình kinh doanh được cải thiện hậu cần trong toàn doanh nghiệp hậu cần DoD. Những quy tắc này đặc biệt áp dụng cho DoD hàng hóa


Fiber Optics Illustrated Dictionary - Part 107

The Fiber Optics Illustrated Dictionary - Part 107 fills a gap in the literature by providing instructors, hobbyists, and top-level engineers with an accessible, current reference. From the author of the best-selling Telecommunications Illustrated Dictionary, this comprehensive reference includes fundamental physics, basic technical information for fiber splicing, installation, maintenance, and repair, and follow-up information for communications and other professionals using fiber optic components. Well-balanced, well-researched, and extensively cross-referenced, it also includes hundreds of photographs, charts, and diagrams that clarify the more complex ideas and put simpler ideas into their applications context....


Ưng dụng mạng RBF trong xử lý ảnh trải phổ.

Ưng dụng mạng RBF trong xử lý ảnh trải phổ.Các chuỗi động đất lặp lại với chu kỳ 35-45 năm/một lần, thời gian hoạt động từ một vài tháng đến một vài năm, giải phóng nguồn năng lượng khoảng (2.2-2.6) 1014jun/chuỗi. Đặc điểm của các chuỗi động đất bị chi phối bởi các hoạt động mang tính chu kỳ của các đứt gãy Mũi Né-Côn Sơn ở phía Tây và Mãng Cầu-Phú Quý, KT. 1090 ở phía Đông ...


PHƯƠNG PHÁP TRUY XUẤT RƠLE (TYPE SIEMEN)

Hiển thị (LCD): Màn hình hiện thị những thông tin xử lý. Thông thường thể hiện tất cả những thông tin giá trị đo lường, giá trị đếm, những thông tin về CB, trạng thái bảo vệ, tổng hợp kết quả và cảnh báo.


Bài giảng Đưa và nhận thông tin phản hồi - ThS. Nguyễn Kim Luyện

Sau khi học xong bài này, học viên sẽ: Phân tích được các yêu cầu của việc đưa và nhận thông tin phản hồi, phân tích được thông tin phản hồi khách quan và chủ quan, thực hiện đưa và nhận thông tin phản hồi sau khi dự giờ của đồng nghiệp theo yêu cầu của giảng viên đạt tiêu chuẩn kỹ thuật về đưa và nhận thông tin phản hồi. Mời các bạn cùng tham khảo.


TỔNG QUAN VỀ HỆ THỐNG ĐIỆN THOẠI DI ĐỘNG

Toàn bộ vùng phục vụ của hệ thống điện thoại di động tổ ong được chia thành nhiều vùng phục vụ nhỏ, gọi là các ô, mỗi ô có một trạm gốc phụ trách và được điều khiển bởi tổng đài sao cho thuê bao có thể vẫn duy trì được cuộc gọi một cách liên tục khi di chuyển giữa các ô. Hình 1.1 đưa ra một mạng điện thoại di động tổ ong bao gồm các trạm gốc (BS). Một vùng phục vụ của một BS được gọi là ô và nhiều ô được kết hợp lại thành vùng phục vụ của...


Đo nhiệt độ P9

Optical Systems All of the types of automatic pyrometers, listed in Section 8.1 and shown in Figure 8 .2 are considered in this chapter. To reach a sufficiently high measurement precision, the radiation emitted by the body under measurement is concentrated on the radiation detector by lenses, light-guides or mirrors . Thus, they also reduce the pyrometer viewing angle and consequently the necessary object diameter . It its also essential that the pyrometer optical system should be able to aim properly at the target . ...


Tài liệu mới download

Từ khóa được quan tâm

Có thể bạn quan tâm

Chương 1: Giới thiệu chung
  • 17/05/2010
  • 86.343
  • 526

Bộ sưu tập

Danh mục tài liệu