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sage-huga改进SITAN

news 来源：原创 2025/9/15 7:39:34

Sage-Husa自适应滤波算法

Sage-Husa自适应滤波算法是一种在递推滤波过程中实时估计和修正系统噪声和观测噪声统计特性的算法，从而降低系统模型误差，提高滤波精度。该算法基于卡尔曼滤波，并通过自适应调整噪声协方差矩阵来优化滤波效果。

算法原理

Sage-Husa滤波器的核心思想是通过最大似然估计和自适应因子来动态调整噪声协方差矩阵。具体来说，算法通过以下步骤实现：

系统状态方程和观测方程：状态方程：xk = Akxk−1 + wk 观测方程：zk = Hkxk + vk 其中，Ak和Hk分别为状态转移矩阵和观测矩阵，wk和vk为过程噪声和观测噪声，其协方差矩阵分别为Qk和Rk¹。
卡尔曼滤波更新过程：预测状态：xk = Akxk−1 预测协方差：Pk = AkPk−1AkT + Qk 卡尔曼增益：Kk = PkHkT(HkPkHkT + Rk)−1 更新状态：xk = xk + Kk(zk − Hkxk) 更新协方差：Pk = (I − KkHk)Pk¹。
自适应调整噪声协方差矩阵：基于新息的观测噪声协方差矩阵（IAE）：通过新息向量vk = zk − Hkxk估计Rk¹。基于残差的观测噪声协方差矩阵（RAE）：通过残差向量v^k = zk − Hkx^k估计Rk1^。系统状态噪声协方差矩阵：通过状态误差Δxk = xk − xk−1估计Qk¹。

代码示例

以下是一个Sage-Husa自适应滤波算法的Python实现示例：

import numpy as npdef sage_husa_kf(F, G, H, Q0, R0, X0, Z, P0, b, s):
N = len(Z)
M = len(X0)
X = np.zeros((M, N))
X[:, 0]

sage-huga改进SITAN

Sage-Husa自适应滤波算法 Sage-Husa自适应滤波算法是一种在递推滤波过程中实时估计和修正系统噪声和观测噪声统计特性的算法，从而降低系统模型误差，提高滤波精度。该算法基于卡尔曼滤波，并通过自适应调整噪声协方差矩阵来优化滤波效果。算法原理 Sage-Husa滤波器的核心思…...

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目录常见安装方式有三种： 1.源码安装。 2.rpm安装方式。 3.yum/apt工具级别安装。对于前两种安装方式，因为软件可能有依赖关系（安装的软件依赖于某些库，而这些库又依赖于某些库，这些都需要手动安装）…...

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前言本篇文章属于stm32单片机（以下简称单片机）的学习笔记，来源于B站教学视频。下面是这位up主的视频链接。本文为个人学习笔记，只能做参考，细节方面建议观看视频，肯定受益匪浅。 STM32入门教程-2023版细…...

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面试题——简述Vue3的服务器端渲染（SSR）是如何工作的？ 服务器端渲染（SSR）已经成为了一个热门话题。Vue 3，作为一款流行的前端框架，也提供了强大的SSR支持。那么，Vue 3的SSR究竟是如何…...

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1，搭建前提环境搭建参考乐鑫官网给的本地编译 ESP-AT 工程方法因为公司电脑和网络的特殊性，不能正确解析域名（仅在浏览器上可以访问） ，所以这边访问的时候改成了ssh 未了避免使用外网困难的问题，这里用…...

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java八股文-消息队列

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Sage-Husa自适应滤波算法

算法原理

代码示例

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