正确的

使用跟踪滤波器校正状态和状态估计误差协方差

全部折叠在页面中

语法

[xcorr, Pcorr] =正确(过滤器,zmeas)
[xcorr, Pcorr] =正确(过滤、zmeas measparams)
[xcorr，Pcorr] =正确（过滤器，zmeas，zcov）
[xcorr，Pcorr，zcorr] =正确（过滤器，zmeas）
[xcorr, Pcorr zcorr] =正确(过滤、zmeas zcov)
正确的(过滤器,___)
xcorr =正确(过滤器,___)

描述

例子

(xcorr,Pcorr正确]= (过滤,zmeas)返回正确的状态，xcorr，修正状态估计误差协方差，Pcorr，用于基于所述电流测量输入跟踪滤波器的下一时间步骤，zmeas。修正后的值覆盖了内部状态和状态估计误差的协方差过滤。

(xcorr,Pcorr正确]= (过滤,zmeas,measparams)方法中定义的度量函数使用的其他参数MeasurementFcn的属性过滤。您可以从前面的语法返回任何输出。

如果filter是trackingKF要么trackingABF对象，那么你就不能使用这个语法。

(xcorr,Pcorr正确]= (过滤,zmeas,zcov)指定额外的测量协方差，zcov在使用MeasurementNoise的属性过滤。

您只能在使用此语法过滤是一个trackingKF宾语。

(xcorr,Pcorr,zcorr正确]= (过滤,zmeas)也返回测量的修正，zcorr。

您只能在使用此语法过滤是一个trackingABF宾语。

(xcorr,Pcorr,zcorr正确]= (过滤,zmeas,zcov)返回测量值的修正，zcorr，并指定额外的测量协方差，zcov在使用MeasurementNoise的属性过滤。

您只能在使用此语法过滤是一个trackingABF宾语。

正确的(过滤,___)更新过滤用修正后的状态和状态估计误差协方差不返回修正后的值。指定跟踪过滤器和来自前面语法的任何输入参数组合。

xcorr=正确（过滤,___)更新过滤带修正状态和状态估计误差协方差但只返回修正状态，xcorr。

例子

全部折叠

开立真实脚本

创建二维trackingEKF对象并使用名称-值对来定义StateTransitionJacobianFcn和MeasurementJacobianFcn属性。使用预定义的等速运动和测量模型和他们的雅可比。

EKF = trackingEKF（@ constvel，@ cvmeas，[0; 0; 0; 0]，…“StateTransitionJacobianFcn”@constveljac,…“MeasurementJacobianFcn”,@cvmeasjac);

运行过滤器。使用预测和正确的函数来传播状态。你可以叫预测和正确的任何顺序，想要多少次都可以。以笛卡尔坐标指定测量值。

测量= (1;1,0);[xpred, Ppred] = predict(EKF);[xcorr, Pcorr] =正确(EKF，测量);[xpred, Ppred] = predict(EKF);[xpred, Ppred] = predict(EKF)
xpred =4×11.2500 0.2500 1.2500 0.2500
Ppred =4×4更新:2007-2-13阅读:这是一本很好的工具书，是一本很好的工具书，是一本很好的工具书

输入参数

全部折叠

对象跟踪过滤器，指定为这些对象之一:

跟踪对象的测量，指定为矢量或矩阵。

数据类型:单|双

度量函数参数，指定为以逗号分隔的参数列表。方法指定的度量函数传递的参数相同MeasurementFcn跟踪过滤器的属性。如果过滤是一个trackingKF要么trackingABF对象，则无法指定measparams。

假设您设置MeasurementFcn来@cameas，然后调用正确的:

[xcorr, Pcorr] =正确(过滤、帧sensorpos sensorvel)
的正确的函数内部调用如下：
量= cameas(状态、帧sensorpos sensorvel)

测量协方差，指定为米-通过-米矩阵，其中米是测量的尺寸。对于所有的测量，假设相同的测量协方差矩阵zmeas。

数据类型:单|双

输出参数

全部折叠

修正滤波器的状态，指定为向量或矩阵。的状态输入属性过滤被此值覆盖。

所述过滤器的校正的状态协方差，指定为矢量或矩阵。的StateCovariance输入属性过滤被此值覆盖。

滤波器的正确测量值，指定为矢量或矩阵。你可以返回zcorr只有当过滤是一个trackingABF宾语。

扩展功能

C / c++代码生成
生成使用MATLAB®编码器™C和C ++代码。

另请参阅

||||||

介绍了R2018b

传感器融合和跟踪工具箱文件
万博1manbetx

尝试MATLAB、Sim万博1manbetxulink和其他产品s manbetx 845

得到审判现在