XiaoCai's Blog

课题进度04-滤波算法对比1. 无迹卡尔曼滤波(Unscented Kalman Filter, UKF)定义： 是一种适用于非线性系统的滤波算法，被看作是扩展卡尔曼滤波(EKF)的改进版本，解决了 EKF 在处理强非线性系统时的精度低或不稳定问题。 基本思想： UKF 的核心思想是使用一组经过精心选择的采样点（称为 sigma 点）来统计地近似非线性系统的传播特性，而不是像 EKF 那样通过一阶泰勒展开对非线性函数进行线性化处理。 这些 sigma 点经过非线性系统的传播后，UKF 使用这些点的加权求和来估计状态和协方差，而无需显式计算雅可比矩阵。 数学框架： （1）状态模型 UKF 适用于如下的离散非线性系统模型： 状态转移方程： \mathbf{x}_{k} = f(\mathbf{x}_{k-1}, \mathbf{u}_{k-1}) + \mathbf{w}_{k-1} 观测方程： $\mathbf{z}_{k} = h(\mathbf{x}_k) + \mathbf{v}_k$ 其中 $\mathbf{x}_k$是状态变量 $\mathbf{u}_k$是控制输...

课题进度03使用均方根误差(RMSE)来描述跟踪误差。 1. 已知目标的真实轨迹(理论分析/仿真时)假设你在某一时刻 kk 对目标的位置估计值是(x_k,y_k)，而目标的真实位置是(x_k^{true},y_k^{true}) 第一步：计算单点误差 该时刻的定位误差平方为： \text{误差平方}_k=(x_k-x_k^{true})^2+(y_k-y_k^{true})^2第二步：计算累积后的均方根误差 如果你进行了 N 次独立的蒙特卡洛仿真，或者在某一时间段内有 N 个时刻的跟踪数据，那么位置均方根误差的计算公式为： 2. 不知道目标的真实轨迹(实际工程中)在真实的水下跟踪场景中，我们往往无法知道目标的确切位置（如果知道了就不需要跟踪了）。这种情况下，我们无法直接使用上面的公式。此时，均方根误差通常被用来衡量滤波器输出本身的稳定性，即一致性。 在这种情况下，计算依据的是滤波器提供的协方差矩阵 P_k 第一步：提取协方差 卡尔曼滤波或粒子滤波在给出位置估计(\hat{x}, \hat{y}) 的同时，还会给出一个协方差矩阵，它描述了滤波器对自己估计结果的“不确定度”。 对于二...

课题进度02-双平台单目标跟踪仿真使用双平台单目标被动纯方位角跟踪，目标做匀速直线运动，采用扩展卡尔曼滤波。 跟踪误差的大小不仅取决于传感器的精度，还取决于目标与两个平台相对位置的几何形状 纯方位跟踪： 理想情况：当两个平台与目标形成的夹角接近90°时，定位最准，误差最小 糟糕情况：当目标运动到两个平台的连线附近，或者目标与两个平台的夹角变得非常小（趋于 0°或 180°）时，几何形状发生“退化”。 图中在19s左右出现的误差高峰，可能是因为目标恰好穿过了两个平台连线的延长线方向。在这个瞬间，两个方位角几乎平行，算法很难通过两条几乎平行的线交汇出准确的点。 几何精度因子(GDOP)：平台的几何分布影响最终的跟踪误差。 数学表达式： \mathrm{GDOP}=\sqrt{\mathrm{trace}[(H^TR^{-1}H)^{-1}]} H 是观测矩阵（雅可比矩阵），描述测量值对状态的敏感度 RR 是测量噪声协方差矩阵 (HTR−1H)−1(HTR−1H)−1 是估计协方差矩阵的一部分，反映了定位不确定度 GDOP 越小，定位精度越高；GDOP 越大，定位精度越差。

课题进度01-双平台纯方位目标跟踪使用双平台被动纯方位角跟踪，目标做匀速直线运动，采用扩展卡尔曼滤波。 1. 参数设置采样周期：1s 总仿真时间：100s 平台1位置：（-400，0），单位：m；速度：（0，1），单位：m/s 平台2位置：（400，0），单位：m；速度：（0，1），单位m/s 两个平台向正北方向前进 目标初始状态（x, y, vx, vy）：(100,100,-2,5)，朝着西北方向前进。 2. 扩展卡尔曼滤波首先介绍一下卡尔曼滤波(KF)，它是将一个系统的观测值和预测值进行贝叶斯融合，得出一个最优估计，但是针对的只是线性系统，所以对于非线性系统就需要用到扩展卡尔曼滤波(EKF)。 扩展卡尔曼滤波(EKF) 用一阶泰勒展开将非线性系统近似为线性系统，然后在这个线性化的系统中使用传统的卡尔曼滤波进行状态更新。 状态转移方程（系统模型）: x_k=f(x_{k-1},u_{k-1})+w_{k-1}观测方程（测量模型）： z_k=h(x_k)+v_k$x_k$：系统在第k步的状态向量 $u_{k-1}$：控制输入 $w_{k-1}$：过程噪声，假设服从零均值，协...

Ubuntu连接USB设备1. 连接设备在Windows和Ubuntu虚拟机同时打开的情况下，将USB设备连接到电脑上，虚拟机会弹出以下窗口，如下图所示： 如果想要将USB设备连接到虚拟机上，只需要选择对应的虚拟机就行 点击“确定”之后，USB设备即可连接到虚拟机。 点击左侧边框的图标即可打开USB设备的文件夹。 2. 切换设备在虚拟机底部边框中点击这个小图标，选择“断开连接(连接主机)”，就可以连接到Windows电脑上。 3. 其他设置在连接USB设备的时候每次都会弹出连接到哪个设备，有点繁琐，这时就可以设置固定连接一个设备，就不用每次都点击选择。 在虚拟机中依次点击“编辑->首选项->USB”即可更改连接的设备。 4. 注意事项如果插入U盘在ubuntu中不显示，需要我们对U盘进行配置，点击设置→USB兼容性，选择USB 3.0（这一块看你U盘传输属性，如果是3.0，你就选择3.0；如果是2.0，你就选择2.0），我的Ubuntu版本较高，所以支持3.1。

GEBCO数据读取方法1. 概述GEBCO（General Bathymetric Chart of the Oceans）全球 DEM数据集（Geo-Engineering Digital Savage）是基于“全球地球系统计划”（Global Earth System Project）的最新数据集，可以获得高分辨率海洋 DEM和高分辨率陆地 DEM，以及全球海陆结合的 DEM数据集，可为研究地球系统与全球变化、海洋与大气相互作用等提供有力的科学支持。 官网：GEBCO | General Bathymetric Chart of the Oceans 2. 数据下载官网有三种下载方式 Ice-surface elevation ：存在冰面时，以冰表面为准的高程数据 under-ice topography：存在冰面时，以冰底面为准的地形数据 Type Identifier (TID) Grid：类型标识网格，标识了区域数据获取方式 3. 数据读取以下载的GEBCO_2025 Grid(Ice surface elevation)为例，绘制中国南海的海深图。 matlab代...

一、gcc编译器的工作流程包含四个部分，分别是预处理、编译、汇编和链接。 1. 预处理在预处理阶段，编译器会将所包含的头文件以及宏定义的值找到并替换成最终的内容，也会将代码的注释部分自动删除，但是预处理之后依旧是一个文本文件，只是这个文件比源文件大得多。以下就是预处理阶段主要做的事情： （1）将所有的宏定义关键字#define 删除，并且展开所有的宏定义，然后进行字符替换。 （2）处理所有的条件编译指令，包括#ifdef、#ifndef、#endif等 （3）将头文件关键字#include 删除，将#include 指向的文件插入到该行并删除所有的注释内容。 （4）添加行号和文件标识，方便之后的调试。 例如： 1gcc -E hello.c -o hello.i 这是将源文件hello.c预处理生成hello.i文件 2. 编译编译阶段就是将预处理好的文件翻译成汇编文件的过程。在这个阶段能够检查出程序是否有错误，并且显示出错误类型。 例如： 1gcc -S hello.i -o hello.s 将预处理之后的hello.i 文件编译生成hello.s文件。 3. 汇编汇编过程就是...

基于Ubuntu的Samba服务器搭建一、安装Samba软件安装之前可以先更新一下软件源（近期操作过可以忽略） 1sudo apt update 输入以下命令安装 Samba 服务器 1sudo apt install samba -y 二、创建Samba共享文件夹可以在任何路径下创建共享文件夹，只要更改文件夹的权限即可。我这里是在桌面创建了一个共享文件夹Share。 使用chmod命令更改文件夹权限 1chmod 777 Share 三、配置Samba文件使用 vim 命令编辑配置sam.conf文件，添加共享目录。 1sudo cp /etc/samba/smb.conf /etc/samba/smb.conf.bak 进入文件之后，使用 Shift+g 跳转到文件最后，添加如下文本，其中path路径要根据自己创建共享文件夹的路径修改。 简单说明一下配置信息的含义： [Ubuntu_22.04]：这是共享的名称，你可以在网络上访问该共享时使用。comment：这是关于共享的描述或注释，显示给用户看。path：这是共享的实际路径。public：这表示该共享是否为公共共享，...