卡尔曼滤波与组合导航原理_13858746.pdf

卡尔曼滤波与组合导航原理—初始对准讲述.ppt 卡尔曼滤波与组合导航原理Theory of Kalman Filter and Integrated Navigation 第五章 卡尔曼滤波在惯性导航初始对准中的应用一、惯导系统初始对准概述二、惯导系统的静基座初始对准三、惯导系统的动基座对准四、惯导系统的传递对准参考坐标系 1、建立参考坐标系的意义宇宙间的一切物体都是在不断地运动,但对单个物体是无运动可言的,只有在相对的意义下才可以谈运动.一个物体在空间的位置只能相对于另一个物体而确定,这样,后一个物体就构成了描述前一个物体运动的参考系. 参考系通常采用直角坐标系来代表,称为参考坐标系或简称参考系.在研究陀螺仪或运

2017-03-22 约1.67万字 142页立即下载

卡尔曼滤波与组合导航—第四章.ppt 基于模型1的 卡尔曼滤波器基于模型1的 卡尔曼滤波器基于模型1的 卡尔曼滤波器基于模型1的 卡尔曼滤波器假设检验算法 ∑ u Z 4.5.4 多模自适应滤波技术滤波器库 * 4.5 SINS/GPS先进滤波方法 4.5.5 滤波器实时性研究——降维滤波 (1)　滤波器的计算复杂度与状态维数的三次方成正比；　 (2) 系统状态变量过多——维数灾难； (3) 对SINS/GPS进行可观测度分析，有些系统状态变量不可观测； (4) 基于系统可观测度分析的降维滤波是解决该问题的有效方法。 * 4.5 SINS/GPS先进滤波方法系统状态变量选取可观测度低传统15

2017-12-01 约9.99千字 10页立即下载

卡尔曼滤波在组合优化中的运用.pdf 卡卡尔尔曼曼滤滤波波在在组组合合优优化化中中的的跨跨领领域域融融合合与与创创新新应应用用一一、、卡卡尔尔曼曼滤滤波波的的核核心心原原理理与与技技术术特特征征 卡尔曼滤波KalmanFilter）作为一种最优递归估计算法，其本质是通过对动态系统的状态空间建模，实现含噪声观测数据的最优估计。该算法由预测Predict）和更新Update）两个交替进行的阶段构成，其数学基础建立在线性系统的高斯白噪声假设之上，通过协方差矩阵的迭代更新实现状态估计的持续优化。在技术实现层面，卡尔曼滤波具备三个关键特征：①动态系统的状态空间建模能力，将系统状态的演化过程转化为状态转移矩阵；②观测噪声与过程噪声的

2025-03-26 约2.83千字 2页立即下载

卡尔曼滤波的原理说明.doc 1.卡尔曼是一个人的名字，现代人！卡尔曼全名Rudolf Emil Kalman，匈牙利数学家，1930年出生于匈牙利首都布达佩斯。1953，1954年于麻省理工学院分别获得电机工程学士及硕士学位。1957年于哥伦比亚大学获得博士学位。我们现在要学习的卡尔曼滤波器，正是源于他的博士论文和1960年发表的论文《A New Approach to Linear Filtering and Prediction Problems》（线性滤波与预测问题的新方法）。简单来说，卡尔曼滤波器是一个“optimal recursive data processing algorithm（最优化自回归数据处理算

2017-06-04 约4.08千字 3页立即下载

卡尔曼滤波原理及其应用.doc 《最优导航与滤波》报告题目：卡尔曼滤波公式推导及应用学院：航天学院专业：导航、制导与控制姓名：何长久学号：12SD04015 联系方式2013年 3月 31 日 卡尔曼滤波公式推导及应用摘要：卡尔曼滤波器是一个“optimal recursive data processing algorithm(最优化自回归数据处理算法)”。它能够从一系列的不完全及包含噪声的测量中，估计动态系统状态。对于解决大部分问题，它是最优、效率最高甚至是最有用的。它的的广泛应用已经超过30年，包括机器人导航、控制，传感器数据融合甚至在局势方面的雷法系统及导航追踪等等

2019-01-27 约6.12千字 11页立即下载

卡尔曼滤波器原理详解.ppt 卡尔曼滤波器原理;1;Rudolf (Rudy) Emil Kálmán（1930～）;卡尔曼滤波;卡尔曼滤波;卡尔曼滤波;卡尔曼滤波;卡尔曼滤波;卡尔曼滤波;卡尔曼滤波;卡尔曼滤波;卡尔曼滤波;卡尔曼滤波;卡尔曼滤波;卡尔曼滤波;卡尔曼滤波;卡尔曼滤波;3;卡尔曼滤波;卡尔曼滤波;卡尔曼滤波;卡尔曼滤波;卡尔曼滤波;卡尔曼滤波;卡尔曼滤波

2019-03-31 约小于1千字 25页立即下载

卡尔曼滤波.doc 卡尔曼滤波 卡尔曼滤波（Kalman filtering）一种利用线性系统状态方程，通过系统输入输出观测数据，对系统状态进行最优估计的算法。由于观测数据中包括系统中的噪声和干扰的影响，所以最优估计也可看作是滤波过程。斯坦利·施密特(Stanley Schmidt)首次实现了卡尔曼滤波器。卡尔曼在NASA埃姆斯研究中心访问时，发现他的方法对于解决阿波罗计划的轨道预测很有用，后来阿波罗飞船的导航电脑使用了这种滤波器。关于这种滤波器的论文由Swerling (1958), Kalman (1960)与 Kalman and Bucy (1961)发表。数据滤波是去除噪声还原真实数据的一种数据处

2017-02-05 约1.19万字 13页立即下载

卡尔曼滤波..docx 3.The Kalman filter is a powerful recursive data fusion tool based on estimation theory. It works as an estimator for a state vector containing one or more random variables that are assumed to be Gaussian distributed.The underlying principle of a Kalman filter is a predictor-corrector structure. In

2017-01-01 约1.12万字 6页立即下载

车载组合导航系统的卡尔曼滤波器设计的开题报告.docx 车载组合导航系统的卡尔曼滤波器设计的开题报告一、选题背景和意义随着普及程度的提高，车载导航系统广泛应用于人们的出行中，为人们提供方便、安全的导航服务。车载组合导航系统由多个传感器构成，例如GPS（全球定位系统）、IMU（惯性测量单元）等，它们可以共同工作以实现更好的导航性能。然而，由于GPS信号在城市峡谷等特定环境下不稳定，而IMU受到惯性漂移和安装误差等问题的影响，导致传感器输出存在噪声，因而需要进行滤波处理。卡尔曼滤波器是一种常用的滤波算法，其可以结合传感器输出的信息，以更准确的方式得到状态估计结果，是车载组合导航系统中常用的滤波算法。因此，本文的研究目的是对车载组合导航系统中卡尔曼滤

2023-12-11 约小于1千字 2页立即下载

自适应交互式多卡尔曼滤波组合导航算法研究.pptx 自适应交互式多卡尔曼滤波组合导;目录;研究背景;导航技术发展概述;组合导航系统的重要性;算法原理;卡尔曼滤波基础;自适应滤波机制;交互式滤波策略;多卡尔曼滤波融合;研究方法;算法设计与实现;数据采集与处理;模拟实验与分析;算法优化策略;实验结果;实验环境与条件;结果对比分析;精度评估与验证;算法性能评估;应用前景;实际应用案例;行业应用潜力;技术推广与挑战;技术挑战;当前技术局限;面临的主要问题;未来研究方向;参考资料(一);摘要;摘要;引言;引言;相关技术综述;相关技术综述;自适应交互式多卡尔曼滤波组合导;自适应交互式多卡尔曼滤波组合导;自适应交互式多卡尔曼滤波组合导;实验与分析;实验与分析

2025-04-29 约小于1千字 81页立即下载

一种容积卡尔曼滤波器和离散灰色模型的组合导航方法.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 114459472 A (43)申请公布日 2022.05.10 (21)申请号 202210137511.2 (22)申请日 2022.02.15 (71)申请人上海海事大学地址 201306

2023-05-06 约1.56万字 15页立即下载

误差状态卡尔曼滤波SINS-GPS组合导航方法研究.docx 误差状态卡尔曼滤波SINS-GPS组合导航方法研究误差状态卡尔曼滤波SINS-GPS组合导航方法研究一、引言随着科技的不断进步，导航系统在众多领域中扮演着越来越重要的角色。其中，SINS（捷联式惯性导航系统）和GPS（全球定位系统）因其高精度、高稳定性和高可靠性而备受关注。然而，由于各种因素的影响，如环境干扰、设备误差等，单独使用SINS或GPS的导航方法常常会存在一定的误差。因此，结合这两种导航系统进行组合导航的方法得到了广泛的应用和研究。本文重点研究了误差状态卡尔曼滤波在SINS/GPS组合导航方法中的应用。二、SINS/GPS组合导航原理 SINS是一种基于惯性测量单元（IMU）的

2025-05-26 约4千字 8页立即下载

《自适应卡尔曼滤波器在陆地车辆导航中的应用》.pdf 1999 年 4 月北京航空航天大学学报 April 　1999 　第25 卷第2 期 Journal of Beijin g University of Aeronautics and Astronautics Vol. 25 　No 2 自适应卡尔曼滤波器在陆地车辆导航中的应用1) 房建成　　申功勋万

2015-11-08 约3.12万字 5页立即下载

2024-04-01 约1.29万字 18页立即下载

无迹卡尔曼滤波器.pdf 最优估计无迹卡尔曼滤波器一UKF时间更新二UKF量测更新三UKF的优点 3 一、UKF时间更新 Ø构造2n+1个Sigma点：由无迹变换的原理可得： i0  xi(n)ei1,L,n k1i  (n)eiin1,L,2n   0 n  1 1 2(n)  一、UKF时间更新 yfx 均值和方差计算流程图 W i Weighted Sample xMean y  aWeighted f()Sample Covariance P x P Wy ni {}[xxaPexaPe] ixixi 3一、UKF时间

2024-04-03 约7.32千字 13页立即下载