卡尔曼滤波与多传感器数据融合技术_蔡鹤皋.pdf

多传感器信息融合卡尔曼滤波器.ppt 卡尔曼滤波器 2.1.2 线性均方估计 1.最优非递归估计由前面可知，非递归滤波器的估计值及其估计误差可分别表示为：对m个参数逐一求导，并令其等于零，在均值为零的白噪声的情况下，可得到最小均方误差和估计：其中， ,在时,这种估计近似于采样平均。在噪声方差较大时，其性能明显优于非最佳情况。这种最小均方误差准则下的线性滤波，通常称作标量维纳滤波。必须注意的是，这里的与非最优情况的不同，这里

2018-05-04 约小于1千字 15页立即下载

卡尔曼滤波下多源传感器数据互补.docx 卡尔曼滤波下多源传感器数据互补目录一、内容概要................................................2 1.研究背景与意义........................................2 1.1背景介绍...........................................3 1.2研究意义及目的.....................................4 2.国内外研究现状........................................5 2.1国外研究现状.............

2024-10-07 约1.75万字 37页立即下载

卡尔曼滤波下多源传感器数据互补.pptx 卡尔曼滤波下多源传感器数据互补主讲人：目录01卡尔曼滤波基础02多源传感器概念03数据互补的实现04卡尔曼滤波在数据互补中的作用05多源传感器数据互补的优势06实际应用案例分析 01卡尔曼滤波基础 卡尔曼滤波定义卡尔曼滤波是一种动态系统状态估计的算法，通过预测和更新两个步骤来优化估计。状态估计的数学模型卡尔曼滤波考虑了系统动态过程和观测过程中的噪声，通过噪声统计特性来优化滤波效果。系统噪声与观测噪声滤波过程中，误差协方差矩阵的更新反映了估计的不确定性，是算法核心部分之一。误差协方差的更新工作原理概述卡尔曼滤波通过预测和更新两个步骤，不断修正系统状态估计，以适应新的观测数据。状态估计更新卡尔

2025-02-18 约6.87千字 73页立即下载

基于多传感器信息融合技术的联合卡尔曼滤波器的设计及应用.pdf

2018-08-03 约小于1千字 10页立即下载

一种基于深度置信网络和扩展卡尔曼滤波的飞行器传感器信号融合方法.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 114565020 A (43)申请公布日 2022.05.31 (21)申请号 202210088429.5 (22)申请日 2022.01.25 (71)申请人北京航空航天大学地址 10019

2023-05-07 约1.05万字 13页立即下载

基于模糊卡尔曼滤波的多传感器焊缝检测方法.pdf 学兔兔俘掳生产应用基于模糊卡尔曼滤波的多传感器焊缝检测方法许昌学院电气信息工程学5~(461000) 姚宁摘要建立了包含焊缝位置及其变化量的焊缝位置偏差模型，基于模糊控制理论提出了一种模糊卡尔曼滤波 算法，对系统的过程噪声和测量噪声进行在线调整，并给出了焊缝误差协方差和残差协方差的匹配方法。在此基础上，采用多传感器数据融合技术，整合单个传感器获取的焊缝位置信息以提高焊缝检

2017-05-23 约7.59千字 3页立即下载

一种基于卡尔曼滤波算法的通风柜微风速传感器.pdf (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 113406353 A (43)申请公布日 2021.09.17 (21)申请号 202110515284.8 (22)申请日 2021.05.13 (71)申请人上海物图智能科技有限公司

2023-06-20 约1.25万字 16页立即下载

通信链路故障下传感器网络分布式一致性卡尔曼滤波方法.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号CN117895920A (43)申请公布日2024.04.16 (21)申请号202410282300.7 (22)申请日2024.03.13 (71)申请人南京工业大学

2024-04-13 约1.39万字 14页立即下载

基于卡尔曼滤波的无刷直流电机无传感器控制-电气工程专业论文.docx 万方数据万方数据致谢本论文的工作是在我的导师邓先明教授的悉心指导下完成的。在研究生的三年学习和生活过程中，邓老师给予了我莫大的鼓励和支持。邓老师敬业爱生、风趣幽默、桃李芬芳，是学生的良师益友;他治学严谨、淡泊名利、朴实无华、大气恢弘，对待生活从容淡定、宁静致远，这些高尚的品格足以让我受用终生。在此论文完成之际，向邓老师表示崇高的敬意和深深的祝福，愿邓老师身体健康、阖家幸福！在研究生求学期间，还得到了谭国俊教授、何凤有教授、张晓副教授、胡堃副教授、叶宗彬副教授等老师的指导和帮助，在此表示由衷的感谢！感谢在论文撰写、科研和找工作过程中给予我帮助的谢钊文、呼小亮。感谢研究生

2019-03-25 约8.05万字 93页立即下载

基于扩展卡尔曼滤波的永磁同步电机的无位置传感器控制的开题报告.docx 基于扩展卡尔曼滤波的永磁同步电机的无位置传感器控制的开题报告一、研究背景和意义：永磁同步电机作为一种高效率、高性能、小体积、低噪音、低振动的电机，已广泛应用于工业控制、机器人、电动车等领域。但是，传统的永磁同步电机需要通过编码器等位置传感器来获取转子位置信息，这不仅增加了系统复杂度和成本，还可能出现故障。因此，研究无位置传感器控制方法已成为永磁同步电机研究的重点之一。扩展卡尔曼滤波（EKF）是一种常用的无位置传感器控制方法，能够通过估计电机状态和扰动来推导出转子位置信息，实现无位置传感器控制。但是，EKF方法也存在精度不高、计算量大、收敛性不佳等问题，进一步研究和改进扩展卡尔曼滤波在永磁

2023-08-01 约1.07千字 2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

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

扩展卡尔曼滤波.pdf 最优估计扩展卡尔曼滤波 一EKF基本思想二EKF时间更新三EKF量测更新 3 一、EKF基本思想 ØEKF方法思想： EKF的基本思想是对后验密度进行高斯逼近， px|z;Nx|x,Pˆ k1:kkk|kk|k 即在EKF中通过泰勒级数展开对非线性进行逼近。 Ø注意事项： •EKF是最小方差准则下的次优滤波器，其性能依赖于局部非线性度。 •EKF适用于高斯平滑系统，不能用于本质非线性及强非线性系统。 3 一、EKF基本思想 Ø线性化原理： (n) f(x)2f(x)n f(x)f(x)f(x)(xx)0(xx)0(xx) 00000 2!n! 在一

2024-04-02 约7.84千字 17页立即下载