基于加权扩展卡尔曼滤波的室内定位方法及室内定位系统.pdf

一种基于卡尔曼滤波的定位解算方法及系统.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 114879236 A (43)申请公布日 2022.08.09 (21)申请号 202210343320.1 G06F 17/16 (2006.01)

2023-05-16 约1.55万字 16页立即下载

卡尔曼滤波 定位系统 卡尔曼滤波器的设计关于雷达跟踪系统的定位.doc 卡尔曼滤波 定位系统 卡尔曼滤波器的设计关于雷达跟踪系统的定位 测试信号处理大作业 卡尔曼滤波器的雷达跟踪应用第三组成员：指导老师：专业： 2014年12月25日 1.1课题研究的背景雷达目标跟踪是整个雷达系统中一个非常关键的环节。跟踪的任务是通过相关和滤波处理建立目标的运动轨迹。雷达系统根据在建立目标轨… 抛物面天线 parabolic antenna;paraboloidal antenna 定义1：主反射器为抛物面，馈源位于其焦点附近，能把馈源辐射的球面波变为平面波的定向天线。应用学科：航空科技（一级学科）；航空电子与机载计算机系统（二级学科） … 第３２

2017-01-07 约1.41万字 48页立即下载

基于自适应扩展卡尔曼滤波的主从式协同定位方法研究.pdf 基于自适应扩展卡尔曼滤波的主从式协同定位方法研究摘要随着水下无人航行器的发展以及水下网络系统的发展，多动节点协同的概念逐渐受到各个国家的广泛关注。在进行水下工作任务时，动节点的定位是否精确关系着任务是否能够高效准确完成。协同定位模型可分为主从式和并行式，主从式结构成本较低、实现方法简单且实用性更广，因此主从式协同定位有着广阔的应用前景。为了动态调整滤波算法内的参数，提高从节点的定位精度与鲁棒性，本文研究基于自适应扩展卡尔曼滤波的主从式协同定位算法的优化方法，主要工作为：首先在二维空间下对协同定位模型进行建模，然后在扩展卡尔曼滤波（Extended KalmanFilterEKF

2025-04-25 约12万字 73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

扩展卡尔曼滤波无源定位跟踪技术.docx 【摘要】新型电子战技术在科学技术进步的浪潮中不断涌现，而万物都遵循着不断新旧的规律，所以新型的无源探测设备自身不断完善，利用其自身不辐射信号的特点，能够在不被探测就获取到信号源的精确位置，这能完美的解决传统的有源探测设备容易暴露的问题，也因为如此，无源探测探测技术成为了各领域在探测方面的主要核心技术。本文针对了无源定位技术中的多站定位技术原理进行了研究，首先介绍了辐射的各种测量值，目标跟踪的线性卡尔曼滤波算法的主要原理分析还有其在现实应用中的分析。接着介绍了EKF滤波算法，并对基于观测距离的目标定位进行分析. 【关键字】无源定位技术、扩展卡尔曼滤波、无源跟踪技术 1.绪论 1.1研究背景

2024-12-28 约1.94万字 32页立即下载

基于扩展卡尔曼滤波的多机器人协作定位的中期报告.docx 基于扩展卡尔曼滤波的多机器人协作定位的中期报告概述本文旨在介绍基于扩展卡尔曼滤波的多机器人协作定位方案的中期进展。该方案旨在解决多个机器人在未知环境中协作完成定位任务的问题。本文将首先简要介绍问题的背景和现状，然后介绍我们的方案的核心思想和技术实现。最后，我们将探讨目前的进展和未来的工作计划。背景和现状在未知的环境中，多个机器人需要进行协作以完成定位任务。这种问题在机器人技术中非常重要，因为它涉及到很多应用场景，例如无人机搜索与救援、地震救援、建筑物探测等。当前的研究方向主要分为两类：基于地标的定位和基于自身状态估计的定位。基于地标的定位方法通常使用固定的传感器或标志物，例如GPS或

2024-04-27 约1.08千字 3页立即下载

基于扩展卡尔曼滤波算法的梯度VAD技术.pptx 基于扩展卡尔曼滤波算法的梯度VAD技术主讲人：目录01扩展卡尔曼滤波算法02梯度VAD技术概述03技术结合优势04技术实现细节05技术挑战与展望06相关研究与应用 扩展卡尔曼滤波算法01 算法原理扩展卡尔曼滤波通过线性化非线性函数，更新状态估计，提高预测准确性。状态估计更新在扩展卡尔曼滤波中，雅可比矩阵用于描述非线性函数对状态变量的局部线性近似。雅可比矩阵应用算法利用观测数据修正误差协方差，以反映系统状态的不确定性。误差协方差修正应用领域扩展卡尔曼滤波算法在航天导航中用于轨道预测和定位，确保航天器精确飞行。航天导航系统金融领域利用扩展卡尔曼滤波处理时间序列数据，进行风险评估和资产定价。金融

2025-02-23 约4.73千字 46页立即下载

基于扩展卡尔曼滤波的运动物体跟踪.doc 基于扩展卡尔曼滤波的运动物体跟踪耿沛，苏小龙（中国矿业大学计算机学院，江苏徐州 221116） 5 摘要：卡尔曼滤波是一种线性最优估计方法，但是实际有很多非高斯分布模型需要观测。本文研究的扩展卡尔曼滤波就很好的解决这一问题，大大提高了卡尔曼滤波的适应性。本文首先介绍了扩展卡尔曼滤波的原理和特点，然后将卡尔曼滤波应用到运动物体跟踪。最后通过实验说明扩展卡尔曼滤波的优缺点。关键词：扩展卡尔曼滤波；运动物体跟踪 10 中图分类号：TP37 Moving Object Tracking Based on Extended Kalman Filter GENG Pei, SU Xiaol

2018-07-04 约7.27千字 6页立即下载

一种改进扩展卡尔曼滤波新方法.pdf 18 2010，46(19) ComputerEngineeringandApplications计算机工程与应用一种改进扩展卡尔曼滤波新方法杨宏。，李亚安，李国辉 YANG Hong1,2LIYa—an ，LIGuo-hui 1．西北工业大学航海学院，西安 710072 2．西安邮电学院电子工程学院，西安 710061 1．College ofM arin，Northwestern PolytechnicalUniversity，Xi’an 710072，China 2，SchoolofElectronicandEng

2017-08-09 约1.13万字 3页立即下载

基于最小误差熵扩展卡尔曼滤波的电池荷电状态估计方法.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 114779093 A (43)申请公布日 2022.07.22 (21)申请号 202210559016.0 (22)申请日 2022.05.21 (71)申请人西北工业大学地址 710072

2023-05-13 约1.62万字 17页立即下载

基于卡尔曼滤波的无线定位算法仿真.docx 题目 基于卡尔曼滤波的无线定位算法仿真 PAGEIV 摘要进入互联网时代后，科学技术和通信技术的发展实现了质的飞跃，人们对实时定位获得位置的要求也逐渐强烈。由于人们大多活动在室内，所以基于位置的室内定位是当前研究热点。全文对室内无线定位进行研究，首先分析了无线定位技术的现状及发展趋势，然后对常用的室内无线定位技术进行了总结，分析了各自的优势和劣势。其次对室内定位方法进行分析，在分析的基础上选择了位置指纹的定位方法。接着对位置指纹定位法进行具体论述，分别从原理、模型选取和特征匹配三个方面进行论述。分析出匹配算法由于数据量大以及外界因素干扰导致定位精度的降低，于是提出利用卡尔曼

2024-10-14 约2.63万字 35页立即下载

ardupilot(EKF)扩展卡尔曼滤波.docx ardu pilot(EKF) ardu pilot(EKF) 扩展卡尔曼滤波 、初识卡尔曼滤波器为了描述方便我从网上找了一张卡尔曼滤波器的 5大公式的图片。篇幅所限，下图所示的是多维卡尔曼滤波器(因为 EKF2是多维扩展卡尔曼滤波器，所以我们从多维说起)，为了跟好的理解卡尔曼滤波器可以百度一下，从一维开始。 卡尔曼滤波器一时间更新和状态更新 P「十片 P「十片Q A； =P, 屮 +R\ 二 E + KJ片- Hx,) PH卡H讥这5个公式之外还有一个观测模型，根据你实际的观测量来确定，它的主要作用是根据实际情况来求观测矩阵耳因为卡尔曼滤波器是线性滤波器，状态转移矩阵 A

2021-02-07 约7.45千字 8页立即下载

第3讲：卡尔曼滤波的扩展应用.pdf 随机非线性系统的 Kalman 滤波 1 引言最初的卡尔曼滤波理论只适用于线性系统，并且要求测量系统也必须是线性的，但是，工程实践中所遇到的物理系统数学模型则往往是非线性的，即系统方程是非线性的，或系统方程和测量方程均是非线性的。因此，在卡尔曼滤波理论提出之后的十多年时间内，Bucy 、Sunahara 等人致力于研究卡尔曼滤波理论在非线性系统和非线性测量情况下的推广，拓宽了 卡尔曼滤波理论的适用范围。对于一般的非线性系统，在理论上还很难找到一种

2018-11-27 约2.84万字 31页立即下载

自适应扩展卡尔曼滤波matlab.pdf 自适应扩展卡尔曼滤波matlab 自适应扩展卡尔曼滤波（AdaptiveExtendedKalmanFilter， AEKF）是一种用于非线性系统状态估计的滤波算法。本文将介绍AEKF算法的原理、步骤和实现方法，并结合MATLAB 编写代码进行演示。一、扩展卡尔曼滤波原理 扩展卡尔曼滤波（ExtendedKalmanFilter，EKF）是一种用于非线性系统状态估计的滤波算法。它通过使用线性化系统模型的方式将非线性系统转换为线性系统，在每个时间步骤中用线性卡尔曼滤波器进行状态估计。然而，EKF仅限于具有凸多边形测量特性的问题，并且对线性化过程误差敏感。为了解决这些问题，AEKF通

2024-12-16 约5.18千字 8页立即下载

扩展卡尔曼滤波matlab程序.doc 文件一：： % THIS PROGRAM IS FOR IMPLEMENTATION OF DISCRETE TIME PROCESS EXTENDED KALMAN FILTER % FOR GAUSSIAN AND LINEAR STOCHASTIC DIFFERENCE EQUATION. % By (R.C.R.C.R),SPLABS,MPL. % (17 JULY 2005). % Help by Aarthi Nadarajan is acknowledged. % (drawback of EKF is when nonlinearity is high, we can exte

2017-12-21 约2.96千字 3页立即下载