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搜索到18829篇“ 扩展卡尔曼滤波“的相关文章

基于扩展卡尔曼滤波器设计及数值模拟: 2025年; 卡尔曼滤波本质是一种时间递推的方法,是一个“预测”过程和“更新”过程。该方法在目标跟踪、制导等方面有较广的应用。卡尔曼滤波方法能够较好的处理线性模型,但很多实际问题与工程问题是非线性问题,常规的卡尔曼滤波方法并不适用这类问题。本文以常规卡尔曼滤波方法为基础,推导并给出了扩展卡尔曼滤波的实现过程及完整算法流程,通过对非线性函数进行泰勒展开,保留展开式一阶项,从而将非线性问题近似线性化处理,使得该算法能够处理非线性问题。本文不仅给出了完整的扩展卡尔曼算法框图,使该算法的实现过程更加清晰,并且通过数值模拟证明了该算法处理非线性问题的可行性和有效性,这为使用该算法进行实际工程应用奠定了一定的基础。; 李宏亮朱传明; 关键词：扩展卡尔曼滤波器非线性目标跟踪

基于安时校正的扩展卡尔曼滤波锂电池SOC估算方法: 本发明涉及一种基于安时校正的扩展卡尔曼滤波锂电池SOC估算方法，属于锂电池技术，解决了现有技术中扩展卡尔曼滤波器估算过程中参数偏差引起SOC估算误差明显，特别是在低SOC段估算精度低的问题。包括：建立一阶戴维南等效电路模...; 张力夫吕清高润鹏赵滨李汉王利

基于扩展卡尔曼滤波的永磁同步电机控制研究: 2025年; 在永磁同步电机的驱动系统中,磁场定向控制(field-oriented control, FOC)技术常常受限于对位置检测传感器的依赖,限制了系统的响应能力,增加了整体成本。提出了一种基于扩展卡尔曼滤波的永磁同步电机控制策略,用以实现电机的无传感器控制。构建了电机的精确数学模型,设计扩展卡尔曼滤波器,用于精确估计电机的状态变量。通过在MATLAB/Simulink环境中搭建仿真模型,对比了传统的FOC控制与基于扩展卡尔曼滤波的控制方法。结果表明:新方法能够可靠地估计电机的状态参数,达到优异的控制性能。; 牛振州田鑫; 关键词：扩展卡尔曼滤波永磁同步电机

基于改进扩展卡尔曼滤波算法的车用锂离子动力电池荷电状态估计方法: 本发明涉及一种基于改进扩展卡尔曼滤波算法的车用锂离子动力电池荷电状态估计方法，属于锂离子电池技术领域。该方法首先建立锂离子电池的二阶RC等效电路模型，并利用泰勒展开进行线性化处理。接着，采用向日葵优化算法搜寻最优噪声协方...; 朱广曜胡明辉陈爽肖宗鑫金国庆吴诗宇

基于扩展卡尔曼滤波的纵移装置俯仰位姿估计: 2025年; 由于施工墙面的粗糙度和垂直度问题,激光传感器在调整智能建筑抹灰机器人纵移装置与墙面平行度时受到较大影响。为了提高抹灰机器人纵移装置调整的精确度,提出了一种基于扩展卡尔曼滤波(EKF)的纵移装置俯仰位姿估计方法。首先,结合纵移装置的结构特点和激光传感器及推杆的布局位置,确定了系统的运动模型和状态变量。然后,将激光传感器和推杆编码器的数据作为观测量;纵移装置相对于墙面的夹角作为状态变量。通过运用EKF算法,对传感器和编码器的数据进行融合,估算出纵移装置相对于墙面的俯仰位姿,这样可以显著提高抹灰机器人纵移装置的调整精度,并提高喷抹质量。仿真和现场样机实验证明了上述方法的有效性。; 陈谨谢良喜谢良喜丁勇辉; 关键词：激光测距扩展卡尔曼滤波

基于误差状态扩展卡尔曼滤波的GNSS/INS组合导航机载车载船载数据集: 2025年; 针对直接采用扩展卡尔曼滤波(extended Kalman filter,EKF)可能导致精度损失以及出现万向节死锁的情况,本文采用具有良好线性特性的基于误差状态扩展卡尔曼滤波(error state Kalman filter,ESKF)的方法进行GNSS与惯性导航系统(inertial navigation system,INS)组合导航解算,并将解算结果与高精度解算软件Inertial Explorer(IE)进行对比分析.为了验证方法的有效性,制作并公开了3组组合导航数据集,分别为车载、机载以及船载数据.该数据集的INS设备均采用霍尼韦尔的HG4930,GNSS数据的采样频率分别有车载的5 Hz和机载的1 Hz以及船载的10 Hz.本文将基于ESKF方法在公开的数据集上进行实验,并与IE软件得到的结果进行对比与分析.; 尹智慧党龙飞魏峥嵘王胜利

基于主动波导不变量分布的改进扩展卡尔曼滤波跟踪方法: 2025年; 在复杂的海洋环境中,目标的可知信息受环境噪声、混响等的干扰严重,导致目标跟踪效果较差,而从这些干扰中提取目标的可利用特征及其困难。该文将目标与环境的耦合特征融入目标跟踪算法中,提出了一种基于主动波导不变量分布的改进扩展卡尔曼滤波跟踪方法。首先基于浅海波导中目标散射特性基本理论,推导了收发分置条件下的主动波导不变量表征的数学模型,获得了距离、频率以及主动波导不变量分布的约束关系;然后将该约束加入到扩展卡尔曼滤波的状态向量中,通过增加新的约束来提高目标运动模型与真实目标运动轨迹的契合度进而提高目标跟踪的精度;最后通过仿真实验和实测数据验证了该方法的跟踪性能,结果显示:该方法较常规扩展卡尔曼滤波跟踪方法能够更好地提高目标跟踪精度,仿真中结果的优化率约能达到50%,实测数据处理结果的优化率约在60%左右。; 孙同晶朱庆煜王治撰; 关键词：扩展卡尔曼滤波浅海波导

基于多层迭代扩展卡尔曼滤波的激光雷达位姿估计方法: 一种基于多层迭代扩展卡尔曼滤波的激光雷达位姿估计方法，属于雷达导航技术领域。本发明针对现有激光雷达位姿估计方法中运算效率低，并且估计精度差的问题。包括：根据状态值x<Sub>k‑1</Sub>和协方差矩阵P<Sub>k‑...; 谢涛孙祺淏赵立军李瑞峰

一种新型自适应扩展卡尔曼滤波的锂电池SOC估计方法: 本发明明涉及锂电池参数估计相关技术领域，具体涉及一种新型自适应扩展卡尔曼滤波的锂电池SOC估计方法，包括以下步骤：系统建模；算法在迭代过程中，首先要对系统状态量和误差协方差矩阵进行初始化；通过k‑1时刻的估计值更新k时刻...; 张欣许琴孟浩杰徐寅飞王万亭

基于改进扩展卡尔曼滤波算法的无人艇MMG模型参数辨识: 2025年; [目的]为了构建喷水推进无人艇准确的船舶操纵分离型数学模型(MMG),利用传统扩展卡尔曼滤波算法(EKF)和改进EKF算法并结合实艇数据进行参数辨识。[方法]首先,为了充分利用隐藏在历史数据中的有效信息,以传统EKF算法为基础,提出融合多新息理论和动态遗忘因子的改进EKF算法。然后,基于实艇数据,对MMG模型中的未知参数进行辨识。最后,将辨识得到的参数值代入建立的MMG模型中,输入与实艇数据相同的舵角和主机转速,通过仿真得到艏向角、纵向速度、横向速度、艏向角速度和位置信息数据,并进行对比分析。[结果]结果表明,相比于传统EKF算法,改进EKF算法各项数据的均方根误差指标和对称平均绝对百分比误差指标都更接近于0,其中均方根误差指标最高降低了20.02%,对称平均绝对百分比误差指标最高降低了26.84%。[结论]提出的改进EKF算法具有更高的辨识精度,所建立的无人艇MMG模型具有较高的准确性。; 孙蓬勃董早鹏刘伟盛金亮李志豪; 关键词：无人艇参数辨识扩展卡尔曼滤波

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