TDOA/AOA定位的擴展卡爾曼濾波定位算法Matlab源碼
標簽: Matlab TDOA AOA 定位
上傳時間: 2017-07-02
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卡爾曼c語言算法代碼卡爾曼c語言算法代碼卡爾曼c語言算法代碼卡爾曼c語言算法代碼
標簽: 卡爾曼c語言代碼
上傳時間: 2016-09-16
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:介紹了擴展卡爾曼濾波算法和無跡變換(unscented transformation,UT)算法,并對擴展卡爾曼濾波算法(EKF)和無 跡卡爾曼濾波算法(UKF)進行比較,闡明了UKF優于EKF。在此基礎上,提出了一種基于Unscented變換(uT)的高斯和濾 波算法,該算法首先通過合并準則得到適當個數的混合高斯模型,逼近系統中非高斯噪聲的概率密度
標簽: transformation unscented 擴展 卡爾曼濾波
上傳時間: 2015-11-25
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永磁同步電機是同步電機的一個重要類型,其轉子一般采用稀土永磁材料做激磁磁極,與傳統同步電機相比,體積和重量大為減小,而且結構簡單,運行可靠,維護更方便。現代電氣傳動控制的發展趨勢之一是開發新的交流調速與伺服系統。無論在矢量控制還是標量控制中,轉速與位置的閉環控制都需要在電機軸上安裝一個速度傳感器,但是由于速度傳感器的引進不僅增加了成本,降低了系統可靠性,還存在安裝問題,效果并不十分理想。因此高性能無速度傳感器控制成為近年來電機研究的熱點。 本文在系統介紹卡爾曼濾波器的基礎上,將其引入到永磁同步電機無速度傳感器狀態觀測中。由于永磁同步電機是一個強耦合的多階非線性系統,本文采用了工程實際中普遍采用的泰勒展開式截斷的方法,對電機方程線性化處理,將卡爾曼濾波算法推廣至非線性系統,并加入了反映電機系統模型誤差和環境干擾的系統噪聲和測量噪聲模型,形成擴展卡爾曼濾波算法。擴展卡爾曼濾波器將電機轉子位置與轉速作為系統狀態變量進行實時估算,并將所得信息反饋到永磁同步電機控制系統中。通過仿真,與電機實際運行狀態進行比較,證明了擴展卡爾曼濾波具有良好的動態跟蹤能力和抗噪聲能力。 針對擴展卡爾曼濾波算法在無速度傳感器控制中存在的不足,本文給出了降階線性卡爾曼濾波算法。降階線性卡爾曼濾波算法重新選擇了系統狀態變量,建立新的完全線性化的系統方程,并且卡爾曼濾波算法中的系統協方差矩陣成為時不變序列,因此可以直接應用線性卡爾曼濾波算法。仿真結果證明,與擴展卡爾曼濾波算法相比,新的算法更加簡單,減輕了繁重的參數調節任務,易于數字化實現,不僅具備擴展卡爾曼濾波算法的優勢,而且在某些性能方面超越了擴展卡爾曼濾波算法。 通過分析得知,由于將系統模型不確定性與測量噪聲體現在系統方程中,因此卡爾曼濾波算法在狀態估算方面具有良好的性能。本文以降階線性卡爾曼濾波 算法為理論基礎,以永磁同步電機為對象,以數字信號處理器(DSP)為核心,設計了電機狀態觀測系統的設計方案。整個方案在不增加成本的基礎上,充分利用數字信號處理器(DSP)豐富的資源和強大的運算能力,通過檢測電機相電流,實時估算出電機轉子位置與轉速。本系統可以代替傳統速度傳感器,為電機控制系統提供轉子位置和轉速反饋信息。本文的下一步主要工作便是將此系統付諸實踐,應用于實際工程中,對卡爾曼濾波算法在永磁同步電機無速度傳感器控制方面的性能進行進一步研究。關鍵詞:永磁同步電機;無速度傳感器;卡爾曼濾波
標簽: 卡爾曼 濾波算法 永磁同步電機
上傳時間: 2013-04-24
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·摘要: 陀螺儀漂移數據經過處理后將是一組高度相關的平穩隨機時間序列.在對陀螺儀漂移數據建立時間序列AR模型的基礎上,考慮到精度與實時性的要求,采用卡爾曼濾波算法對捷聯陀螺模擬漂移數據進行了處理,并運用基于TI公司的TMS320C32型DSP對算法進行了實驗.通過實時考察實驗系統算法程序的運行情況可以看出,卡爾曼濾波算法能有效地提高陀螺精度,并且對于實時性要求高而計算量大的卡爾曼濾波算法
標簽: 320C TMS 320 C32
上傳時間: 2013-06-22
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基于遺傳算法的模糊卡爾曼濾波器
標簽: 算法 模糊 卡爾曼濾波器
上傳時間: 2013-12-28
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卡爾曼濾波算法——最優化自回歸數據處理算法
標簽: 卡爾曼 濾波算法 回歸 數據處理
上傳時間: 2015-05-05
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這是學習擴展卡爾曼濾波算法的很好的一個程序。
標簽: 擴展 卡爾曼濾波 算法 程序
上傳時間: 2015-05-08
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本文詳細介紹了卡爾曼濾波算法,并給出了一個簡單的例子,用matlab加以實現。
標簽: 詳細介紹 卡爾曼 濾波算法
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該文件是介紹卡爾曼濾波算法的,整個設計過程和思路明晰,還有例子,不可多得
標簽: 卡爾曼 濾波算法
上傳時間: 2015-06-12
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