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uKF

  • 目標(biāo)跟蹤算法

    各種目標(biāo)跟蹤算法,有ekf, uKF,pf等,內(nèi)容詳盡,資料全面,附有文檔說(shuō)明

    標(biāo)簽: ekf uKF pf maltlab實(shí)現(xiàn)

    上傳時(shí)間: 2020-03-02

    上傳用戶:peak9527

  • 同源多傳感器加權(quán)數(shù)據(jù)融合算法的研究

    在工業(yè)應(yīng)用中常用一組傳感器對(duì)問(wèn)一個(gè)被測(cè)量目標(biāo)在一個(gè)過(guò)程的不同位置進(jìn)行測(cè)量,然而由于每個(gè)傳感器位于過(guò)程的不同位置,它們將不問(wèn)程度的受到嗓聲的干擾,為了從被嗓聲干擾的多傳感器測(cè)量值中獲得更準(zhǔn)確的測(cè)量結(jié)果,霱要進(jìn)“步研究多傳感器的融合理論多傳感器數(shù)據(jù)融合系統(tǒng)的關(guān)鍵在于如何充分利用各個(gè)傳感器的信息,得到對(duì)被測(cè)參數(shù)的最優(yōu)估計(jì),本文主要研究了以加權(quán)的方式進(jìn)行多傳感器數(shù)據(jù)融合的方法,即研究如何對(duì)每個(gè)傳感器進(jìn)行加權(quán),從而得到對(duì)被測(cè)參數(shù)最優(yōu)佑計(jì)的方法為此本文在介紹了多傳感器數(shù)據(jù)融合技術(shù)的基礎(chǔ)上,首先研究了基于奇異值分解的數(shù)據(jù)融合算法,通過(guò)對(duì)傳感器測(cè)量值構(gòu)成的矩陣進(jìn)行奇異值分解,利用每個(gè)傳感器測(cè)量值所對(duì)應(yīng)的奇異值,可以估計(jì)出對(duì)每個(gè)傳感器權(quán)值的最優(yōu)估計(jì),從而在不要任何先驗(yàn)知識(shí)的條件下,可僅由多傳感器的測(cè)量值,利用提出的算法得到在最小均方誤差意義下的被測(cè)參數(shù)的最優(yōu)估計(jì),此外,在許多工業(yè)過(guò)程中,人們利用多傳感器測(cè)量同一過(guò)程參數(shù)以控制該參數(shù)在過(guò)程中的不同位置能根據(jù)需要進(jìn)行合理分布,此時(shí)人們希望利用多傳感器融合的測(cè)量結(jié)果,對(duì)每一個(gè)傳感器的測(cè)量數(shù)據(jù)進(jìn)行重建,以獲得對(duì)每一個(gè)傳感器的測(cè)量結(jié)果進(jìn)行更為準(zhǔn)確的估計(jì)。為此,本文進(jìn)一步研究了基于小波降噪和數(shù)據(jù)融合的傳感器數(shù)據(jù)重建算法,仿真和實(shí)驗(yàn)結(jié)果都說(shuō)明提出算法是有效的,最后,研究了非線性動(dòng)態(tài)系統(tǒng)的狀態(tài)融合問(wèn)題,研究了加權(quán)無(wú)氣味卡爾曼濾波(uKF)方法,研究表明無(wú)氣味卡爾曼波波能克服了擴(kuò)展卡爾曼濾波(EKF)在狀態(tài)融合估計(jì)中的不足,可以得到了更準(zhǔn)確的狀態(tài)融合估計(jì)結(jié)關(guān)鍵詞多傳感器系統(tǒng),數(shù)據(jù)融合,奇異值分解,uKF

    標(biāo)簽: 傳感器 數(shù)據(jù)融合

    上傳時(shí)間: 2022-03-16

    上傳用戶:aben

  • 基于無(wú)跡卡爾曼濾波算法的鋰電池SOC估計(jì)

    應(yīng)用無(wú)跡卡爾曼濾波算法(uKF)進(jìn)行鋰電池的SOC估計(jì),采用Thevenin二階RC等效電路模型,對(duì)HPPC電池脈沖充放電實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行Matlab處理,得到較為準(zhǔn)確的模型.通過(guò)在Matlab中編寫(xiě)算法程序,對(duì)不同工況的估計(jì)值與實(shí)際值進(jìn)行誤差估算及對(duì)比分析,通過(guò)此算法進(jìn)行SOC估計(jì),得到該算法可有效降低系統(tǒng)誤差并糾正SOC的初值偏差.The non trace Calman filter (uKF) is applied to the SOC estimation of lithium battery. The Thevenin two order RC equivalent circuit model is used to process the HPPC battery pulse charge discharge experimental data by Matlab processing, and a more accurate model is obtained. By writing algorithm program in Matlab, the error estimation and comparison analysis of the estimated value and actual value of different states are carried out, and the SOC estimation is carried out by this algorithm. The algorithm can effectively reduce the system error and correct the initial value deviation of the SOC.

    標(biāo)簽: 卡爾曼濾波

    上傳時(shí)間: 2022-05-03

    上傳用戶:默默

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