提出了一种鲁棒化的基于变分贝叶斯的自适应卡尔曼滤波算法.该算法采用具有重尾特性的学生分布取代高斯分布来描述量测模型，减弱系统对于野值的敏感性；再利用变分贝叶斯方法对修正后的模型的时变参数进行逼近推断，在递推地估计状态的同时还能对变化的噪声方差进行跟踪，并更新引入的自由度参数，从而在自适应滤波的同时增强了鲁棒性.仿真实验证明了在野值存在且噪声变化的观测下该算法的自适应与鲁棒性.
2021-10-09 08:46:54
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为了消弱由测量噪声的变化对导航估计的影响，本文提出了一种自适应滤波法。该算法利用阈值自动选择开窗窗口的长度调节自适应因子，以此调整扩展卡尔曼滤波法（EKF）与无迹卡尔曼滤波法（UKF）中的滤波增益，进而合理利用测量信息，由此分别形成AEKF与AUKF算法。将两种方法分别应用于全球导航系统（GPS）和航位推算（DR）紧组合导航系统中，仿真结果证明了与UKF相比，可以有效地避免滤波发散。
2021-09-26 16:32:46
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采用自适应卡尔曼滤波方法，基于锂离子动力电池的等效电路模型，在未知干扰噪声环境下，在线估计电动汽车锂离子动力电池荷电状态(SOC)。
2021-09-25 16:42:23
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提出一种基于变分贝叶斯(VB)的自适应卡尔曼滤波器(VBAKF)，用于处理过程和测量噪声协方差矩阵不准确的线性高斯状态空间模型。
2021-08-21 09:42:31
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自适应卡尔曼滤波 Adaptive Kalman Filter，是指在利用测量数据进行滤波的同时，不断地由滤波本身去判断系统的动态是否有变化，对模型参数和噪声统计特性进行估计和修正，以改进滤波设计、缩小滤波的实际误差。此种滤波方法将系统辨识与滤波估计有机地结合为一体。
2021-08-05 17:21:49
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卡尔曼滤波作为一种动态数据处理方法已广泛应用于变形监测数据处理中,而自适应卡尔曼滤波能更好地解决滤波发散的问题。本文利用已有的多次沉降监测数据,通过MATLAB编程实现,建立模型,模拟建(构)筑物沉降的变化规律,为建(构)筑的安全提供可靠的分析数据。
2021-06-21 18:08:48
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改进的自适应卡尔曼滤波算法 已经在F1板子上实现 与原卡尔曼算法进行对比 MATLAB工程在压缩文件里 F103使用 使用内部自带ADC
2019-12-21 22:12:08
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