由于矿井下巷道空间有限且存在弯曲,因此通信传播大多为非视距(NLOS)传播环境。传统的基于距离的无线传感网络定位技术易产生较大误差,从而导致定位精度不高。超宽带(UWB)信号具有穿透能力强、抗多径能力强的特点,能够提供较高的定位精度,因此成为NLOS环境下定位的首选。针对NLOS环境下的定位精度不高的问题,在接收信号强度(RSSI)测距和三边算法联合定位的基础上,提出以联合定位得到的初始坐标做为无迹卡尔曼滤波(UKF)算法的观测值,并对UKF的测量更新方程进行修正,使该算法能适应NLOS环境下的定位跟踪。通过仿真验证并与扩展卡尔曼滤波(EKF)算法进行比较,在NLOS环境下改进的UKF定位算法,能够对目标进行实时跟踪并提高定位的精度。
2021-09-03 12:12:46
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针对利用平方根无极卡尔曼算法估算电池SOC时,因噪声协方差为常量带来的误差,在平方根无极卡尔曼滤波(SR-UKF)算法的基础,改进了算法,把每次测量的输出值残差的协方差作为噪声的协方差,得到自适应平方根无极卡尔曼滤波算法,使得噪声协方差随时间的更新而更新,解决了噪声协方差为常量带来的误差。实验表明,利用自适应平方根无极卡尔曼滤波算法对在常温下电池放电过程的SOC估计,精确度在总体上得到了提高,在电池工作区间0.2≤YSOC≤0.9内估计误差在1.5%以内。自适应平方根无极卡尔曼滤波算法对电池常温放电过程的SOC估计能满足电动汽车电池SOC估计的实际要求。
2021-08-23 11:34:36
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包含平方根容积卡尔曼滤波（CKF），无迹卡尔曼滤波（UKF），扩展卡尔曼滤波（EKF）的matlab仿真程序。
2021-08-19 08:13:50
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本文总结了线性/非线性和离散/连续卡尔曼滤波的公式，可根据所研究系统方程的形式进行相应的选择。同时，附上了将UKF应用于目标跟踪中的一个Matlab仿真程序，供更好地理解UKF。
2021-08-06 19:13:22
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变电站NLOS环境下的UKF超宽带定位改进算法变电站NLOS环境下的UKF超宽带定位改进算法变电站NLOS环境下的UKF超宽带定位改进算法变电站NLOS环境下的UKF超宽带定位改进算法变电站NLOS环境下的UKF超宽带定位改进算法变电站NLOS环境下的UKF超宽带定位改进算法变电站NLOS环境下的UKF超宽带定位改进算法变电站NLOS环境下的UKF超宽带定位改进算法变电站NLOS环境下的UKF超宽带定位改进算法
2021-07-24 22:01:57
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C++代码实现对飞机位置的滤波，状态空间有px,py,vx,vy。具体的参考我的博客：https://blog.csdn.net/O_MMMM_O/article/details/106078679
2021-07-21 16:22:30
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