针对量测噪声模型为非高斯L´evy 噪声, 研究离散线性随机分数阶系统的卡尔曼滤波设计问题. 通过剔除极大值的方法得到近似高斯白噪声的L´evy 噪声, 基于最小二乘原理, 提出一种考虑非高斯L´evy 量测噪声下的改进分数阶卡尔曼滤波算法. 与传统的分数阶卡尔曼滤波相比, 改进的分数阶卡尔曼滤波对非高斯L´evy 噪声具有更好的滤波效果. 最后, 通过模拟仿真验证了所提出算法的正确性和有效性.

RFID技术是确定对象位置的重要技术之一。 相对于RSSI振幅的校准曲线计算距离。 这项研究的目的是确定室内环境中移动物体的2D位置。 这项工作的重要性在于表明，与传统的KNN方法相比，使用人工神经网络加卡尔曼滤波进行定位更为准确。 建立室内无线传感网络，该网络具有战略性地定位的RFID发射器节点和带有RFID接收器节点的移动对象。 生成指纹图并部署K最近邻算法（KNN）以计算对象位置。 部署指纹坐标和在这些坐标处接收到的RSS值以建立人工神经网络（ANN）。 该网络用于通过使用在这些位置接收的RSS值来确定未知对象的位置。 发现使用ANN技术比KNN技术具有更好的对象定位精度。 使用ANN技术确定的对象坐标经过卡尔曼滤波。 结果表明，采用ANN + Kalman滤波，可以提高定位精度，并减少46％的定位误差。

永磁同步电机PMSM负载状态估计与仿真研究：基于龙伯格观测器与卡尔曼滤波器的矢量控制坐标变换方法及其英文复现报告，结合多种电机仿真与并网技术，涵盖参数优化与并网模型研究。,永磁同步电机PMSM负载状态估计（龙伯格观测器，各种卡尔曼滤波器）矢量控制，坐标变，英文复现，含中文报告，可作为结课作业。 仿真原理图结果对比完全一致。 另外含有各种不同电机仿真包含说明文档（异步电机矢量控制PWM，SVPWM） 光伏并网最大功率跟踪MPPT 遗传算法GA、粒子群PSO、ShenJ网络优化PID参数；模糊PID； 矢量控制人工ShenJ网络ANN双馈风机并网模型，定子侧，电网侧控制，双馈风机并网储能系统以支持一次频率，含有对应的英文文献。 ,关键词： 1. 永磁同步电机PMSM负载状态估计 2. 龙伯格观测器 3. 卡尔曼滤波器 4. 矢量控制 5. 坐标变换 6. 英文复现 7. 中文报告 8. 仿真原理图 9. 电机仿真说明文档 10. 光伏并网 11. MPPT（最大功率跟踪） 12. 遗传算法GA 13. 粒子群PSO 14. ShenJ网络优化PID参数 15. 模糊PID 16. 矢量控

激光雷达和毫米波雷达数据融合基于无迹卡尔曼滤波算法c++工程项目 SensorFusion-UKF 激光雷达和毫米波雷达数据融合基于无迹卡尔曼滤波算法c++工程项目 基于无迹卡尔曼滤波，改成ROS协议下的 #你需要配置ROS环境以及C++编译 Unscented Kalman Filter Project Starter Code Self-Driving Car Engineer Nanodegree Program Dependencies cmake >= v3.5 make >= v4.1 gcc/g++ >= v5.4 Basic Build Instructions Clone this repo. Make a build directory: mkdir build && cd build Compile: cmake .. && make Run it: ./UnscentedKF path/to/input.txt path/to/output.txt. You can find some sample inputs in 'data/'. e

MPU6050模块是InvenSense公司推出的一款集成6自由度惯性测量单元（IMU），包含3轴加速度计和3轴陀螺仪。这个模块在物联网、无人机、机器人以及各种需要姿态检测的项目中广泛应用。卡尔曼滤波（Kalman Filter）是一种优化数据融合的算法，用于处理传感器数据中的噪声，提高测量精度。 MPU6050与Arduino的结合使用，可以实现精确的运动追踪和姿态估计。Arduino是一款开源电子原型平台，支持各种硬件扩展，方便开发者进行快速原型设计。通过Arduino IDE，我们可以编写控制MPU6050的代码，获取并处理其输出的加速度和角速度数据。 在提供的压缩包中，"串口MPU6050卡尔曼滤波6轴9轴资料汇总"可能包含了以下内容： 1. **源码**：这通常包括Arduino的C++代码，用于配置和读取MPU6050的数据，以及实现卡尔曼滤波器的算法。卡尔曼滤波器的代码会接收原始数据，通过一系列数学运算去除噪声，输出更准确的加速度和角速度值。 2. **上位机示例**：可能是一个桌面应用程序或网页应用，用于通过串口通信与Arduino交互，接收并显示MPU6050的数据。这种可视化工具有助于开发者理解传感器的实时性能，并对滤波效果进行评估。 3. **6轴和9轴资料**：MPU6050本身只能提供6轴数据（3轴加速度和3轴角速度）。9轴通常是指添加了一个磁力计（3轴），提供磁场方向信息，用于实现更全面的姿势估计。这部分资料可能包含了如何集成外部磁力计并与MPU6050协同工作的教程或代码。 4. **理论知识**：除了代码，资料包可能还包括关于卡尔曼滤波的基本原理、如何设置MPU6050的寄存器、以及如何解析和处理传感器数据等文档，帮助初学者理解整个系统的工作流程。 使用这些资源，你可以学习如何设置和控制MPU6050，以及如何利用卡尔曼滤波提升传感器数据的可靠性。在实际应用中，这可以帮助你构建更稳定、准确的运动控制系统，例如在无人机的飞行控制、机器人导航或VR设备中。同时，理解和掌握卡尔曼滤波对于任何涉及到传感器数据处理的项目都是极其有价值的技能。

卡尔曼滤波系列算法在轨迹跟踪与GPS数据处理中的应用：野值剔除与状态估计预测,卡尔曼滤波做轨迹跟踪 鲁棒卡尔曼滤波做野值剔除后的预测 扩展卡尔曼滤波对GPS数据进行状态估计滤波 ,核心关键词：卡尔曼滤波; 轨迹跟踪; 野值剔除预测; GPS数据状态估计滤波。,卡尔曼滤波技术：轨迹跟踪、野值剔除预测与GPS状态估计滤波 卡尔曼滤波技术是现代控制理论中一种非常重要的算法，特别是在处理线性动态系统的状态估计问题上显示出其独到的优越性。在轨迹跟踪和GPS数据处理领域，卡尔曼滤波技术的应用尤为广泛，它能够有效地结合系统模型和观测数据，进行状态估计和预测。在轨迹跟踪中，卡尔曼滤波可以对目标的运动状态进行实时跟踪，并预测其未来的位置，这对于自动驾驶、机器人导航以及各种监测系统来说具有重大的意义。 随着技术的发展，传统的一维卡尔曼滤波算法已不能满足所有场景的需求，因此出现了鲁棒卡尔曼滤波和扩展卡尔曼滤波。鲁棒卡尔曼滤波对系统模型的不准确性或者环境噪声的不确定性具有更强的适应性，它能够剔除数据中的野值，保证状态估计的准确性。而扩展卡尔曼滤波（EKF）则是针对非线性系统状态估计而设计的，它通过线性化非线性系统模型的方式，使得卡尔曼滤波的框架能够应用于更广泛的场合，比如GPS数据的滤波处理。 在实际应用中，卡尔曼滤波算法通常需要依赖于对系统的精确建模，包括系统动态模型和观测模型。系统动态模型描述了系统状态如何随时间演变，而观测模型则描述了系统状态和观测值之间的关系。卡尔曼滤波通过不断迭代执行两个主要步骤：预测和更新，来实现最优的状态估计。在预测步骤中，算法使用系统动态模型来预测下一时刻的状态，而在更新步骤中，算法结合新的观测数据来校正预测值，从而获得更准确的估计。 在处理GPS数据时，卡尔曼滤波技术同样发挥着至关重要的作用。由于GPS信号易受多路径效应、大气延迟等因素的影响，接收到的GPS数据往往包含有较大的误差。利用扩展卡尔曼滤波技术，可以对这些误差进行有效的估计和校正，从而提高GPS定位的精度。这对于车辆导航、航空运输、测绘和各种地理信息系统来说是至关重要的。 除了在轨迹跟踪和GPS数据处理中的应用，卡尔曼滤波技术还被广泛应用于信号处理、经济学、通信系统以及生物医学工程等多个领域。随着科技的进步和算法的不断改进，未来卡尔曼滤波技术有望在更多的领域和更复杂的系统中发挥其独特的作用。 卡尔曼滤波技术以其强大的预测和估计能力，在轨迹跟踪、GPS数据处理等众多领域内都发挥着不可替代的作用。随着算法的不断发展和完善，卡尔曼滤波技术将继续扩展其应用范围，为科技的进步提供有力的支撑。

内容概要：本文详细介绍了利用自适应遗忘因子递推最小二乘法(AFFRLS)和扩展卡尔曼滤波(EKF)进行锂电池参数和荷电状态(SOC)联合估计的方法。首先介绍了一阶RC模型作为电池的等效电路模型，接着阐述了AFFRLS中自适应遗忘因子的作用以及其实现细节，然后讲解了EKF在非线性环境下的应用，特别是在SOC估计中的具体步骤。最后讨论了两种算法的联合使用策略，包括参数和状态的双时间尺度更新机制，并提供了具体的MATLAB代码实现。 适合人群：从事电池管理系统的研发人员、对电池状态估计感兴趣的科研工作者和技术爱好者。 使用场景及目标：适用于需要精确估计锂电池参数和SOC的应用场合，如电动汽车、储能系统等。主要目标是提高SOC估计的准确性，减少误差，确保电池的安全性和可靠性。 其他说明：文中提到多个注意事项，如OCV-SOC曲线的构建、初始参数的选择、协方差矩阵的初始化等。此外，还提供了一些调参经验和常见问题的解决方案，帮助读者更好地理解和应用这些算法。

基于容积卡尔曼滤波(CubatureKalmam Filter, CKF)的车辆状态观测器 Carsim与Simulink联合 可生成C代码 ?CKF算法使用子函数形式编程，在定义好状态方程和观测方程的前提下，可以方便的进行二次开发 可估计车辆纵向车速，质心侧偏角（或侧向车速，默认发质心侧偏角），横摆角速度和四个车轮侧向力(效果见图) Carsim2018 兼容Carsim2019 带有详细注释和说明文档 Carsim与Simulink联合估计难度与单纯的Simulink模型估计难度不同 用Carsim做状态估计的难度在于carsim的车辆模型完全是黑箱状态，为了获得较好的估计结果需要不断的调整车辆模型参数 估计的参数较多也增加了估计难度，比如估计侧向车速需要用到轮胎侧向力，但轮胎侧向力也是需要通过估计获得的，这样就会存在误差的累积，因此估计的参数越多难度越大

基于扩展卡尔曼滤波的永磁同步电机直接转矩控制仿真模型研究与应用,基于扩展卡尔曼滤波的永磁同步电机直接转矩控制仿真模型研究及实现,基于扩展卡尔曼滤波的永磁同步电机直接转矩控制仿真模型 可正常运行 ,基于扩展卡尔曼滤波; 永磁同步电机; 直接转矩控制; 仿真模型; 正常运行,扩展卡尔曼滤波驱动的永磁同步电机直接转矩控制仿真模型：稳定运行 在电力传动系统中，永磁同步电机（PMSM）因其高效、高精度和良好的稳定性而被广泛应用。直接转矩控制（DTC）作为一种先进的电机控制策略，能够实现电机转矩的快速响应和精确控制。然而，传统的DTC策略在存在参数不确定性和外部干扰时，可能会导致控制性能下降。为了解决这一问题，扩展卡尔曼滤波（EKF）被引入到PMSM的DTC系统中，用以提高系统的鲁棒性和控制精度。 扩展卡尔曼滤波是一种非线性状态估计技术，它通过建立系统的动态模型，并结合实时的观测数据，对系统的状态进行估计和预测。在PMSM的DTC系统中，EKF可以有效地估计电机的磁链和转矩，从而对电机的运行状态进行准确的控制。通过EKF的滤波作用，可以减少测量噪声和模型误差对系统性能的影响，提高控制策略的稳定性和准确性。 仿真模型是研究和验证控制策略的重要手段。通过构建基于扩展卡尔曼滤波的永磁同步电机直接转矩控制仿真模型，研究人员可以在计算机上模拟电机的实际运行情况，对控制策略进行测试和优化。这些仿真模型通常需要包括电机的电磁模型、机械模型以及控制算法模型，以确保能够全面反映电机控制过程中的各种因素。 在实施仿真模型的过程中，需要考虑诸如电机参数、控制算法参数、负载特性以及环境因素等多种因素的影响。仿真结果的准确性与这些参数的设定密切相关。因此，在仿真之前，需要对电机的实际参数进行精确测量，并在模型中进行相应的设置。此外，控制算法的编程实现也是仿真模型能否成功运行的关键。 针对给定的文件信息，可以归纳出以下几点知识： 1. 扩展卡尔曼滤波（EKF）技术在永磁同步电机（PMSM）控制中的应用，能够显著提升系统的鲁棒性和控制精度。EKF在处理非线性问题时的优势，使其成为优化电机控制性能的理想选择。 2. 直接转矩控制（DTC）策略在PMSM控制中的重要性。DTC因其直接控制电机的转矩和磁链，而不依赖于电机的精确模型，因此具有快速动态响应和简单实现的优点。 3. 仿真模型在电机控制策略研究中的核心地位。通过仿真模型，研究人员可以在不受实际物理条件限制的情况下，对控制策略进行全面的测试和评估。 4. 仿真模型的实现需要注意参数的准确性。无论是电机的物理参数、控制算法参数还是环境因素，都应当尽可能地接近真实情况，以保证仿真结果的可靠性。 5. 文件名称列表中所包含的各种文件格式，如.doc、.html、.txt和.jpg等，反映出研究文档的多方面内容，包括研究论文、网页内容和图像资料，以及可能的实验数据记录。 6. 标签“哈希算法”虽然与主要研究内容不直接相关，但它可能是研究过程中的辅助工具或用于某些特定功能的实现，如数据加密、安全校验等。 根据上述知识，可以得出结论，本研究的主要贡献在于将扩展卡尔曼滤波技术与直接转矩控制相结合，应用于永磁同步电机的仿真模型中，旨在提高电机控制系统的性能和稳定性。通过建立精确的仿真模型，并在模型中实施优化的控制策略，研究人员能够有效验证其控制方法的有效性，并为进一步的理论研究和工程实践提供了有力的工具。

卡尔曼滤波是一种在存在不确定性的情况下估计和预测系统状态的强力工具，在目标跟踪、导航和控制等领域作为基础组件被广泛使用。卡尔曼滤波算法虽然概念简单，但是许多关于这一主题的资源需要深厚的数学背景，并且常常缺少实际例子和图解，这使得该算法比必要的更加复杂。因此，Alex Becker在2017年创建了一个基于数值示例和直观解释的在线教程，以使这一主题更加易于接近和理解。该教程提供了涵盖一维和多维卡尔曼滤波器的入门级材料。随着时间的推移，他收到了许多请求，希望加入更多高级主题，如非线性卡尔曼滤波器（扩展卡尔曼滤波器和无迹卡尔曼滤波器）、传感器融合和实际实施指南。Alex Becker根据在线教程中的材料，编著了《Kalman Filter from the Ground Up》这本书。 《Kalman Filter from the Ground Up》这本书是卡尔曼滤波领域的一本自学资料。首先版发布于2023年5月，随后在5月和6月进行了少量的打字错误更正。该书的版权归属于作者Alex Becker，书号为ISBN 978-965-598-439-2。本书的目标是为那些希望掌握卡尔曼滤波器基础和高级应用的人提供一本实用的教材。Alex Becker在书中阐述了卡尔曼滤波的理论基础，并通过大量实例向读者展示了如何在不同场合应用这些理论。书中的第一部分介绍了卡尔曼滤波算法的基础知识，包括其数学原理和简单的应用实例。接着，作者在后续章节中逐步引入了扩展卡尔曼滤波器和无迹卡尔曼滤波器等非线性处理方法，这些内容对读者掌握现代滤波技术至关重要。此外，书中还包含传感器融合技术的介绍，这通常在多个传感器数据需要融合处理的场合下非常有用。作者还提供了关于如何在实际项目中实施卡尔曼滤波器的实践指南，这些指南对于将理论应用到实际问题中具有重要的参考价值。 本书的出版，为工程师和技术人员提供了一套完整的卡尔曼滤波学习资料。这些资料不仅限于理论的阐述，更通过实例和实践指南，帮助读者理解如何在现实世界的问题中应用卡尔曼滤波技术。读者可以通过学习本书，建立起扎实的卡尔曼滤波理论基础，并能够运用这些知识解决实际问题。 卡尔曼滤波算法的重要性在于其在控制系统中预测和估计状态的能力。这种算法在处理具有随机噪声的动态系统时尤为有效，因为其能够从不完整的或有噪声的测量中，估计出系统的最可能状态。通过这种方式，卡尔曼滤波器广泛应用于机器人学、卫星导航、计算机视觉、经济学和信号处理等领域。尽管本书着重于基本理论和算法，但它的实用性和易于理解的特点使得其成为工程实践者的重要参考书籍。 另外，作者在版权部分明确指出，未经事先书面许可，任何部分均不得复制、存储于检索系统，或以任何形式或任何手段传输。这一声明强调了对作者知识产权的尊重，并要求使用本书内容时需遵守相关法律规定。 《Kalman Filter from the Ground Up》是一本适合对卡尔曼滤波感兴趣的读者从基础到进阶知识进行全面学习的资源。无论是学生、工程师还是研究人员，都可以通过这本书深入学习并掌握卡尔曼滤波的核心理论与应用技巧。