Advertisement

xindaoguji.rar_kalman channel_xindaoguji_状态估计_卡尔曼滤波_信道估计卡尔曼

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型:None


简介:
本资源为“xindaoguji.rar”,主要内容涉及Kalman Channel、状态估计及卡尔曼滤波技术在信道估计中的应用。包含理论分析与实践案例,适用于通信工程研究者和学生学习。 利用卡尔曼滤波器进行信道估计时,状态方程和测量方程可以分别表示为: 要求:绘制出信道均方误差随样本数增加的变化曲线,并提供相应的MATLAB程序及具体的估计过程。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • xindaoguji.rar_kalman channel_xindaoguji___
    优质
    本资源为“xindaoguji.rar”,主要内容涉及Kalman Channel、状态估计及卡尔曼滤波技术在信道估计中的应用。包含理论分析与实践案例,适用于通信工程研究者和学生学习。 利用卡尔曼滤波器进行信道估计时,状态方程和测量方程可以分别表示为: 要求:绘制出信道均方误差随样本数增加的变化曲线,并提供相应的MATLAB程序及具体的估计过程。
  • CKF_1_容积__CKF_
    优质
    简介:容积卡尔曼滤波(CKF)是一种先进的状态估计技术,基于扩展卡尔曼滤波但采用第三度矩方法提高非线性系统的精度与鲁棒性。 容积卡尔曼滤波例程包括状态更新和观测更新两个过程。
  • 25811209EKFforGPS.rar_GPS_GPS跟踪_方法
    优质
    本资源提供基于EKF(扩展卡尔曼滤波)算法的GPS状态估计程序代码,适用于进行GPS信号追踪及状态优化的学术研究与工程应用。 GPS利用卡尔曼滤波器作为跟踪环路滤波器来处理导航信号的跟踪问题。
  • 无迹_UKF_参数
    优质
    本文章介绍无迹卡尔曼滤波(UKF)在参数估计和状态估计中的应用,通过非线性系统的实例分析其优越性能。 UKF无迹卡尔曼滤波算法用于状态参数估计,并且该算法的测试是可行的。
  • 程序与Simulink_算_Simulink代码_
    优质
    本资源深入探讨了卡尔曼滤波原理及其在Simulink中的应用,提供了详细的卡尔曼滤波器设计教程和实用代码示例,适合研究者和技术爱好者学习。 卡尔曼滤波算法结合画图与Simulink工具的使用是一种非常有效的估计算法。
  • 的参数
    优质
    卡尔曼滤波是一种高效的递归算法,用于从一系列不完全及有噪声的观察数据中对系统状态进行最优预测和估计。本文主要探讨了如何利用卡尔曼滤波技术来进行有效的参数估计,在面对复杂动态系统的建模与分析时提供了一种强大的工具。 这是用Matlab编程实现的卡尔曼滤波参数估计,可以修改参数以满足不同的需求。
  • 47185014kalman.rar_QPSK__循环前缀
    优质
    本资源包提供QPSK调制下的信道估计方法,采用卡尔曼滤波技术结合循环前缀优化算法,适用于无线通信中的高效数据传输与信号处理。 利用MATLAB实现OFDM的发送与接收过程如下:发送端首先进行QPSK调制,然后执行IFFT变换,并添加循环前缀;接收端则按照相反的过程处理信号。此外,该程序还具备信道估计功能,通过最小二乘法和卡尔曼滤波器进行比较分析。
  • 电池SOC算的方法.rar_锂电池_SOC_电池算_算法
    优质
    本资源介绍了一种基于卡尔曼滤波技术的电池荷电状态(SOC)估算方法,特别适用于锂电池。通过精确建模和优化算法参数,提高电池管理系统的性能与准确性。 利用卡尔曼滤波估计锂离子电池的SOC状态可以取得很好的效果,并且误差很小。
  • 基于EKF的扩展车身
    优质
    本研究提出了一种基于扩展卡尔曼滤波(EKF)算法的车身状态估计方法,通过优化滤波过程提高车辆动态性能和稳定性分析精度。 汽车稳定性控制系统需要的部分状态信息可以直接通过车载传感器获取,而另一部分则无法直接测量。由于某些技术和成本的限制,依靠传感器直接测量来获得一些重要状态量存在较大困难,因此引入了状态估计的方法——利用估计算法实时获取车辆在行驶过程中的关键状态参数,例如车速、横摆角速度和质心侧偏角等。 本章节采用扩展卡尔曼滤波技术,并基于三自由度的汽车模型对轮边驱动电动汽车的纵向速度、横向速度以及质心侧偏角进行了估计。通过仿真测试验证了该估计算法的有效性和准确性。
  • 基于EKF的扩展车身
    优质
    本研究提出了一种利用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法对车辆动态进行精确建模和预测的方法,有效提升车身状态估计准确性。 汽车稳定性控制系统需要的状态信息一部分可通过车载传感器直接测量获得,另一部分则无法直接获取。鉴于某些技术限制及成本因素的影响,依赖于传感器来直接测量得到一些关键状态量较为困难,因此引入了状态估计方法。这种方法通过实时算法计算出车辆行驶过程中的重要参数,如车速、横摆角速度和质心侧偏角等。 本章节采用扩展卡尔曼滤波技术,并结合三自由度的汽车模型对轮边驱动电动汽车进行纵向与横向的速度以及质心侧偏角度的估计。并通过仿真测试验证了该估计算法的有效性和准确性。