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Kalman_Matlab_Kalman滤波_vehicle状态估计

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简介：
本资源提供Matlab实现的卡尔曼滤波算法，专注于车辆状态估计的应用。通过理论与实践结合，有效提升对动态系统预测和修正的理解。 基于卡尔曼滤波算法，估计直线行驶小车的状态，包括位置和速度。

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  • Kalman_Matlab_Kalman滤波_vehicle状态估计
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    本资源提供Matlab实现的卡尔曼滤波算法，专注于车辆状态估计的应用。通过理论与实践结合，有效提升对动态系统预测和修正的理解。 基于卡尔曼滤波算法，估计直线行驶小车的状态，包括位置和速度。
     
  • 无迹卡尔曼滤波_UKF_参数估计与状态估计
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    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。
     
  • Particle-filter-matlab.rar_状态估计_状态空间参数_粒子滤波_权重与粒子滤波值
    优质
    该资源包提供了基于Matlab实现粒子滤波算法的代码，适用于状态估计和状态空间参数分析。包含粒子初始化、权重计算及更新等核心功能模块。 粒子滤波的原理是首先根据系统状态向量的经验条件分布，在状态空间抽取一组随机样本集合，这些样本被称为粒子；然后依据观测值不断调整每个粒子的权重以及它们的位置；最后通过更新后的粒子信息来修正最初的估计，并得出系统的当前状态和参数。该算法适用于非线性且非高斯特性的动态系统的状态与参数估算。 在执行过程中，粒子滤波主要涉及三个步骤：采样（从不考虑观测值的状态空间生成新的样本）、权值计算（基于实际的观察数据确定每个样本的重要性）以及重抽样（减少低权重颗粒的数量，并增加那些具有较高重要性得分的数据点）。这三个过程共同构成了粒子滤波的核心算法。SIRF (Sample Importance Resampling Filter) 是一种基础性的粒子滤波技术。
     
  • xindaoguji.rar_kalman channel_xindaoguji_状态估计_卡尔曼滤波_信道估计卡尔曼
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    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_容积卡尔曼滤波_状态估计_CKF_卡尔曼滤波器
    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。
     
  • 状态估计_SIMULINK_CKF_stateestimation_vehicle_车辆状态估计
    优质
    本项目采用SIMULINK平台，运用容克卡尔曼滤波（CKF）算法进行车辆状态估计，旨在提高车辆导航与控制系统的精度和可靠性。 使用S-function搭建的车辆状态估计Simulink模型，包含EKF和CKF。
     
  • CKF3DOF_基于容积卡尔曼滤波的车辆状态参数估计_自由度_车辆状态估计
    优质
    本文提出了一种基于容积卡尔曼滤波（CKF）的算法，旨在优化车辆状态参数的估计精度。通过减少计算复杂性和提高准确性，该方法在低自由度条件下尤其有效，为车辆动态分析提供了一个强有力的工具。 三自由度车辆状态估计模块利用容积卡尔曼滤波进行状态估计。
     
  • UPF.zip_upf状态估计与无迹粒子滤波算法研究
    优质
    本研究探讨了UPF（无迹粒子滤波）在状态估计中的应用，并深入分析了无迹粒子滤波算法的优化及其实验验证。 无迹卡尔曼粒子滤波是一种有效的状态估计方法。
     
  • 基于EKF的扩展卡尔曼滤波车身状态估计
    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的扩展卡尔曼滤波车身状态估计
    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。