Advertisement

卡尔曼滤波是一种用于估计动态系统状态的算法。它通过结合测量值和系统模型来不断更新状态的预测。该算法在导航、控制以及信号处理等领域有着广泛的应用。

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

简介：
本文件主要阐述卡尔曼滤波的若干算法，并且已经完成了对 51 和 STM32 的封装，这些文件可以直接集成到工程代码中进行应用。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 锂电池荷电状态估计中卡尔曼滤波算法的应用
    优质
    本文探讨了在锂电池管理系统中应用卡尔曼滤波算法进行荷电状态（SOC）估计的方法，分析其准确性与适用性。 本段落旨在研究卡尔曼滤波算法在锂电池荷电状态（SOC）估计与监测中的应用效果。通过构建Thevenin电池模型，并结合实际的恒定电流充放电实验数据，模拟了电池的工作特性。文章分别采用传统卡尔曼滤波（KF）和扩展卡尔曼滤波（EKF）两种方法对锂电池的荷电状态进行估测。 研究结果表明：基于Thevenin电池模型的KF与EKF算法均能够快速、准确地估计出锂电池的荷电状态；在初始值设定为80%时，EKF算法显示出更好的参数适应性。此外，在利用卡尔曼滤波算法对电池端电压进行估测的过程中发现，其估算结果相对于真实值存在一个大约0.05V的恒定偏差。
     
  • xindaoguji.rar_kalman channel_xindaoguji_状态估计_卡尔曼滤波_信道估计卡尔曼
    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。
     
  • 卡尔曼滤波器与多传感器状态融合估计算法
    优质
    本篇文章探讨了卡尔曼滤波器及其在多传感器环境下的应用，详细介绍了如何通过该算法实现高效的状态估计和数据融合。适合对信号处理及自动化领域感兴趣的读者阅读。 采用CarlsON最优数据融合准则，将基于Kalman滤波的多传感器状态融合估计方法应用于雷达跟踪系统。仿真实验表明，多传感器Kalman滤波状态融合估计误差小于单传感器Kalman滤波得出的状态估计误差，验证了该方法对雷达跟踪的有效性。
     
  • 电池SOC估算的卡尔曼滤波方法.rar_锂电池_SOC估计_电池状态估算_卡尔曼算法
    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。
     
  • 25811209EKFforGPS状态估计.rar_GPS卡尔曼滤波_GPS跟踪_卡尔曼方法
    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。
     
  • 基于迭代扩展卡尔曼滤波的车辆动态状态估计
    优质
    本研究提出了一种基于迭代扩展卡尔曼滤波的方法，用于精确估计车辆在复杂驾驶条件下的动态状态参数，提高行车安全和性能。 本段落提出了一种利用低成本传感器并结合卡尔曼滤波技术来实现车辆运动状态的高精度估计的方法。首先关注了车辆侧向、横摆以及侧倾三个方向上的运动，构建了一个非线性的三自由度动力学模型，并通过对其进行线性化处理后设计出了扩展卡尔曼滤波器（EKF）。针对线性化过程中可能产生的截断误差问题，采用贝叶斯估计方法建立了极大后验状态的最小二乘表达式。在此基础上进一步开发了迭代扩展卡尔曼滤波算法。 为了验证该算法在不同行驶条件下的性能表现，进行了相应的仿真测试。结果表明，在复杂的驾驶环境中，所提出的迭代EKF能够有效过滤噪声，并准确追踪车辆质心侧偏角和横摆角速度的实际状态。
     
  • 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。
     
  • MATLAB中的GPS+IMU卡尔曼滤波融合定位算法仿真，惯导用于状态预测，GPS用于滤波校正-源码
    优质
    本项目提供了基于MATLAB的GPS与IMU数据融合定位算法仿真实现，采用卡尔曼滤波技术进行姿态估计。惯性测量单元（IMU）负责连续的状态预测，而全球定位系统（GPS）则用于提供周期性的位置校正信息，确保高精度定位。项目附带源码可供学习和参考。 基于GPS+IMU的卡尔曼滤波融合定位算法仿真在MATLAB中实现，其中惯性测量单元（IMU）用于状态预测，而全球定位系统（GPS）则用来进行滤波校正。提供相关的源代码以供参考。
     
  • 基于卡尔曼滤波器的充电状态估算方法：利用EKF_SOC_Estimation函数及二阶RC模型估算电池端电压与充电状态。
    优质
    本研究提出了一种基于扩展卡尔曼滤波（EKF）和二阶RC模型的方法，通过EKF_SOC_Estimation函数精确估算电池的端电压与充电状态（SOC），提高了电池管理系统中的状态估计精度。 EKF_SOC_Estimation函数利用二阶RC等效电路模型来估算电池的端电压（Vt）和充电状态（SOC）。此功能支持使用扩展卡尔曼滤波器（EKF）或自适应扩展卡尔曼滤波器（AEKF）。用户可以选择从-20C到40C范围内进行SOC估计。该函数包含一个LA92行驶周期样本、电池参数（包括内部电阻），以及Turnigy电池的SOC-OCV曲线数据。要运行此示例，只需下载所有文件并执行main.mlx文件即可。
     
  • 在MATLAB中实现扩展卡尔曼滤波器(EKF)以估计非线性系统状态的方法
    优质
    本简介探讨了如何利用MATLAB软件来实施扩展卡尔曼滤波器（EKF），用于处理和估计复杂、非线性系统的动态状态，提供了一种有效的数据分析与预测工具。 在MATLAB中实现扩展卡尔曼滤波器（Extended Kalman Filter, EKF）通常涉及对非线性系统的状态进行估计。EKF是从标准的卡尔曼滤波器发展而来的，用于处理具有非线性动态模型或观测模型的问题。通过泰勒级数展开，可以将非线性系统近似为线性系统，从而让卡尔曼滤波技术适用于此类问题。 扩展卡尔曼滤波的主要步骤包括：初始化状态估计和误差协方差矩阵；根据非线性的状态转移方程预测下一时刻的状态；在线性化点处对这些非线性方程式进行泰勒展开以简化为线性形式；利用观测数据与雅可比矩阵更新状态的估算值。最后，通过重复执行上述步骤来迭代地改进估计结果。 以下提供了一维非线性系统中EKF算法的一个简化的MATLAB代码示例： ```matlab function [x_est, P_est] = extendedKalmanFilter(x_est, P_est, u, z, F, H, Q, R) % x_est: 当前状态的估计值 % P_est: 状态协方差矩阵，表示当前对系统不确定性的量化 % u: 控制输入信号 % z: 观测数据向量，代表从实际系统获取的数据点 % F: 非线性状态转移函数（需要进行线性化处理）的雅可比矩阵形式 % H: 测量模型的雅可比矩阵，用于描述观测值与真实状态之间的关系 % Q: 过程噪声协方差矩阵，反映系统动态变化中的不确定性 % R: 观测噪声协方差矩阵，表示测量误差的影响 % 预测步骤：更新估计的状态和误差协方差 x_pred = f(x_est, u); % 根据非线性模型预测新状态值 P_pred = F*P_est*F + Q; % 更新预测阶段的协方差矩阵 % 线性化及卡尔曼增益计算：基于当前估计点进行局部近似 K = P_pred * H / (H*P_pred*H + R); % 计算卡尔曼增益 % 更新步骤：利用观测数据修正状态和协方差矩阵 x_est = x_pred + K*(z - h(x_pred)); % 根据测量值调整估计的状态向量 P_est = (eye(size(K)) - K*H) * P_pred; % 更新误差的协方差 end ``` 请注意，上述代码中的`f()`和`h()`函数分别代表了状态转移函数及观测模型。在实际应用中，需要根据具体问题定义这些非线性关系，并计算相应的雅可比矩阵F和H来完成EKF算法的核心步骤。