在本文中，我们描述了代表霍乱动力学的两个不同的随机微分方程。 通过将随机性引入随机性建模中的一种标准技术-参数摄动技术，将随机性引入确定性模型中，从而编制出第一条随机微分方程；并使用转移概率来编制第二条随机微分方程。 我们使用合适的Lyapunov函数和Itô公式分析随机模型。 我们陈述并证明了整体存在的条件，正解的唯一性，随机有界性，概率的整体稳定性，矩指数稳定性和几乎确定的收敛性。 我们还使用Euler-Maruyama方案进行了数值模拟，以模拟随机微分方程的样本路径。 我们的结果表明，样本路径是连续的，但不可区分（维纳过程的一个属性）。 此外，我们比较了确定性模型和随机模型的数值模拟结果。 我们发现，SIsIaR-B随机微分方程模型的样本路径在SIsIaR-B常微分方程模型的解内波动。 此外，我们使用扩展的卡尔曼滤波器来估计模型区室（状态），我们发现状态估计值适合测量结果。 还讨论了用于估计模型参数的最大似然估计方法。

数据融合matlab代码扩展卡尔曼滤波器 在这个项目中，我用C ++语言实现了扩展卡尔曼滤波器。 Udacity提供的模拟器会生成嘈杂的LIDAR和RADAR测量对象的位置和速度测量结果，并使用我的EKF实现，我对LIDAR和RADAR数据进行了传感器融合，以预测对象的位置和速度。 这是显示的EKF地图： 该项目涉及Term 2 Simulator，可以下载 该存储库包含两个文件，可用于为Linux或Mac系统设置和安装。 对于Windows，您可以使用Docker，VMware或什至安装uWebSocketIO。 请参阅EKF项目课程中教室中的uWebSocketIO入门指南页面，以获取所需的版本和安装脚本。 一旦完成uWebSocketIO的安装，就可以通过从项目顶部目录执行以下操作来构建和运行主程序。 mkdir构建 光盘制作 cmake .. 制作 ./扩展KF 可以在此项目的课堂课程中找到设置环境的提示。 请注意，完成该项目所需编写的程序是src / FusionEKF.cpp，src / FusionEKF.h，kalman_filter.cpp，kalman_filter

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这是自动驾驶汽车绕固定点进行恒定半径转弯的 EKF。 车辆加速度项是非线性的并且被AWGN破坏。车辆观测模型在距离和方位角上是非线性的。 观察结果被乘法非高斯噪声项破坏。 此 EKF 是为检测和估计类期中构建的（请参阅随附的 PDF 文件）。 目的是表明如果噪声项是非高斯项并乘法进入观测模型，则 EKF 可能不是无偏估计量。 在这些条件下，合适的替代品是 UKF 和 PF 的任何变体。 执行了一组 MC 模拟以显示 EKF 对 IC 对此问题的敏感性，并表明它不是无偏估计器（不包括 MC 代码）。

图 8.8 编译和链接过程 在工程 ledcircle 所在的目录下，会生成一个名为：工程名_data 目录，在本例中就是 ledcircle_data 目录，在这个目录下不同类别的目标对应不同的目录。在本例中由于我们使用的是 DebugRe 目标， 所以生成的 终文件都应该在该目录下。进入到 DebugRel 目录中去，读者会看到 make 后生成的映 像文件和二进制文件，映像文件用于调试，二进制文件可以烧写到 S3C4510B 的 Flash 中运行。 8.2.3 使用命令行工具编译应用程序 如果用户开发的工程比较简单，或者只是想用到 ADS 提供的各种工具，但是并不想在 CodeWarrior IDE 中进行开发。在这种情况下，再为读者介绍一种不在 CodeWarrior IDE 集成开发环 境下，开发用户应用程序的方法，当然前提是用户必须安装了 ADS 软件，因为在编译链接的过程 中要用到 ADS 提供的各种命令工具。 这种方法对于开发包含较少源代码的工程是比较实用的。 首先用户可以用任何编辑软件(比如 UltraEdit)编写 8.2.1 中所提到的两个源文件 Init.s 和 main.c。 接下了，可以利用在第 7 章中介绍的 makefile 的知识，编写自己的 makefile 文件。对于本例，编写 的 makefile 文件(假设该 makefile 文件保存为 ads_mk.mk)如下： PAT = e:/arm/adsv1_2/bin CC = $(PAT)/armcc LD = $(PAT)/armlink OBJTOOL = $(PAT)/fromelf RM = $(PAT)/rm -f AS = $(PAT)/armasm -keep -g ASFILE = e:/arm_xyexp/Init.s CFLAGS = -g -O1 -Wa -DNO_UNDERSCORES=1 MODEL = main SRC = $(MODEL).c OBJS = $(MODEL).o all: $(MODEL).axf $(MODEL).bin clean %.axf:$(OBJS) Init.o

【数据融合】基于扩展卡尔曼滤波器实现三维数据融合matlab源码.md

在蜂窝网无线定位中,到达时间(TOA)或到达时间差(TDOA)中的非视距(NLOS)误差会导致移动台的位置估计出现较大偏差。为了减轻NLOS误差的影响,提出了一种基于扩展卡尔曼滤波(EKF)的非视距误差消除算法。算法通过引入一个NLOS转换因子改进EKF的迭代过程,消除NLOS误差对定位估计的影响。计算机仿真结果表明,在NLOS环境下定位精度的提高是显著的。

状态空间模型是非线性的，并与电流测量值一起输入到函数中。 该函数执行扩展卡尔曼滤波器更新并返回估计的下一状态和误差协方差

非线性系统的 EKF 的 Simulink 实现（Lorenz Attractor）