基于STM32F105VC芯片，设计了一款锂电池电池管理系统。该设计包括电池管理系统的硬件电路、软件程序以及SOC算法。硬件内容包括电源转换电路、拓展CAN模块、RS232模块。使用KEIL MDK软件开发电池管理系统的主控程序。SOC算法采用拓展卡尔曼滤波方法。最终的样品验证测试表明，文中设计的电池管理系统主控单元能够准确计算SOC，及时准确与整车控制器（VCU）通信。文中设计的输入电压为19~32 V，电源抗干扰能力强，可直接连接电动车电源进行供电，作为电动汽车的电池管理系统。

采用低成本传感器并借助卡尔曼滤波方法实现车辆运动状态的高精度估计。首先考虑车辆侧向运动、横摆运动以及侧倾运动，建立非线性三自由度的动力学车辆模型，通过对其线性化，实现扩展卡尔曼滤波设计，进一步针对线性化带来的截断误差问题，利用贝叶斯估计建立极大后验状态估计最小二乘表达式，通过进一步求解最终设计完成了迭代扩展卡尔曼滤波算法。 通过不同行驶条件下仿真，验证迭代扩展卡尔曼滤波过滤噪声和追踪实际值的能力。仿真结果表明: 在复杂的行驶条件下，迭代扩展卡尔曼滤波能大幅过滤噪声，并有效追踪车辆质心侧偏角和横摆角速度的实际状态。

比较了扩展卡尔曼滤波定位误差和卡尔曼定位误差的区别

TDOA/AOA定位是无线定位领域里使用得最多的一种定位体制，扩展卡尔曼滤波器是最经典的非线性滤波算法，可用于目标的定位和动态轨迹跟踪。（来自网上）

1iekf 一维的迭代扩展卡尔曼滤波算法 比较简单的算法

对于车辆轨迹的卡尔曼滤波仿真，主要是对车辆运行中x轴与y轴以及车辆转角的扩展卡尔曼滤波仿真。、 程序能够直接运行，有兴趣的小伙伴可以直接下载。

使用扩展卡尔曼滤波来进行soc估测，并且与安时积分法比较，精度较高，使用的是电池一阶模型。 The extended Kalman filter is used to estimate the battery soc, and compared with the ampere-time integration method, the battery first-order model has adjustable parameters.

扩展卡尔曼滤波(EKF)仿真演示，通过本文档的阅读可以更好的理解扩展卡尔曼滤波 扩展卡尔曼滤波(EKF)仿真演示，通过本文档的阅读可以更好的理解扩展卡尔曼滤波

EKF跟踪标量非线性系统

摘 要： 提出一种基于扩展卡尔曼滤波的 GPS 信号跟踪方法，通过扩展卡尔曼滤波器，得到基于相 干积分支路的滤波模型，有效地削弱常规 GPS 跟踪环路中的跟踪误差，增强接收机的抗干扰性能，提升 其在信号较弱位置下环路的跟踪性能，对加入惯性信息条件下惯性信息对系统所产生的影响做了相应的 分析研究。通过仿真对比结果可以知道：当处于弱信号条件时，与通常用到的 GPS 信号跟踪方式相比， 基于扩展卡尔曼滤波的信号跟踪算法可以有效提升跟踪的精度。