煤矿工作环境复杂,对采煤机的精确定位难度较大。传统的惯导定位器定位时误差较大,且随着时间积累无法消除,影响定位精度。利用卡尔曼滤波算法对惯导定位器获得的数据进行处理,通过不断修正系统设定状态参数与实际状态参数之间的误差,实现对采煤机的精确定位。分析扩展卡尔曼算法的特点和优势,并将其应用到惯导定位器中,对采煤机进行仿真实验,对比滤波前后的系统定位精度,滤波后误差消除效果明显,值得进一步研究。
2023-02-06 15:20:04
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kalman filter 公式推导过程笔记；英文；BLUE:best&linear&unbiased&estimate.
2022-12-12 09:28:41
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Cubature 卡尔曼滤波器(CKF) 在非高斯噪声或统计特性未知时滤波精度将会下降甚至发散, 为此提出了统计回归估计的鲁棒CKF 算法. 推导出线性化近似回归和直接非线性回归的鲁棒CKF 算法, 直接非线性回归克服了观测方程线性化近似带来的不足. 具有混合高斯噪声的仿真实例比较了3 种Cubature 卡尔曼滤波器的滤波性能, 结果表明这两种鲁棒CKF 滤波精度及估计一致性明显优于CKF, 直接非线性回归的CKF 的鲁棒性更强, 滤波性能更好.
2022-12-08 14:30:30
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根据 NovAtel OEM6 接收机接收的星历参数，计算在轨卫星位置；联
合实测的卫星伪距数据，用 C 语言建立解算模型，分别用最小二乘法以及卡尔曼
滤波求解用户位置。结果表明，这两种方法算出的定位精度不高。为了提高精度，
本文将容积卡尔曼滤波算法引入用户位置求解流程。结果证明，用 C 语言建立的
容积卡尔曼滤波解算模型，能够提供比最小二乘法和卡尔曼滤波更高的定位精度。
2022-11-29 09:00:42
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无迹卡尔曼滤波（UKF）是重要的非线性滤波方法。无迹卡尔曼滤波方法是通过一组代表着均值和方差分布的采样点来对非线性系统进行非线性计算，在不对非线性方程线性近似的条件下，达到线性卡尔曼滤波器的滤波性能。文中在机动目标选定运动模型和滤波算法的基础上，对机动目标的运动作了仿真实验。从仿真分析中可以看出，无迹卡尔曼滤波在跟踪方面有很高的精度，与传统的扩展卡尔曼滤波算法相比较，无迹卡尔曼滤波算法有较小的跟踪误差。
2022-11-16 23:38:54
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卡尔曼滤波在目标跟踪中的应用。看完之后你一定会大彻大悟！文字结合图片，讲解了通俗的讲解了卡尔曼的五大核心公式。
2022-10-26 19:09:02
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用于参数辨识研究，可以对多参数的非线性函数进行拟合与参数识别
2022-10-19 09:12:13
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