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卡尔曼滤波与组合导航原理[西工大出版秦永元]

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卡尔曼滤波入门的经典教材

一种基于卡尔曼滤波的动态目标GPS定位算法.pdf

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提出并建立了一种锂离子电池二阶电路等效动态模型，在对模型的适应性验证的基础上，设计了一种卡尔曼滤波算法来估算锂离子电池荷电状态。仿真和实验结果表明，卡尔曼滤波算法能有效减少测量噪声以及同一生产工艺下电池的参数不稳定性所带来的影响，并显示了很高的精确度，其中快速估算的精确度为96.1%，缓慢估算的精确度为99.0%。

基于卡尔曼滤波数据融合算法的智能钓鱼竿系统.pdf

针对单一定位系统无法得到连续、稳定可靠的导航信息的问题,将全球卫星导航系统(GNSS)与捷联惯性导航系统(SINS)进行组合,并利用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法对这两种导航系统的定位信息进行融合,以获得更加稳定、精确的定位结果。将GNSS与SINS组合,可以弥补GNSS卫星信号失锁、数据更新频率低、无法获得姿态信息以及SINS定位误差累积等单导航系统定位的不足。通过车载实验采集定位数据,并分别进行SINS单独导航及GNSS/SINS组合导航解算,由实验结果可以看出,与SINS单独导航相比,GNSS/SINS组合导航系统的定位误差能快速收敛,并保持较高的精度,其中位置误差精度达到厘米级,速度的最大误差大约在0.1m·s-1以内,姿态的最大误差大约在0.2°以内。