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两位置对准实验.rar
惯性导航两位置对准程序,卡尔曼滤波方法,12维向量,matlab程序,理想数据进行仿真,中间转动180度
2023-04-24 17:34:38
6KB
两位置对准
卡尔曼滤波
1
交互多模(IMM)卡尔曼滤波器机动目标跟踪matlab(非常好).rar
交互多模(IMM)卡尔曼滤波器机动目标跟踪matlab(非常好).rar
2023-04-20 22:28:11
59KB
matlab
基于卡尔曼滤波的组合导航误差补偿
文章基于利用卡尔曼滤波对SINS/GPS组合导航系统的解算算法进行误差补偿。在建立误差模型的基础上采用间接式卡尔曼滤波技术对捷联惯导信号以及GPS信号进行算法融合计算,得到组合导航系统的最优估计输出。使得组合导航系统既利用了GPS的长期稳定性与适中精度,来弥补SINS的误差随时间传播或增大的缺点,又利用SINS短期高精度来弥补GPS在受干扰时误差增大或遮挡时丢失信号的缺点。经过仿真实验分析结果表明该组合导航系统可以获得较理想的导航精度,验证了该组合系统的正确性以及在可靠性方面优于子系统,具有很好的应用价值。
2023-04-19 06:05:20
4.32MB
捷联惯导;GPS;组合导航;误差模型;卡尔曼滤波
1
因果的维纳预测器-维纳滤波器和卡尔曼滤波器
一、因果的维纳预测器 图7-6就是维纳预测器的模型,N>0, 是希望得到的输出,而 表示实际的估计值。 图7-6维纳预测器 本节和上节一样着重讨论预测器的系统函数以及预 测的均方误差,维纳预测器和维纳滤波器比较类似, 因而分析方法也都可以借鉴前面的内容。
2023-04-15 13:43:07
1.08MB
维纳滤波器
1
Efficient-GP-Regression-via-Kalman-Filtering:通过迭代卡尔曼滤波实现有效的时空高斯过程回归的代码。 KF用于解析时空过程的时间部分,而标准GP回归用于空间部分
通过卡尔曼滤波进行有效GP回归 基于两篇论文的存储库,其中包含相对于同类项目的简单实现代码: [1] A.Carron,M.Todescato,R.Carli,L.Schenato,G.Pillonetto,机器学习遇到了Kalman Filtering ,《 2016年第55届决策与控制会议论文集》,第4594-4599页。 [2] M.Todescato,A.Carron,R.Carli,G.Pillonetto,L.Schenato,通过卡尔曼滤波的有效时空高斯回归,ArXiv:1705.01485,已提交JMLR。 PS。 该代码尽管基于上述论文中使用的代码,但与之稍有不同。 它是它的后来的改进和简化版本。 而且,此处仍未提供[2]中介绍的用于实现自适应方法的代码。 文件内容是很容易解释的(有关每个文件的简要介绍,请参考相应的帮助): main.m:包含主程序 plotResul
2023-04-13 20:06:33
1.89MB
learning
regression
gaussian-processes
kalman-filter
1
一阶卡尔曼滤波python实现——已封装
一阶卡尔曼滤波python实现——已封装
2023-04-11 16:45:10
965B
python
1
卡尔曼滤波 matlab
卡尔曼滤波matlab程序,主要是采用kalman滤波器进行滤波。
2023-04-10 21:51:46
715B
卡尔曼滤波
matlab
1
LMS6DS3TR-C芯片6轴加速度传感器+姿态角+互补滤波算法+卡尔曼滤波算法
6轴加速度传感器LMS6DS3TR_C驱动程序,里面包含两种算法,计算姿态角,利用四轴上位机工具协议可发送数据显示状态。
2023-04-10 15:57:56
10.54MB
陀螺仪
卡尔曼滤波
姿态角
加速度计
1
姿态解算资料-卡尔曼滤波-姿态解算
包括传感器校准、电子落班方位角计算、卡尔曼滤波
2023-04-07 23:49:58
50.31MB
卡尔曼滤波
姿态解算
1
融合惯导与飞控系统信息的飞行大气全参数估计算法
针对嵌入式大气数据系统高空飞行精度低、跨大气层易失效等问题,提出一种融合惯导与飞控系统信息的 飞行大气全参数估计算法.基于飞行器气动模型及动力学方程,建立惯导信息与大气参数之间的函数 关系,进而利用扩展卡尔曼滤波实现大气参数的实时精确估计.仿真结果表明,该方法具有较高的 精度、良好的稳定性和鲁棒性,而且可以提高大气数据系统的测量范围和可靠性,能够适用于全 飞行包线下攻角、侧滑角、真空速的测量.
2023-04-04 10:43:48
329KB
惯性导航系统 气动模型 飞行控制 大气参数 扩展卡尔曼滤波
1
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