matlab电力系统仿真-MATLAB基于EKF算法估计电动汽车蓄电池的SOC

【达摩老生出品，必属精品，亲测校正，质量保证】 资源名：卡尔曼滤波_ekf_soc_matlab源码 资源类型：matlab项目全套源码 源码说明： 全部项目源码都是经过测试校正后百分百成功运行的，如果您下载后不能运行可联系我进行指导或者更换。 适合人群：新手及有一定经验的开发人员

使用matlab编程，根据美国马里兰大学先进寿命周期工程中心的公开数据，基于一阶RC模型，估计电池在FUDS工况下的SOC。

电池荷电状态（SOC）是描述电池性能的重要指标之一。针对磷酸铁锂电池（LiFePQ4）的特性，选用了能够较真实地反应电池内部状态的PNGV电路模型，提出了改进模型的方法。采用扩展卡尔曼滤波算法（EKF），说明了扩展卡尔曼滤波估算荷电状态的原理并将内阻R0看作状态变量进行同时预估更新，改进形成新的卡尔曼滤波算法。在仿真时对充电电流加入了噪声模拟实测数据。结果表明，该方法能够适应电池特性的动态变化，保证较高的SOC估算精度，减小误差，提高实用性。

鋰電池模型SOC

【达摩老生出品，必属精品，亲测校正，质量保证】 资源名：扩展卡尔曼滤波(EKF)_动力电池SOC估计并输出波形_matlab源码 资源类型：matlab项目全套源码 源码说明： 全部项目源码都是经过测试校正后百分百成功运行的，如果您下载后不能运行可联系我进行指导或者更换。 适合人群：新手及有一定经验的开发人员

基于EKF的IMU数据融合算法 ，包含一些example，亲测可运行

基于EKF的雷达与红外数据融合，通过状态向量融合与量测融合两种方法对多目标进行跟踪-EKF-based data fusion and infrared radar, through state vector fusion and measurement fusion of two methods for multi-target tracking

Performance comparison of Kalman filter

针对大多数情况下，对目标机动的先验知识了解很少，且目标在机动过程中受人为作用力的影响，很难用数学公式准确描述，只能在各种假设条件下用近似方法描述该问题，因此假设了一种机动目标模型：初始匀速直线阶段、匀速圆周运动阶段、返回匀速直线阶段，在此过程中线速度大小v保持不变。利用扩展卡尔曼（extended kalman filter, EKF）滤波算法进行定位跟踪，仿真结果表明，该假设模型既符合机动实际，又便于数学处理，并且滤波算法过程稳定，具有较快的收敛速度和较高的定位精度，提高了机动目标跟踪的精度和系统的实时