shenlan学院的课程，第一期

彩色补偿的matlab代码mcl 蒙特卡洛定位（MCL）算法作为粒子滤波器的实现。 SIR算法的预测和更新步骤略有不同，用于3D状态空间（x，y，θ）中的跟踪问题和全局定位问题。 在MATLAB中进行仿真以进行数据分析，这是KTH应用估算课程的一部分。 背景 目标跟踪：我们要在每个时间步长重复估计对象的位置，因为它提供了有关目标如何从上一个时间步长移动，一些测量值以及目标的初始位置（目标位置）的[不准确]信息。第一个时间步的目标）。 通常，假设过程噪声与状态无关，我们可以将预测步骤分解为两个步骤（应用运动+扩散）。 我在此滤镜中将里程表用作运动模型。 重采样： -Vanilla（多项式）重新采样：执行重新采样步骤的最简单方法。 该方法使用N个随机变量和粒子集权重的累积分布函数（CDF）独立绘制粒子。 -系统重采样（Stochastic Universal re-sampling）：一种替代重采样的方法，除了具有更好的方差外，它还具有更好的速度。 两种重采样方法在过滤器中均可用。 数据关联：使用最大似然数据关联算法。 权重和离群值：计算了关联之后，权重和离群值检测方法可以使用诸如粒子平均

目标 了解参数和状态估计的最小二乘法 将线性卡尔曼滤波器及其非线性变体，扩展和无味卡尔曼滤波器应用于状态估计问题 为典型的定位传感器（例如GPS接收器，惯性传感器和LIDAR距离传感器）开发模型 了解LIDAR扫描匹配和迭代最近点（ICP）算法 使用这些工具将来自多个传感器流的数据融合到自动驾驶汽车的单个状态估计中 重要性 动机 我在哪里？ 我移动多快？ 为什么很难：传感器和测量不完美 定义 本地化：确定车辆位置和方向的过程 如何？ 例如状态估计 状态估计：根据一组[噪声]测量值计算[物理量（例如车辆位置）的最可能值] 相关概念：参数估计 与状态（例如，车辆的位置和方向）不同，参数（例如，电阻的电阻）随时间是恒定的（即，预计从第一次测量到最后一次测量都不会改变）

最优状态估计 卡尔曼，H∞及非线性滤波的matlab代码Ex1-2_MotorSim——Ex15-5_ParticleEx5 一共40个matlab代码，很有用

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My interest in state estimation stems from the field of mobile robotics, particularly for space exploration. Within mobile robotics, there has been an explosion of research referred to as probabilistic robotics. With computing resources becoming very inexpensive, and the advent of rich new sensing technologies, such as digital cameras and laser rangefinders, robotics has been at the forefront of developing exciting new ideas in the area of state estimation.

《最优估计理论》的特点是注重理论与实际问题的结合，实例特色鲜明。《最优估计理论》既可作为控制理论与控制工程、导航与测控、通信工程、仪器科学与技术、系统工程、电气工程、电子信息工程等学科的研究生和高年级本科生教材，也可作为相关领域科研人员的参考书。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。

随着智能电网的发展及智能设备不断引入电力信息物理融合系统(CPPS)中，CPPS面临一种新的攻击方式——网络-物理协同攻击(CCPAS)。这种攻击方式既隐蔽又可引发连锁故障，易造成大规模停电事故。首先，阐述CPPS遭受CCPAS的基本形式，在直流潮流模型下构建考虑状态估计约束的CCPAS模型。然后，探讨CCPAS的机理，以攻击者的角度分析规避状态估计监测后最大范围的攻击，分析CCPAS情景下CPPS的脆弱线路。最后，以IEEE 14、118节点系统为例，通过仿真计算验证模型的有效性、适用性，对比分析考虑状态估计约束后物理攻击的限制。

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